Un collaboratore amministrativo o un management assistant che compila quotidianamente dichiarazioni, contratti e lettere sulla base di un modello fisso, svolge un lavoro che a prima vista sembra molto adatto all'IA. È ripetitivo, segue uno schema fisso, e i dati in ingresso provengono di solito già da un sistema. Eppure la risposta non è semplicemente sì. È in parte, e quale parte dipende da come il modello e i dati di origine sono organizzati in una specifica azienda.
Tre assi determinano qui il risultato: grado di struttura, volume e costi degli errori.
Il grado di struttura è alto. Un modello per una dichiarazione di lavoro o un contratto standard ha campi fissi in posizioni fisse: nome, data, importo, funzione. Questo è esattamente il tipo di lavoro testuale che l'IA oggi gestisce bene, perché la struttura del documento è già stabilita e il compito si riduce alla corretta compilazione dei campi sulla base dei dati disponibili.
Anche il volume è favorevole. Le aziende che producono molti degli stessi documenti, un'agenzia per il lavoro che redige centinaia di contratti di lavoro al mese, un comune che rilascia la stessa dichiarazione ripetutamente, hanno più da guadagnare dalla razionalizzazione di questo processo rispetto a un'azienda che redige un documento simile poche volte all'anno. Con volumi bassi, il tempo necessario per impostare il processo spesso non è proporzionato al tempo che alla fine si risparmia.
I costi degli errori si collocano nel mezzo, e sono esattamente il motivo per cui questo non è un'assunzione completa del compito, ma un'attività con supervisione umana. Un importo compilato in modo errato in un contratto, un nome scambiato in una dichiarazione, una data sbagliata, non sono errori cosmetici. Possono portare a incertezza giuridica o a un documento da rifare. Per questo resta necessario un momento di controllo: l'IA compila, un collaboratore approva o respinge, con motivazione.
Lo spazio di giudizio è basso, il che rende il compito ancora più adatto all'automazione: è necessaria poca interpretazione su cosa debba contenere il documento, poiché ciò è già stabilito nel modello e nei dati di origine. La creatività è quasi assente, e anche questo gioca a favore dell'IA: non si inventa nulla, si compila. La compliance entra in gioco quando si tratta di contratti o dichiarazioni ufficiali, il che significa che le fasi di approvazione stabilite restano rilevanti, indipendentemente da chi redige il documento.
Un management assistant redige mensilmente da dieci a venti lettere standard: conferme, dichiarazioni, brevi modifiche contrattuali. I dati si trovano già nel sistema del personale. Qui il passaggio da dati a documento è ben automatizzabile: l'IA può redigere la lettera sulla base del modello e dei dati di origine, dopo di che l'assistente legge, controlla e invia. Il tempo che rimane libero non va alla digitazione del testo ma alla sua valutazione.
In un'altra azienda, dove ogni contratto viene negoziato su misura e ogni lettera deve avere un tono e un contenuto leggermente diversi, la situazione è diversa. Lì il grado di struttura è più basso, lo spazio di giudizio più alto, e il compito si sposta verso il lavoro umano. Lo stesso tipo di documento, contratto di lavoro, lettera, dichiarazione, può quindi essere in gran parte automatizzabile in un'azienda e rimanere principalmente lavoro manuale in un'altra. La differenza non sta nel tipo di documento ma nel grado di standardizzazione del modello e nel fatto che i dati di origine siano già presenti in un sistema, oppure debbano ancora essere ricercati o richiesti.
Lo spostamento non si trova in un momento futuro in cui questo sarà "pronto". Si trova già oggi nella domanda se un'organizzazione ha standardizzato i propri modelli e ha i propri dati di origine in ordine. Un'azienda in cui ogni collaboratore mantiene la propria versione di un contratto, con una propria formattazione e proprie varianti, non può semplicemente affidare questo processo all'IA, nemmeno in parte. Un'azienda con un unico modello stabilito per ogni tipo di documento e dati già mantenuti in modo strutturato, si trova in una situazione diversa.
Questo lavoro di compilazione documenti è spesso legato ad altri compiti amministrativi che avvengono nello stesso ufficio. Chi osserva come l'archivio cartaceo in entrata viene digitalizzato e reso ricercabile, vede spesso riemergere la stessa domanda: i dati sono già strutturati, o devono prima essere estratti dalla carta. Anche lo smistamento e la distribuzione della posta in entrata tocca questo tema, perché molte lettere standard sono una risposta a qualcosa che arriva. E il modo in cui una casella di posta elettronica generale viene sottoposta a triage determina spesso quali documenti devono essere redatti in primo luogo, e sulla base di quali dati.
Sulle conseguenze per il personale di questo cambiamento non ci esprimiamo: se le ore liberate danno luogo a una decisione riguardante il personale, si applicano a tal fine requisiti legali propri, indipendenti da questa analisi.
Che questo per la sua organizzazione riguardi una piccola o una parte sostanziale delle ore amministrative, dipende da quanti dei suoi documenti già funzionano su modelli fissi e da quanti dati di origine sono già presenti in un sistema invece che su carta o sparsi in file separati. Questo varia da azienda a azienda, ed è esattamente per questo che un'affermazione generica qui non basta.
Lo quickscan gratuito di dodici domande, senza account, fornisce un'indicazione di quale parte delle ore in questo tipo di lavoro documentale sia oggi trasferibile all'IA. La werkscan completa, che scompone il lavoro di un'intera azienda in compiti e per ciascun compito calcola la capacità in termini di fte, è ancora in fase di sviluppo.
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.