Kennisbank

AI i posao s visokim troškovima grešaka

Zašto troškovi grešaka mijenjaju procjenu

Kod većine zadataka procjena gleda koliko vremena zadatak košta i koliko je predvidljiv. Kod posla s visokim troškovima grešaka treći faktor teže se odmjerava: što košta greška ako se ipak provuče. Pogrešno adresiran newsletter je neugodan. Pogrešno izračunata doza, greška u godišnjem financijskom izvještaju ili pogrešno puštanje u proizvodnom procesu može prouzročiti štetu koja je mnogo veća od vremena koje sam zadatak košta. Ta asimetrija mijenja što tamo znači preuzimanje od strane AI-ja, čak i ako se sam zadatak jednako dobro može automatizirati kao i drugdje.

Ne radi se o tome može li AI zadatak sadržajno obaviti. Često može. Radi se o tome što se događa u onom rijetkom repu slučajeva kada nešto krene po zlu, i koliko je taj rep skup. Isti taj zadatak, izveden u kontekstu bez znatnih troškova grešaka, može se u potpunosti preuzeti. Izveden u kontekstu gdje greška donosi kaznu, tužbu ili nepopravljivu štetu, taj zadatak češće ostaje na razini "djelomično, uz nadzor" ili se čak vraća na ljudski rad, iako je temeljna radnja identična.

Koji zadaci se pomiču naprijed, a koji ne

Zadaci koji se pomiču prema preuzimanju od strane AI-ja kod visokih troškova grešaka često su zadaci gdje se sama greška može jeftino otkriti prije nego što izazove učinak: druga provjera, pravilo validacije, prag koji čovjek mora potvrditi. Pomislite na unaprijed sastavljanje dokumenta koji na kraju čovjek potpisuje, ili izračunavanje scenarija koji se uvijek još ocjenjuju prije nego što postanu odluka. Taj pripremni sloj često se može prepustiti AI-ju, dok potvrđivanje ostaje kod čovjeka. Kako ta podjela točno izgleda, povezano je s onim što je opisano na stranici o poslu koji podliježe nadzoru: tamo je razrađena podjela između izvršavanja i odobravanja, s razlogom.

Zadaci koji se ne pomiču su zadaci gdje greška postaje vidljiva tek nakon što je šteta već nastala: pogrešna dijagnoza koja je već postavljena, pogrešno puštanje koje je već poslano, pogrešno potpisan ugovor koji je već otišao. Kod takvih zadataka procjena se ne pomiče prema većem preuzimanju od strane AI-ja, nego prema većem naglasku na sam trenutak nadzora. To izravno utječe na to kako je uređen proces potpisivanja: koje korake u tom procesu AI može pripremiti, a koji korak čovjek mora nastaviti potvrđivati, opisano je na stranici o procesu potpisivanja dokumenata.

Zašto dvije tvrtke s istim zadacima dolaze do različitih rezultata

Dvije tvrtke s istim zadatkom na platnoj listi redovito dolaze do različitog rezultata pri radnoj skeniranju, i to nije nedosljednost. Rezultat ovisi o tome kako je ostatak tvrtke uređen oko tog zadatka.

Tvrtka čiji su sustavi dobro međusobno povezani često može provjeru osjetljivu na greške pustiti da automatski teče, s zabilježenim ishodom koji se može pratiti unatrag. Tvrtka gdje se podaci još ručno prenose iz jednog sustava u drugi mora najprije sama učiniti taj prijenos otpornim na greške prije nego što AI tamo bilo što preuzme bez povećanja rizika. Što to konkretno znači, razrađeno je na stranici o radu sa sustavima koji nisu međusobno povezani.

I stupanj prilagodbe po mjeri igra ulogu. Zadatak s visokim troškovima grešaka koji se pritom rijetko odvija dvaput na isti način teže je prepustiti AI-ju nego zadatak koji je doduše rizičan, ali ipak slijedi fiksni obrazac. Gdje se nalazi ta granica kod posla s puno prilagodbe po mjeri, opisano je na stranici o poslu s puno prilagodbe po mjeri. A kod tvrtki koje rade u smjenama ili s promjenjivom popunjenošću, tome se dodaje da trenutak nadzora po smjeni može zapasti drugu osobu s drugom razinom iskustva, što opet drugačije oboji procjenu troškova grešaka, kao što se vidi na stranici o radu u smjenama i promjenjivoj popunjenosti.

Posljednji faktor koji objašnjava razliku između tvrtki jest gdje su u tvrtki koncentrirani zadaci osjetljivi na greške. Kod mnogih tvrtki pokaže se da se znatan dio nalazi na kadrovskoj administraciji: ugovori, propisi o dopustima, ocjenjivanja, gdje greška vrlo brzo postaje pravno pitanje. Kako ta odjel ispadne u praksi, stoji na stranici o poslu na HR odjelu. Ako se radi o samim kadrovskim odlukama, za to vrijede vlastiti zakonski zahtjevi; ta procjena nije dio ovog skeniranja.

Što sada možete učiniti

Podjela koja je ovdje opisana vrijedi u glavnim crtama. Gdje se točno nalazi vaš vlastiti posao, ovisi o zadacima koje doista dajete izvršavati i o tome kako se vaši sustavi, vaša popunjenost osoblja i vaša osjetljivost na greške zajedno odražavaju. Besplatni brzi test daje prvu smjernicu u tome: dvanaest pitanja, bez računa, s ishodom koji pokazuje naznaku kojeg dijela sati u vašem profilu AI danas može preuzeti. Potpuno radno skeniranje, koje po zadatku razrađuje do razine fte, još je u izradi. Ono što se danas već može jest steći prvu sliku o tome gdje u vašoj tvrtki troškovi grešaka najviše pomiču okvir procjene.