Iga palgajooks algab mutatsioonide ülevaatega: tunnid, puhkus, haigus, lepingumuudatused. Keegi kogub need andmed erinevatest süsteemidest, kontrollib need ja seab valmis. Ülesanne lõpeb selle täieliku ülevaatega — jooks ise on eraldi etapp. Küsimus on, kas AI saab selle kogumise ja valmisseadmise üle võtta.
Vastus on osaliselt. Mitte sellepärast, et ülesanne on liiga keeruline, vaid kuna kaks telge profiilis räägivad tugevalt automatiseerimise vastu ja seda ei kompenseeri ülejäänud osa.
Ülesanne on üsna struktureeritud: mutatsioonid tulevad fikseeritud süsteemidest, fikseeritud kategooriate järgi, korduva rütmiga kuu või neli nädalat kaupa. See räägib automatiseerimise kasuks. Ka mahtus on märkimisväärne — suuremate personalihulkade puhul on tegemist sadade ridadega jooksu kohta, mis muudab ülesande automatiseerimiseks huvipakkuvaks.
Kuid kaks telge kaaluvad rohkem: veakulud ja vastavus (compliance) on mõlemad madalaimal tasemel. Vahele jäänud haigestumisteade, töötlemata lõppenud leping või puhkusepäev, mida arvestatakse topelt, mõjutab otseselt töötaja palka ja palgamaksu deklaratsiooni. Need ei ole vead, mida saab hiljem kergesti õigeks pöörata — need mõjutavad kellegi sissetulekut ja suhet maksuametiga. Otsustusruum on hindega 2 samuti madal: tõlgendamiseks on vähe ruumi, mutatsioonid on õiged või valed, täielikud või puudulikud.
Kõrge struktureerituse kombinatsioon madalate veakuludega ja madala vastavusega on täpselt see, kuhu agendipõhine mudel sobib: AI kogub, sobitab ja märgib kõrvalekaldeid, kuid inimene kiidab heaks või lükkab tagasi enne, kui ülevaade läheb edasi palgajooksu jaoks. Mitte täielik ülevõtmine, vaid nihe kogumiselt kontrollimisele.
Ettevõte, kus on sada viiskümmend töötajat, personalisüsteem ja eraldi palgasüsteem, mis ei ole ühendatud. Iga kuu käib personalitöötaja käsitsi läbi puhkusekaardid, haigestumisteated ja lepingumuudatused ning tipib need üle. Siin saab AI-agent teha erinevuse, kui süsteemid on ühendatud: automaatselt tuua mutatsioonid, märkida topeltkirjed, tähistada puuduvad lepingute lõpudaatumid. Agent esitab ettepaneku; palgaarvestaja hindab erandeid ja seab kogumi lõplikult jooksuks valmis. Läbiotsimise ja ülekirjutamise töö kaob, hindamise töö jääb.
Ettevõttes, kus personalisüsteem ja palgasüsteem ei ole ühendatud, on see ülesanne täna suures osas endiselt inimtöö, lihtsalt sellepärast, et agendil ei ole millest lugeda. Ettevõttes, kus on palju ajutisi töötajaid, muutuvaid tundide arvu või vahetustega töötajaid, suureneb keerukus — rohkem lähteandmeid, rohkem võimalusi vastuoluliseks sisendiks ning seega rohkem hetki, mil inimene peab sekkuma. Ja ettevõttes, kus kollektiivlepingus on palju erilisi lisatasusid, on otsustusruum veidi kõrgem kui selles profiilis, mis nihutab tasakaalu veidi rohkem inimtöö suunas.
Tingimus, mis kõikides olukordades kordub: lähtesüsteemide ühendamine ja kontrollhetk enne lõplikku jooksu. Ilma nende kahega jääb see ülesanne, mida ei saa eraldi automatiseerida.
See ülesanne ei ole iseseisev. See on seotud teiste personalitöö ülesannetega, mis paiknevad varasemas etapis: kuidas graafikuid koostatakse, kuidas graafikumuudatusi töödeldakse, kuidas ületunde arvestatakse ja kuidas puudumisi registreeritakse. Kus need ülesanded on juba osaliselt AI poolt tehtud, saab palgaarvestuse ettevalmistamiseks automaatselt kättesaadavaks puhtam ja struktureeritum lähteandmestik — mis muudab agendipõhise lähenemise siin lihtsamaks. Kus need ülesanded on veel täielikult käsitsi tehtavad, toetub ka palgaarvestuse ettevalmistus jätkuvalt rohkem inimtööle, lihtsalt sellepärast, et sisend on korrastamata.
See on nihe, mis praegu toimub: mitte üks ülesanne, mis korraga kaob, vaid ahel ülesandeid, mis muutuvad üksteise järel veidi automatiseeritavamaks, kui nende taga olevad süsteemid on korras. Ühel ettevõttel on see ahel juba suures osas ühendatud, teisel veel mitte — ja see erinevus, mitte tehnoloogia iseenesest, määrab, kui palju tunde siin täna juba vabaneb.
Kes soovib teada, kui palju tunde see konkreetselt on, peab arvestama aja, mitte peade järgi — ja miks see vahe on oluline, on välja töötatud lehel tundides arvestamise põhjendus, mitte inimeste kaupa arvestamine. Oluline on samuti, mis ei sobi AI-süsteemi: palgaandmed ja meditsiiniline teave haiguse kohta kuuluvad täiendavalt kaitstud andmete alla, ning millised andmed teie ettevõte ei tohi lihtsalt lasta AI-süsteemil töödelda, on kirjeldatud lehel andmed, mida teie ettevõte ei tohi kasutada.
Viimane märkus: kui see analüüs paistab kuskil viitama personaliotsusele, kehtib selle kohta teine raamistik. Töölepingu lõpetamise, tööülesannete muutmise või reorganiseerimise kohta kehtivad omad seadusest tulenevad nõuded, ja see leht ei anna selleks alust.
Selleks, et näha, kuidas see profiil suhestub teie ülejäänud personali- ja palgaprotsessiga, saate täita tasuta kiirtesti: kaksteist küsimust, kontot vajamata, tulemuseks hinnang, kui suur osa tundidest on teie olukorras juba täna AI poolt üle võetav. Täielik töö-skaneerimine, mis kaardistab teie kogu ettevõtte töö ülesannete kaupa, on veel valmimisel — seda me siin veel teadlikult ei pakume.
Vraag maar. Ik ken de kennisbank van deze site; wat ik niet weet, zeg ik erbij.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.