Užsakymo įvedimas skamba kaip viena iš nuspėjamiausių užduočių organizacijoje: klientas užsako, duomenys patenka į sistemą, užsakymas išsiunčiamas. Vis dėlto atsakymas į klausimą, ar AI gali tai perimti, nėra tiesiog taip. Iš dalies taip, ir ta dalis, kuri išlieka, yra maža, bet lemiama.
Užsakymų įvedimas gerai vertinamas struktūrizuotumo ir apimties atžvilgiu. Įeinantys duomenys — produktas, kiekis, pristatymo sąlygos — atitinka fiksuotus laukus, ir tai nutinka nuo dešimčių iki tūkstančių kartų per dieną įmonėse, turinčiose kiek didesnę apimtį. Tai tiksliai toks profilis, prie kurio gerai pritampa automatizuotas apdorojimas, šiuo atveju RPA (robotic process automation): fiksuotas šablonas, kuris dažnai kartojasi, su nedideliu interpretavimo poreikiu. Šis darbas taip pat nereikalauja fizinio veiksmo ir kūrybinio įnašo, kas atveria kelią visapusiškam apdorojimui sistemos priemonėmis.
Priežastis, kodėl tai netampa aiškiu „taip“, slypi klaidų kaštuose ir atitikties reikalavimuose. Neteisingai įvestas kiekis ar neteisingas pristatymo adresas veda prie neteisingo pristatymo, kredito rašto, nepatenkinto kliento ar logistikos vėlavimo. Prie didesnių užsakymų apimčių tokia klaida gali labai greitai pasikartoti, kol kas nors tai pastebi. Be to, po užsakymu dažnai slypi sutartinės ar mokestinės sąlygos — mokėjimo terminai, eksporto taisyklės, nuolaidų sutartys — kurioms reikia patikros, kai užsakymo formatas skiriasi nuo standartinio. Vertinimo erdvė čia yra nedidelė, bet ne nulinė: esant dviprasmiškam užsakymui, klientui, kuris el. laiške paprašo kitaip nei nurodyta pasiūlyme, ar išimties produktui, kurio nėra standartiniame kataloge, reikalingas žmogus, kuris vertina ir patvirtina ar atmeta su pagrindimu.
Įmonėse, kurios dirba su standartizuotu užsakymo formatu — fiksuotu portalu, fiksuota EDI jungtimi, internetine parduotuve su ribotais produktų variantais — didžioji dalis užsakymų apimties šiandien jau apdorojama be žmogaus rankos. Užsakymas ateina, atpažįstamas, patikrinamas prieš atsargų sistemą ir registruojamas. Įmonėse, kur užsakymai gaunami telefonu, atsitiktiniais el. laiškais, PDF failais skirtingu formatavimu ar žodiniais susitarimais su vadybininkais, situacija kitokia: tam pirmiausia reikalingas interpretavimo etapas, kuris šiandien vis dar yra žmogaus darbas, arba geriausiu atveju iš dalies automatizuotas, kai darbuotojas tikrina rezultatą.
Skirtumas todėl slypi ne pačiame darbe, o tame, kiek standartizuota yra įvedama informacija ir kiek sunkiai klaida atsiliepia toliau. Didmenininkas su fiksuotais klientais ir fiksuotu užsakymo formatu yra arti visiško perėmimo. Individualių sprendimų įmonė su daug telefoninių užsakymų ir daug išimties produktų yra arčiau „iš dalies“, kai darbuotojas toliau tvarko išimtis.
Trys dalykai nustato, ar užsakymų įvedimas konkrečioje įmonėje yra perduodamas:
Jei kuri nors iš šių sąlygų nėra tenkinama, užsakymų įvedimas nebūtinai iškart tampa mažiau tinkamas automatizuoti, bet yra mažiau pasirengęs veikti be priežiūros.
Užsakymų įvedimas retai egzistuoja vienas. Kas vyksta po įvedimo — užsakymo statuso tikrinimas ir komunikavimas klientui, kliento duomenų atnaujinimas CRM sistemoje, ar siuntimo ir grąžinimo dokumentų generavimas — dažnai reikalauja panašaus svarstymo tarp struktūros ir išimties. Todėl tas, kas įvertina užsakymų įvedimą, dažniausiai greitai susiduria su klausimu, kaip toli šis poslinkis siekia visame užsakymų procese.
Ši išvada nėra personalo patarimas ir nėra pagrindas peržiūrėti pareigas. Ar ir kaip organizacija kitaip suskirsto darbą atsižvelgdama į tai, ką AI gali padaryti, yra paties darbdavio sprendimas, su savais teisiniais reikalavimais, kai kalbama apie pareigas ir personalą. Tai, kas pateikta čia, yra darbo aprašymas, ne žmonių, kurie jį šiuo metu vykdo, aprašymas. Kas svarsto, kokie griežti šie rėmai, kai darbas juda automatizuoto sprendimų priėmimo kryptimi, kontekstą ras puslapyje apie kas teisiškai pasikeičia dėl aukštos rizikos AI taikymo darbo vietoje.
Išvada dėl šios vienos užduoties niekada nėra pilnas įmonės vaizdas. Užsakymų įvedimas siejasi su archyvavimu — žr. taip pat puslapį apie dokumentų archyvavimą ir tikrinimą pagal saugojimo terminus — ir su eile kitų užduočių, kurių kiekviena turi savo išvadą dėl struktūros, apimties ir klaidų kaštų. Jei norite žinoti, kaip tai atrodo jūsų įmonėje, nemokamas quickscan yra pirmas žingsnis: dvylika klausimų, be paskyros, su nuoroda, kokią dalį jūsų profilio valandų šiandien gali perimti AI. Visas darbo skenavimas, kuris nuosekliai išanalizuoja įmonės darbą užduotis po užduoties, dar kuriamas.
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.