Egy betegbejelentés rögzítése egyszerűnek tűnik: név, dátum, ok, várható tartam, kész a rendszerben. Pontosan ezért kérdezik sok vállalatnál, hogy az AI ezt nem vehetné-e egyszerűen át. A válasz: részben, és hasznos tudni, miért pont az egyik rész igen, a másik pedig nem.
A feladat, ahogy itt körülhatároltuk -- egy bejelentés rögzítése dátummal, okkal és várható tartammal, a regisztrációig -- meglehetősen strukturált. Van egy állandó formátum: egy dátum, egy szövegmező az okhoz, egy becslés a tartamról. Ez magas pontszámot ad a strukturáltság terén. A volumen gyakran jelentős: minden vállalatnál, ahol egy tucatnál több munkavállaló dolgozik, folyamatosan érkeznek betegbejelentések, ezek pedig évente jelentős számú regisztrációs óramennyiséget adnak. Fizikailag sincs itt semmi különös: ez tisztán szöveges munka, nem olyan tevékenység, amit valakinek a helyszínen kell elvégeznie. Az ügyfélkapcsolat sem játszik szerepet -- a bejelentés egy munkavállalótól vagy vezetőtől érkezik, nem egy külső ügyféltől.
Ezzel szemben a megfelelés a döntő tényező, és nem az automatizálás javára. Egy betegbejelentés orvosi információ, vagy közvetlenül ehhez kapcsolódik. A hiányzás oka gyakran a különleges személyes adatok körébe tartozik, saját szabályokkal arra vonatkozóan, ki láthatja, mennyi ideig kell megőrizni, és ki férhet hozzá. Ez nem olyan kérdés, hogy 'az AI tud szöveget feldolgozni, tehát ez automatizálható' -- hanem az a kérdés, hogy a hiányzási protokollal való kapcsolódás és az adatvédelmi garanciák rendben vannak-e. Ha ez nincs biztosítva, az AI általi regisztráció nem felelős megoldás, bármilyen egyszerűnek tűnjön is a feladat papíron.
A megítélési tér ezért is alacsony pontszámot kap: a rögzítés magában véve kevés mérlegelést igényel, de a rögzített információ érzékenysége gondos előzetes kialakítást igényel. És a hibaköltségek sem elhanyagolhatók: egy hibásan rögzített dátum vagy ok következményekkel lehet a hiányzási dossziék felépítésére, a reintegrációra, és végső soron azokra a döntésekre, amelyekre egy munkavállalónak joga van.
Amit az AI ma el tud végezni, az a szöveg: egy üzeneten, e-mailen vagy formanyomtatványon beérkező bejelentést átalakítani a hiányzási rendszer megfelelő mezőire, kiszűrni belőle a dátumot és a várható tartamot, és rendesen elhelyezni. Ez megkíméli a hr-munkavállalót vagy a vezetőt attól, hogy minden bejelentést kézzel átírjon. Ez a beírásról szól, nem a bejelentés megítéléséről, a munkavállalóval az okról folytatott kapcsolattartásról, vagy annak felbecsléséről, mit jelent a bejelentés a létszám szempontjából. Ez utóbbi emberi munka marad, és pontosan ez az a pont, ahol a feladat a gyakorlatban gyakran megáll: a rögzített bejelentésnél, nem a következő lépéseknél.
Az eredmény nagymértékben függ attól, hogyan alakította ki egy vállalat a hiányzási folyamatát. Egy olyan szervezet, amelynek hiányzási rendszere már összekapcsolódik a hiányzási protokollal, és ahol az orvosi információkra vonatkozó adatvédelmi szabályok technikailag biztosítottak, jelentősen gyorsabban tudja lezajlani a bejelentések beírását, mint egy olyan vállalat, amely még külön formanyomtatványokkal és e-mailekkel dolgozik. A volumen is különbséget jelent: egy több száz munkavállalóval és sok rövid távú hiányzással működő vállalatnál a beviteli munka automatizálása hamarabb megéri, mint egy tíz munkavállalós vállalatnál, ahol egy vezető ugyanolyan gyorsan beírja magát a bejelentést.
Ez egy azon számos pont közül egy vállalatnál, ahol ugyanaz az elmozdulás látható: az AI átveszi a beviteli munkát, az emberek megtartják a felelősséget azért, ami érzékeny vagy bizonytalan. Ugyanezt a válaszvonalat láthatja a szabadságkérelmek feldolgozásánál, ahol a kérelem maga egyszerűen feldolgozható, de a kivételeknél való mérlegelés nem. A bérfeldolgozás előkészítésénél is a strukturált bevitelen van a hangsúly, emberi ellenőrzéssel az eredményen. És a beosztások összeállításánál hasonló megosztás érvényesül: a számítási munka automatizálható, a kivételek és egy munkavállaló kontextusa nem.
Az, hogy ez az egyik vállalatnál már így működik, a másiknál pedig még nem, nem csak a feladattól függ, hanem a körülötte lévő rendszerek és folyamatok kialakításától is -- ezt bővebben kifejtjük az azonos munka vállalatonkénti eltérő kimeneteléről szóló oldalon. A hr-feladatokra tágabb értelemben, és hogy ezek hogyan viszonyulnak például az it-munkához, a kapcsolódási pont megtalálható az AI által az it-osztályon átvehető munkáról szóló oldalon, ahol hasonló érvelést alkalmazunk egy másik területre.
A hiányzás-nyilvántartás alacsonyabb munkaterhelése miatt esetlegesen következő személyzeti döntésekről ez az oldal nem nyilatkozik: azokra saját jogi követelmények vonatkoznak, függetlenül attól, amit itt a feladatról magáról megállapítunk.
Ha szeretné megtudni, hogyan áll ez az Ön saját hiányzási folyamatára nézve, az ingyenes gyorsteszt egy első lépés: tizenkét kérdés, fiók nélkül, jelzéssel arról, hogy ebben a profilban a munkaórák mekkora része vehető át ma az AI által. A teljes munkafelmérés, amely feladatról feladatra feltérképezi vállalata munkáját, fte-számítással együtt, még fejlesztés alatt van, és jelenleg nem elérhető.
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.