Zaposlenik ne razumije nešto u softverskom paketu i postavlja pitanje. Nema kvara, nema oštećenog sustava, samo nejasnoća oko korištenja. Taj posao danas završava kod službe za podršku ili funkcionalnog upravljanja, obično putem sustava za tikete, ponekad putem telefona ili jednostavno kod stola kolege koji "ipak sve zna" o tom pojedinom paketu.
Pitanje koje se ovdje postavlja nije je li taj posao neugodan ili vrijedan. Pitanje je: poklapa li se obrazac ovog zadatka s onim što AI danas može s tekstom.
Tri osi ovdje presuđuju: obujam, kontakt s klijentom i strukturiranost.
Obujam je visok. Ista pitanja se vraćaju, iznova i iznova, od različitih ljudi: kako izvezem ovo izvješće, gdje pronalazim tu postavku, zašto dobivam ovu poruku o pogrešci. Taj ponavljajući karakter upravo je ono na čemu automatizacija počiva: zadatak koji se sto puta pojavljuje identično nešto je drugo od zadatka koji se pojavljuje jednom i pri tome je svaki put drugačiji.
Kontakt s klijentom je ograničen. Osoba koja postavlja pitanje je kolega, a ne vanjski klijent s kojim se treba održavati odnos. Potrebno je manje suzdržanosti kod izravnog i konkretnog odgovora, i manji je rizik da će manje tečan odgovor biti doživljen kao neprofesionalan.
Strukturiranost je visoka. Pitanje često ima ustaljen oblik ("kako radim X u sustavu Y") i odgovor, u većini organizacija, već negdje postoji: u priručniku, bazi znanja, starim tiketima. AI ovdje ne treba osmisliti nešto novo, već pronaći nešto postojeće i preformulirati ga prema situaciji osobe koja pita.
Uz to, troškovi pogreške i usklađenost s propisima ocjenjuju se povoljno. Pogrešan odgovor o gumbu za izvoz rijetko uzrokuje štetu, i obično ne postoji zakonska obveza koja propisuje da taj odgovor mora dati isključivo čovjek. Fizičke radnje nisu potrebne: ovo je čisto jezični i znanjski zadatak, što objašnjava ocjenu na toj osi.
Kreativnost ocjenjuje se nisko, i upravo je tu granica. Pitanje koje izlazi izvan standardnih obrazaca — neobična kombinacija postavki, problem koji zapravo dotiče tri sustava, korisnik koji sam ne može dobro formulirati što je krenulo po zlu — traži osobu koja može postavljati dodatna pitanja i odstupiti od skripte. Prostor za prosudbu zato se ocjenjuje osrednje: dio pitanja može se jednoznačno odgovoriti, dok drugi dio traži procjenu što osoba koja pita zapravo misli.
Ovo dakle nije potpuno preuzimanje. Riječ je o podjeli: pitanja koja se često javljaju i imaju ustaljen odgovor, obećavajuća su za AI uz — gdje je potrebno — zaposlenika koji ocjenjuje odgovor prije nego što izađe. Pitanja koja odstupaju ostaju ljudski posao, ne zato što AI to ne bi htio raditi, već zato što obrazac za to nije prilagodljiv.
Ovo funkcionira samo ako je temeljno znanje uredno. Ažurirana baza znanja i dobro strukturirani FAQ-ovi nisu sporedna stvar, oni su preduvjet. AI sustav koji odgovara na temelju priručnika koji je zastario tri verzije unatrag, daje pogrešne odgovore s istom sigurnošću kao točne. Poduzeća gdje je dokumentacija razdrobljena, sadržana u glavama pojedinih zaposlenika ili nikad nije ažurirana, neće moći odmah iskoristiti ovaj obrazac — ne zato što je zadatak drugačiji, već zato što preduvjet nedostaje.
U organizaciji s jednim jednostavnim, stabilnim softverskim paketom i malom, iskusnom skupinom korisnika, udio pitanja koja se mogu odgovoriti putem AI-ja vjerojatno je velik: malo varijacija, mnogo ponavljanja. U organizaciji s desecima sustava, mnogo prilagodbi i redovito promjenjivim zaposlenicima, to je drugačije: više varijacija, više pitanja koja padaju baš izvan standardnog obrasca, i time veći dio koji ostaje kod čovjeka.
Ovaj zadatak nije odvojen ni od ostatka službe za podršku. Tko pogleda kako AI može registrirati i prioritizirati IT incidente ili kako se ispad komunicira korisnicima, vidi sličan obrazac ponavljanja i strukture, s pomalo drugačijim ishodima po osi. Širi pregled onoga do čega to dovodi za korisničku službu u cjelini nalazi se na koji posao AI može preuzeti u korisničkoj službi.
U poduzećima gdje je ovo već postavljeno, služba za podršku vidi manje ponavljajućih pitanja kod ljudi i više vremena preostaje za pitanja koja zaista zahtijevaju dodatna pitanja. To nije slika budućnosti: to se već događa danas, djelomično, u organizacijama s bazom znanja koja je u redu. U drugim organizacijama to se još ne događa, jednostavno zato što temelj za to još nedostaje.
Što organizacija radi s oslobođenim satima — drugačija podjela uloga, drugačija podjela zadataka — izbor je koji ovisi o samoj organizaciji i za koji vrijede vlastiti zakonski zahtjevi; to nije pitanje na koje se može odgovoriti analizom zadataka.
Da biste vidjeli kako se ovaj obrazac odražava u vašoj vlastitoj situaciji, indikaciju možete dobiti putem besplatnog brzog testa: dvanaest pitanja, bez računa, s procjenom kojeg dijela sati u vašem profilu AI danas može preuzeti. Potpuna analiza posla, koja rastavlja rad cijelog poduzeća u zadatke, još je u izradi.
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.