Halduri või juhiabi töö, kes täidab igapäevaselt tõendeid, lepinguid ja kirju kindla mustri alusel, näeb esmapilgul välja väga sobiv AI jaoks. See on korduv, järgib kindlat skeemi ja sisend tuleb enamasti juba mingist süsteemist. Ent vastus ei ole lihtsalt jah. See on osaline, ja millises osas, sõltub sellest, kuidas mustrit ja lähteandmeid konkreetses ettevõttes on korraldatud.
Tulemuse määravad siin kolm telge: struktureeritus, maht ja vigade maksumus.
Struktureeritus on kõrge. Töötõendi või standardlepingu mustril on kindlad väljad kindlatel kohtadel: nimi, kuupäev, summa, ametikoht. See on täpselt selline tekstitöö, millega AI saab tänapäeval hästi hakkama, kuna dokumendi struktuur on juba paigas ja ülesanne taandub väljade õigele täitmisele olemasolevate andmete alusel.
Maht on samuti soodne. Ettevõtetel, kes toodavad palju samu dokumente, näiteks personalirendifirma, kes koostab sadu töölepinguid kuus, või omavalitsus, kes väljastab ikka ja jälle sama tõendit, on selle protsessi ühtlustamisest rohkem kasu kui ettevõttel, kes koostab sellist dokumenti vaid mõni kord aastas. Väikese mahu juures ei ole protsessi ülesehitamiseks kuluv aeg tavaliselt vastavuses aja kokkuhoiuga, mis sellest pikas plaanis saadakse.
Vigade maksumus jääb keskele ja on täpselt see põhjus, miks see ei ole täielik ülevõtmine, vaid ülesanne, mis eeldab inimlikku järelevalvet. Lepingus valesti täidetud summa, tõendis segamini läinud nimi, ekslik kuupäev, need ei ole kosmeetilised vead. Need võivad kaasa tuua õigusliku ebaselguse või dokumendi, mis tuleb uuesti koostada. Seetõttu on kontrollietapp endiselt vajalik: AI täidab, töötaja kinnitab või lükkab tagasi, põhjendusega.
Otsustusruum on väike, mis muudab ülesande automatiseerimiseks just sobivamaks: dokumendi sisu üle on vaja tõlgendada väga vähe, see on juba mustris ja lähteandmetes paigas. Loovust on peaaegu olematul määral vaja ja see töötab samuti AI kasuks: midagi ei mõelda välja, ainult täidetakse. Vastavusnõuded (compliance) tulevad mängu niipea, kui tegemist on lepingute või ametlike tõenditega, mis tähendab, et kehtestatud kinnitusetapid jäävad asjakohaseks, sõltumata sellest, kes dokumendi koostab.
Juhiabi koostab igakuiselt kümme kuni kakskümmend standardkirja: kinnitused, tõendid, lühikesed lepingumuudatused. Andmed on juba personalisüsteemis olemas. Siin on samm andmetest dokumendini hästi automatiseeritav: AI saab koostada kirja mustri ja lähteandmete alusel, misjärel abiline loeb, kontrollib ja saadab. Ülejääv aeg ei kulu enam teksti trükkimisele, vaid selle hindamisele.
Teises ettevõttes, kus iga leping läbirääkimisel kohandatakse ja iga kiri peab tooni ja sisu poolest veidi erinema, on olukord teine. Seal on struktureeritus madalam, otsustusruum suurem ja ülesanne kaldub rohkem inimtöö poole. Seega võib sama liigi dokument, tööleping, kiri, tõend, olla ühes ettevõttes suures osas automatiseeritav ja teises jääda peamiselt käsitööks. Erinevus ei tulene dokumendi tüübist, vaid sellest, kui standardiseeritud on muster ning kas lähteandmed on juba kusagil süsteemis olemas, või tuleb need veel otsida või küsida.
Nihe ei ole seotud mingi tulevikuhetkega, mil see on "valmis". See sõltub juba praegu sellest, kas organisatsioon on oma mustrid standardiseerinud ja lähteandmed korda saanud. Ettevõte, kus igal töötajal on oma versioon lepingust, oma vormistus ja omad variandid, ei saa selle protsessi jätta AI hooleks, isegi mitte osaliselt. Ettevõte, kus on üks kinnitatud muster iga dokumenditüübi jaoks ja andmed, mida juba struktureeritult hallatakse, on teistsuguses seisus.
Selline dokumenditäitmistöö on tihti seotud teiste haldusülesannetega, mida samas kontoris tehakse. Kes vaatab, kuidas saabuv paberarhiiv digiteeritakse ja tehakse otsitavaks, näeb sageli sama küsimust kordumas: kas andmed on juba struktureeritud, või peab need enne paberilt kätte saama. Ka saabuva posti sorteerimine ja jaotamine puudutab seda teemat, kuna paljud standardkirjad on vastus millelegi, mis saabub. Ja viis, kuidas üldist e-posti sisendkasti triaažitakse, määrab tihti ära, milliseid dokumente üldse tuleb koostada, ja milliste andmete alusel.
Selle nihke personalitagajärgede kohta me seisukohta ei võta: kui vabanenud tunnid annavad aluse personaliotsuseks, kehtivad selle jaoks omad seadusest tulenevad nõuded, eraldi käesolevast analüüsist.
Kas see puudutab teie organisatsiooni haldustundide väikest või olulist osa, sõltub sellest, kui palju teie dokumentidest juba kasutab kindlaid mustreid ja kui palju lähteandmetest on juba süsteemis, mitte paberil või hajutatuna eraldi failides. See on ettevõtte lõikes erinev, ja täpselt seepärast ei piisa siin üldistavast väitest.
Tasuta kaheteistkümnest küsimusest koosnev kiirtest, kontot loomata, annab aimu, kui suure osa selle laadi dokumenditöö tundidest saab AI täna üle võtta. Täielik töötestimissüsteem, mis jagab ettevõtte terve töö ülesanneteks ja arvutab need ülesande kaupa fte-mahtu, on veel valmimisel.
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.