Aki azt a kérdést teszi fel, hogy "át tudja-e venni az AI az adminisztrációt", valójában rossz kérdést tesz fel. Az adminisztratív osztály tucatnyi feladatból áll, amelyeknek kevés közük van egymáshoz. Egy beszerzési számla könyvelése más jellegű munka, mint egy három hónapja nem fizető adós felhívása. Az erre a területre vonatkozó taxonómiánkban 84 feladatot különböztetünk meg, és ezek jellegük alapján három kategóriába sorolhatók: feladatok, amelyeket az AI már most át tud venni, feladatok, amelyeknél az AI végzi a munkát, de egy ember hagyja jóvá vagy utasítja el, és feladatok, amelyek emberi munka maradnak. Az e felosztás mögötti mintázat hasznosabb, mint egy 84 tételes lista.
A teljesen átvehető feladatoknak van egy közös jellemzőjük: strukturáltak, ismételhetők és fix szabályok alapján ellenőrizhetők. A beszerzési számlák könyvelése itt a legvilágosabb példa. Az összeg, az áfa és a főkönyvi számla logikus mintákat követnek, amelyeket egy rendszer felismerhet és következetesen alkalmazhat, különösen olyan beszállítóknál, amelyeket korábban már könyveltek. A bankkivonatok beolvasása és párosítása is ide tartozik: egy tranzakció összekapcsolása egy nyitott tétellel a lényegét tekintve összegek, dátumok és hivatkozások összehasonlítása, amiben a szoftver jobb és gyorsabb, mint egy ember, aki ugyanazt a számoszlopot görgeti végig.
Az eladási számlák elkészítése és elküldése logikusan illeszkedik ide, feltéve, hogy a szállításra és az árazási megállapodásra vonatkozó alapadatok már rögzítve vannak. Ami közös ezekben a feladatokban, az az, hogy nincs bennük megítélési kérdés. Van egy helyes eredmény, és a rendszernek csak azt kell megtalálnia és végrehajtania. A hibák utólag ellenőrizhetők kemény kritériumok alapján, ami korlátozza a teljes automatizálás kockázatát.
Az adminisztráció legnagyobb feladatcsoportja a középső kategóriába tartozik: az AI végzi az előkészítő munkát, de egy ember hagyja jóvá vagy utasítja el, méghozzá indokkal. A fizetési emlékeztetők adósoknak való kiküldése erre jó példa. Egy lejárt számla felismerése és egy emlékeztető elkészítése egy rendszer számára tökéletesen megoldható, de hogy az emlékeztetőnek valóban ki kell-e mennie - egy olyan ügyfélnél, akivel éppen fizetési megállapodásról tárgyalnak, vagy egy olyan számlánál, amely még vitatott -, olyan rálátást igényel, amely ismeri a kontextust.
Ugyanez vonatkozik a kimenő kifizetések előkészítésére és feldolgozására. Egy rendszer összeállíthat egy fizetési kötegteget a nyitott szállítói tételek alapján, de az arra vonatkozó jóváhagyás egy indokolt ellenőrzési pont: helyes-e ez az összeg, egyetért-e ezzel a beszállítóval, helyes-e a lejárati dátum. Ez a felügyelet nem egy ideiglenes átmeneti lépés addig, amíg az AI jobban meg nem tudja csinálni; ez a pénzáramlásokra vonatkozó felelősség és ellenőrzés tudatos kialakítása. A költségelszámolások és utazási költségek feldolgozása ugyanebbe a kategóriába tartozik: egy nyugta felismerése és az összeg beírása automatizálható, de az a kérdés, hogy egy kiadás üzleti jellegű és ésszerű-e, olyan megítélés marad, amelyet valaki a szabályzat ismeretében hoz meg.
A feladatok harmadik csoportja emberi munka marad, nem azért, mert a technológia nincs rá felkészülve, hanem mert maga a feladat valami mástól függ, mint az adatfeldolgozás. A nyitott adósi tételek nyomon követése ennek a legvilágosabb példája: kapcsolatba lépni egy ügyféllel egy elmaradt fizetésről, és megállapodni arról, hogyan és mikor rendezik azt, olyan tárgyalás, amelyben a hangnem, a kapcsolat és a rugalmasság mind szerepet játszanak. Ez nem egy helyes eredménnyel rendelkező beviteli feladat, hanem egy beszélgetés, amelynek kimenetele ügyfelenként eltérő.
A havi bérszámfejtésnek szintén van egy magja, amely emberi munka marad, még akkor is, ha az egyes lépések automatizálhatók. A bérváltozások rögzítése és a fizetési jegyzékek generálása nagyrészt támogatható, de a helyes és időben történő kifizetésért való végső felelősség, beleértve a mérlegelést eltérő helyzetekben, mint betegség, szabadság vagy elbocsátás, egy személynél marad. Ha egy feladat a személyzeti döntések közelébe kerül, akkor arra saját jogi követelmények vonatkoznak, amelyekről ez az oldal nem foglal állást. Az áfabevallás elkészítése is - a sok automatizált előkészítés ellenére - olyan feladat marad, amelynek végső ellenőrzését és benyújtását valaki magára vállalja, már csak azért is, mert egy helytelen bevallásért való felelősség nem egy rendszert terhel.
Ez a felosztás - strukturált bevitel az AI-hoz, megítélési munka felügyelethez, kapcsolatok és felelősség emberekhez - nem az adminisztráció véletlene. Aki megnézi, hogy milyen munkát vehet át az AI az ügyfélszolgálaton, hasonló mintázatot lát: a rutinszerű kérdések jól automatizálhatók, az érzelmekkel terhelt, összetett panaszok nem. És a mit vehet át az AI a szerelési ágazatban oldalon ugyanez a kérdés merül fel a munka körüli tervezésnél és adminisztrációnál. A feladat formája, nem az ágazat, határozza meg, hol alkalmazható az AI, és hol nem.
Hogy ez mit jelent egy konkrét adminisztráció számára, szervezetenként eltérő: a feladatok keveréke, a már összekapcsolt rendszerek és a felelősségek megosztásának módja mind szerepet játszanak. Ennek a képnek egy jelzését saját helyzetére vonatkozóan az ftetoai ingyenes gyorstesztjével kaphatja meg: tizenkét kérdés, fiók nélkül, jelzéssel arra vonatkozóan, hogy profiljában az órák mekkora része vehető át ma az AI által. A teljes munkaelemzés, amely feladatszinten számol, még fejlesztés alatt áll; azt itt tudatosan még nem kínáljuk.
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.