In parte. Gestire le modifiche agli orari di lavoro dovute a malattia, scambio turno o circostanze impreviste è un compito che l'IA può oggi svolgere come agente, ma non senza un essere umano. Si tratta di azioni ripetute e strutturate all'interno di un sistema di pianificazione, e allo stesso tempo di decisioni che riguardano una persona che non le ha richieste. Questa combinazione determina il quadro complessivo.
Tre assi sono determinanti: margine di giudizio, volume e costo dell'errore.
Il volume è alto. Un reparto pianificazione gestisce in una giornata media diverse comunicazioni di malattia, richieste di scambio e modifiche dell'ultimo minuto. Questo è esattamente il tipo di lavoro che un sistema, senza affaticarsi, riesce a portare avanti: qualcuno si ammala, il sistema verifica chi è disponibile, chi ha la qualifica giusta e chi non ha ancora superato le ore massime. Si tratta in larga misura di lavoro strutturato, da cui anche il punteggio ragionevole sulla strutturabilità.
Ma il margine di giudizio è basso, e questo spinge il risultato verso "in parte". Chi ha la precedenza quando tre persone vogliono scambiarsi il turno contemporaneamente? Chi può rifiutare un turno senza che ciò venga interpretato come mancanza di collaborazione? Sono valutazioni con una componente sociale, non solo di calcolo. Un sistema di pianificazione può mostrare le opzioni e formulare una proposta; sciogliere il nodo in caso di conflitto è qualcosa che oggi resta in mano a un responsabile di team, e in molte aziende deve continuare a restarlo.
Anche il costo dell'errore ha il suo peso. Un orario di lavoro sbagliato non è solo un disagio sulla carta. In una struttura sanitaria, una copertura mancata sul turno notturno rappresenta un rischio reale per i pazienti. In un negozio significa una porta chiusa in un sabato di grande affluenza. Più alti sono questi costi, più un'organizzazione vorrà che sia un essere umano a dare l'ultimo sguardo prima che una modifica diventi definitiva.
L'aspetto fisico ottiene un punteggio altamente favorevole, semplicemente perché nel compito non è presente alcuna azione fisica: si tratta di elaborare dati, non di spostarsi da qualche parte o afferrare qualcosa. Il contatto con il cliente e la creatività si collocano nella fascia media, perché una modifica dell'orario a volte richiede una spiegazione nei confronti di un dipendente che non è d'accordo, e questo non è un passaggio puramente meccanico. La conformità normativa entra in gioco non appena sono coinvolti accordi contrattuali collettivi o normative sull'orario di lavoro: un sistema deve sapere che un dipendente non può svolgere due turni notturni consecutivi, e questo è diverso dal semplice incastro di orari.
Una struttura sanitaria con turni variabili riceve, in una mattina infrasettimanale, una comunicazione di malattia. Un agente verifica immediatamente chi è disponibile, chi possiede i diplomi giusti e chi non ha già raggiunto il numero massimo di ore per quella settimana. Il sistema propone tre candidati, classificati in base all'idoneità. Un pianificatore sceglie, oppure approva la prima proposta. Questo è lo schema già oggi applicato: l'IA svolge il lavoro preparatorio e i calcoli, un essere umano appone la firma sul risultato.
In un'azienda con un orario fisso e poche variazioni - un ufficio con orari di lavoro fissi, ad esempio - c'è semplicemente poco da automatizzare, perché il volume è troppo basso per giustificare un sistema dedicato. In un'organizzazione con una componente flessibile e molti lavoratori a chiamata, il volume è invece più alto, e il risparmio di tempo generato da un agente diventa maggiore, a condizione che l'escalation verso un essere umano sia ben strutturata per i momenti in cui qualcosa va storto. E nei settori con orari rigidi - sicurezza, trasporti, sanità - il costo dell'errore e i requisiti di conformità pesano di più, per cui il controllo umano non è qualcosa che si può ridurre nel tempo, ma resta una condizione permanente.
Due elementi devono essere presenti perché un agente possa svolgere questo compito in modo affidabile. Primo: una visione in tempo reale della disponibilità, quindi un sistema di pianificazione aggiornato costantemente e non un foglio di calcolo aggiornato una volta a settimana. Secondo: un percorso di escalation verso un essere umano non appena si presenta un conflitto, in modo che a sciogliere il nodo, quando gli interessi si scontrano, non sia il sistema ma un responsabile di team. Senza queste due condizioni, il rischio è che un agente introduca modifiche corrette sulla carta ma che nella pratica generano malcontento.
Le modifiche agli orari di lavoro non sono un caso isolato. Fanno parte di un insieme di compiti di risorse umane e pianificazione che si sta spostando, passo dopo passo, verso una collaborazione tra sistema ed essere umano. Così anche il calcolo degli straordinari è un compito in cui gran parte del lavoro di calcolo è trasferibile, mentre il controllo finale resta in mano a un essere umano. Qualcosa di simile vale per la registrazione dell'assenteismo, dove la registrazione può avvenire automaticamente ma la valutazione di una situazione no. E l'elaborazione delle richieste di ferie segue lo stesso schema delle modifiche agli orari: volume elevato, passaggi strutturati, ma una decisione che riguarda una persona e che quindi resta sotto controllo.
Se questa differenza sia grande o piccola nella sua azienda dipende da quante modifiche si verificano ogni settimana, da quanto è rigida la normativa nel suo settore e da quanto pesa realmente un errore nell'orario di lavoro. Questo varia da organizzazione a organizzazione, ed è esattamente per questo che una risposta generale a questa domanda resta sempre "in parte".
Se desidera sapere come questo si applica alla pianificazione della sua azienda, la quickscan gratuita di FTE TO AI offre una prima indicazione: dodici domande, nessun account richiesto, con come risultato un'indicazione di quale parte delle ore in questo profilo può essere oggi trasferita all'IA. La werkscan completa, che analizza il lavoro della sua azienda compito per compito, è ancora in fase di sviluppo. Per ora, la quickscan offre un primo orientamento, non un piano dettagliato.
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