Due organizzazioni descrivono lo stesso compito. In una ne risulta la categoria 'l'AI può assumere il compito', nell'altra 'rimane lavoro umano'. Non si tratta di un'incoerenza del metodo, ma del risultato del metodo. L'esito non dipende solo da cosa comporta un compito, ma dalle circostanze in cui quel compito viene svolto. Questa pagina spiega quali fattori determinano questa differenza e cosa significa per l'affidabilità di una stima.
Noi non valutiamo mai un compito su un'unica caratteristica. Ogni compito riceve un punteggio su otto assi: strutturazione dell'input, margine di giudizio, sensibilità al contatto con il cliente, componente fisica, creatività, costi degli errori, sensibilità alla compliance e volume/ripetizione. Due organizzazioni con un pacchetto di compiti 'identico' possono divergere fortemente su questi assi. Un compito di pianificazione con input fisso e volume elevato dà un esito diverso rispetto allo stesso compito di pianificazione quando l'input è variabile e le eccezioni sono la regola. Non si tratta quindi del titolo del compito, ma della combinazione di punteggi che vi sta dietro.
Con volumi bassi, gli incidenti pesano di più rispetto ai volumi elevati. Un compito che ricorre cinque volte l'anno offre poca base per riconoscere uno schema; un compito che si presenta centinaia di volte al giorno mostra più rapidamente dove l'AI ha prestazioni stabili e dove no. Un volume elevato rende spesso una stima più specifica, perché c'è più ripetizione su cui verificare. Un volume basso rende una stima più ampia, non perché il compito sia poco chiaro, ma perché semplicemente c'è meno da generalizzare. Questo entra in gioco, ad esempio, nella domanda se l'AI possa assumere il monitoraggio dell'avanzamento di obiettivi e progetti: con una manciata di progetti l'anno la banda è più ampia rispetto a un portafoglio con centinaia di iniziative in corso.
Un compito che si svolge interamente in sistemi strutturati è valutabile diversamente da un compito che si trova in gran parte nelle teste delle persone, nelle email e in documenti sparsi. Non perché il compito stesso cambi, ma perché il grado in cui l'AI ha accesso a informazioni affidabili e aggiornate varia notevolmente. Nel controllo del budget questo si vede bene: se l'AI possa assumere il controllo del budget e la segnalazione degli scostamenti dipende fortemente dal fatto che i dati sottostanti siano già disponibili in modo strutturato e aggiornato, oppure che debbano prima essere raccolti e interpretati manualmente. Stesso compito, diversa configurazione dei sistemi, esito diverso.
I costi di un errore non sono universali. Un'interpretazione errata in una panoramica interna ha conseguenze diverse rispetto a un'interpretazione errata in una comunicazione con il cliente o in un rapporto di compliance. Con costi degli errori elevati, l'esito si sposta più facilmente verso la categoria due — l'AI fornisce una proposta, una persona approva o respinge — anche se il compito, sugli altri assi, indicherebbe l'assunzione da parte dell'AI. Questo è uno dei motivi per cui non ci pronunciamo mai esclusivamente sulla base di 'cosa comporta il compito': il contesto in cui finisce un errore conta altrettanto.
Una banda non è vaghezza, ma una rappresentazione onesta di ciò che non sappiamo con certezza. Nei compiti con ampio margine di giudizio — in cui due collaboratori esperti differirebbero anche tra loro — ogni stima è per definizione più ampia. Nei compiti con molto contatto con il cliente entra in gioco il fatto che la tolleranza per l'interazione con l'AI varia per settore e per gruppo di clienti, cosa che non possiamo misurare senza i vostri dati. E nei compiti appena istituiti o il cui sistema è appena cambiato, semplicemente non esiste ancora uno schema stabile su cui basarsi. In tutti questi casi optiamo per una banda più ampia invece di un numero preciso che suggerirebbe più certezza di quanta ne possiamo dimostrare.
Ci sono situazioni in cui una singola misurazione ha poco valore: in caso di un processo appena cambiato, di un compito che ricorre raramente, o di un'organizzazione ancora in transizione verso nuovi sistemi. Un punteggio in un momento simile è una fotografia istantanea, non una previsione. È anche per questo che una nuova misurazione è rilevante: lo stesso compito, misurato più tardi, può dare un esito diverso perché le circostanze sono cambiate, non perché la prima misurazione fosse sbagliata.
Questo metodo dice qualcosa sui compiti, non sulle persone o sulle funzioni. Un esito non è una motivazione per una decisione riguardante il personale; per le decisioni che riguardano il rapporto di lavoro valgono requisiti legali propri, che dovete verificare separatamente. Noi forniamo fatti sui compiti, voi ne traete le conclusioni adatte alla vostra organizzazione. A titolo illustrativo: anche un compito come la conduzione di riunioni non è valutabile in modo uniforme, come emerge dalla domanda se l'AI possa assumere la conduzione della riunione settimanale del team — la risposta varia per team, per cultura delle riunioni e per quantità di margine decisionale in quegli incontri.
Se desiderate una prima impressione di come questo si applica alla vostra situazione, potete compilare la quickscan gratuita di ftetoai: dodici domande, senza account, con un'indicazione di quale parte delle ore nel vostro profilo può essere oggi assunta dall'AI. La werkscan completa, che approfondisce gli otto assi per ogni compito, è ancora in fase di sviluppo — al momento non esiste ancora, e preferiamo dichiararlo onestamente piuttosto che offrirla.
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