Juhtimine näib esmapilgul olevat nõupidamise, hinnangute ja vastutuse valdkond — kõik tüüpiliselt inimlikud pärusmaad. Ent juhtimisfunktsioon koosneb hulgast eraldiseisvatest ülesannetest, ja need ülesanded erinevad suuresti selle poolest, mil määral AI neid üle võtta suudab. 40 ülesandest, mida me selles valdkonnas eristame, langeb selge osa kummasse kolmest kategooriast. Sellel mustril on rohkem väärtust kui lihtsal linnukeste nimekirjal.
Ülesanded, mis peamiselt seisnevad olemasoleva andmestiku kogumises, korrastamises ja kokkuvõtmises, sobivad hästi AI täielikuks ülevõtmiseks. Mõelge juhtkonna või aktsionäride jaoks juhtimisaruande koostamisele: numbrid on juba süsteemides olemas, aruande struktuur on suures osas fikseeritud, ja AI saab tuvastada kõrvalekaldeid ja trende, ilma et inimene peaks igat rida käsitsi sisestama. Ka eelarve jälgimine ja kõrvalekalletest teavitamine kuulub siia: tegemist on tegelike kulude eelarvega võrdlemisega ja piirmäärade rakendamisega, milles tarkvara on struktuurselt paremal järjel kui inimene, kes seda kord nädalas kõrvalt teeb.
Selle kategooria ühine tunnus on, et tulemus on suures osas objektiivselt tuletatav olemasolevatest andmetest ja ülesanne kordub fikseeritud struktuuri järgi. Tõlgendamisruumi on vaja vähe ja huvide kaalumist ei pea toimuma. See erinevus võrreldavate ülesannetega teistes osakondades ei ole juhuslik: samuti lehel kas AI saab üle võtta finantsmuudatuste auditilogi pidamise näeme, et süstemaatiline, andmepõhine registreerimine on hästi automatiseeritav, samal ajal kui selle registreerimise tähenduse tõlgendamine nõuab midagi muud.
Suur osa juhtimistööst jääb täieliku automatiseerimise ja täieliku inimtöö vahele. Siin saab AI koostada kontseptsiooni, analüüsi või ettepaneku, kuid inimene hindab tulemust ja kiidab selle heaks või lükkab tagasi, kaaluga.
Aastaplaani koostamine konkreetsete eesmärkidega on hea näide. AI saab ajaloolistele andmetele ja organisatsioonist saadud sisendile põhinedes koostada esialgse kavandi eesmärkidest, tegevustest ja vastutajatest osakondade kaupa. Aga kas need eesmärgid on realistlikud, piisavalt ambitsioonikad ja üksteisega kooskõlas, vajab hinnangut inimeselt, kes tunneb organisatsiooni, selle inimesi ja piiranguid. Sama kehtib KPI-de kehtestamise kohta meeskonna või protsessi tasandil: AI saab teha soovitusi võrreldavate organisatsioonide või sektorite põhjal, aga valik, millised näitajad tegelikult peavad juhtima, sõltub prioriteetidest, mida ei saa täielikult andmetest tuletada.
Samuti kuulub sellesse keskmisse kategooriasse juhtkonna koosoleku ettevalmistamine ja päevakorra koostamine: AI saab koguda materjale, teha ettepaneku päevakorra kohta ja koostada kokkuvõtteid, aga keegi peab hindama, kas õiged teemad on õigel viisil päevakorda võetud ja kas tundlikke teemasid tuleks selles seltskonnas arutada või mitte. Muster on ikka sama: AI toodab korraliku esialgse versiooni, inimene võrdleb seda kontekstiga, mida ei ole täielikult andmetesse fikseeritud, ja kiidab heaks või lükkab tagasi.
Kolmas rühm ülesandeid jääb suures osas inimeste kätte, mitte sellepärast, et AI ei suuda infot töödelda, vaid sellepärast, et ülesanne ise keerleb vastutuse võtmise, huvide kaalumise või organisatsiooni nimel midagi väljendamise ümber.
Otsuste tegemine juhtkonna koosolekul on siin kõige selgem näide. Laual võib olla täielikult analüüsitud teave, aga otsus ise — koos sellega kaasneva vastutusega — jääb inimeste kätte, kellel on selleks pädevus ja mandaat. AI saab teha nähtavaks valikuvariandid ja tagajärjed, nupule vajutab siiski keegi teine.
Strateegilise plaani koostamine tulevate aastate jaoks kuulub suuresti samasse kategooriasse. AI saab pakkuda turu-, kliendi- ja sisemisi analüüse, aga suuna valimine organisatsioonile keskpikaks perioodiks nõuab riski, ambitsiooni ja selle kaalumist, milleks organisatsioon üldse tahab saada — mida ei saa objektiivselt andmetest tuletada. Personalivajaduse planeerimine juhtimistasandil on tundlik teisel põhjusel: see mõjutab otseselt inimeste ja ametikohtade kohta tehtavaid otsuseid. Sellistele otsustele kehtivad eraldi seaduslikud nõuded, millele tööandja peab vastama, ja need eeldavad hoolikust, mida ülesandeanalüüsiga ei saa asendada. Kes soovib personaliküsimustele laiemalt orienteeruda, näeb sarnast eristust lehel millist tööd saab AI üle võtta personaliosakonnas: ka seal on selgelt tõmmatav piir toetava andmeanalüüsi ja inimeste kohta tehtavate otsuste vahel.
Kui vaadata selle valdkonna 40 ülesannet, siis joonistub välja üks joon: mida rohkem ülesanne seisneb olemasoleva, struktureeritud info korratavas töötlemises, seda kiiremini saab AI selle täielikult üle võtta. Mida rohkem ülesanne eeldab andmete ühendamist fikseerimata organisatsiooniteadmistega, seda kiiremini on vaja järelevalvet. Ja mida rohkem ülesanne ise seisneb vastutuse, mandaadi või hinnangu andmises — mitte selle ettevalmistamises — seda kiiremini jääb see inimtööks. See muster ei ole ainult juhtimisele omane: sama loogika seletab näiteks, miks lehel millist tööd saab AI üle võtta logistikas on planeerimisülesanded kiiremini automatiseeritavad kui ülesanded, kus keegi peab tarnija või kliendiga kokku leppima erandi.
See jaotus ütleb midagi ülesannete kohta, mitte selle kohta, kui palju juhtimist organisatsioon vajab või kuidas ta oma personali korraldab — see on ja jääb organisatsiooni enda otsustada, koos selle enda kehtivate seaduslike raamidega.
Soovite teada, kuidas see jaotus rakendub teie enda olukorrale? ftetoai tasuta kiirtest koosneb kaheteistkümnest küsimusest, toimib kontot loomata ja annab aimu, kui suure osa teie profiili tundidest saaks AI täna üle võtta. Pange tähele: see on esialgne hinnang, mitte täielik analüüs. Põhjalikum töötest, mis läheb sügavamale ülesande tasandile, on veel valmimisel — seda ei saa me teile praegu veel pakkuda, aga kiirtest annab juba ausa lähtepunkti.
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.