Dvi organizacijos aprašo tą pačią užduotį. Vienoje iš to gaunama kategorija „AI gali perimti užduotį“, kitoje – „tai lieka žmogaus darbas“. Tai nėra metodo nenuoseklumas, o metodo rezultatas. Rezultatas priklauso ne tik nuo to, kas sudaro užduoties turinį, bet ir nuo aplinkybių, kuriomis ta užduotis atliekama. Šiame puslapyje paaiškinama, kokie veiksniai lemia šį skirtumą ir ką tai reiškia vertinimo patikimumui.
Mes niekada nevertiname užduoties pagal vieną požymį. Kiekviena užduotis vertinama pagal aštuonias ašis: įvesties struktūruotumą, sprendimo laisvę, jautrumą kliento kontaktui, fizinį komponentą, kūrybiškumą, klaidos kainą, jautrumą atitikčiai (compliance) ir apimtį/pasikartojimą. Dvi organizacijos su „tuo pačiu“ užduočių rinkiniu gali šiose ašyse gerokai skirtis. Planavimo užduotis su pastovia įvestimi ir dideliu apimties rodikliu duoda kitokį rezultatą nei ta pati planavimo užduotis, kai įvestis kintanti, o išimtys yra taisyklė. Taigi svarbu ne užduoties pavadinimas, o už jo slypinti balų kombinacija.
Esant mažai apimčiai, incidentai sveria daugiau nei esant didelei apimčiai. Užduotis, kuri pasikartoja penkis kartus per metus, suteikia mažai pagrindo atpažinti tam tikrą modelį; užduotis, kuri kasdien pasikartoja šimtus kartų, greičiau parodo, kur AI veikia stabiliai, o kur ne. Didelė apimtis dažnai leidžia pateikti tikslesnį vertinimą, nes yra daugiau pasikartojimų, pagal kuriuos galima patikrinti. Maža apimtis vertinimą padaro platesnį – ne todėl, kad užduotis neaiški, o todėl, kad tiesiog yra mažiau ką apibendrinti. Tai, pavyzdžiui, aktualu klausiant, ar AI gali perimti tikslų ir projektų eigos stebėjimą: esant vos keliems projektams per metus, intervalas platesnis nei esant portfeliui su šimtais vykdomų iniciatyvų.
Užduotį, kuri visiškai vyksta struktūruotose sistemose, vertinti kitaip nei užduotį, kuri didžia dalimi glūdi žmonių galvose, el. laiškuose ir pavieniuose dokumentuose. Ne todėl, kad pati užduotis pasikeičia, o todėl, kad labai skiriasi, kiek AI turi prieigą prie patikimos, aktualios informacijos. Tai gerai matyti biudžeto stebėsenoje: ar AI gali perimti biudžeto stebėjimą ir nukrypimų signalizavimą, labai priklauso nuo to, ar pagrindiniai skaičiai jau prieinami struktūruotai ir aktualiai, ar juos pirmiausia reikia rankiniu būdu surinkti ir interpretuoti. Ta pati užduotis, kitokia sistemos struktūra, kitoks rezultatas.
Klaidos kaina nėra universali. Klaidinga interpretacija vidinėje ataskaitoje turi kitokias pasekmes nei klaidinga interpretacija kliento komunikacijoje ar atitikties (compliance) ataskaitoje. Esant didelei klaidos kainai, rezultatas dažniau pasistumia link antrosios kategorijos – AI pateikia pasiūlymą, žmogus jį patvirtina arba atmeta – net jei kitos ašys rodytų į AI perėmimą. Tai viena iš priežasčių, kodėl mes niekada nedarome išvados vien remdamiesi tuo, „kas sudaro užduoties turinį“: kontekstas, kuriame atsiduria klaida, sveria lygiai tiek pat.
Intervalas nėra neaiškumas, o sąžiningas atspindys to, ko mes tiksliai nežinome. Esant užduotims su didele sprendimo laisve – kai net du patyrę darbuotojai tarpusavyje skirtųsi – bet koks vertinimas iš esmės yra platesnis. Esant užduotims su dideliu kliento kontaktu, svarbu tai, kad tolerancija AI sąveikai skiriasi priklausomai nuo sektoriaus ir nuo kliento grupės – to mes negalime išmatuoti be jūsų pačių duomenų. O esant užduotims, kurios tik ką buvo pertvarkytos arba kurioms tik ką pakeista sistema, tiesiog dar nėra stabilaus modelio, kuriuo remtis. Visais šiais atvejais mes renkamės platesnį intervalą, o ne tikslų skaičių, kuris rodytų didesnį tikrumą, nei galime pagrįsti.
Yra situacijų, kuriose vienkartinis matavimas turi mažai vertės: kai procesas ką tik pakeistas, kai užduotis pasitaiko retai, arba kai organizacija dar pereina prie naujų sistemų. Tokiu momentu gautas įvertis yra momentinė nuotrauka, o ne prognozė. Būtent todėl aktualus ir pakartotinis matavimas: ta pati užduotis, išmatuota vėliau, gali duoti kitokį rezultatą, nes pasikeitė aplinkybės, o ne todėl, kad pirmasis matavimas buvo klaidingas.
Šis metodas pasako kažką apie užduotis, o ne apie žmones ar pareigybes. Rezultatas nėra pagrindas sprendimui dėl personalo; sprendimams, kurie liečia darbo santykius, taikomi atskiri teisiniai reikalavimai, ir juos jūs vertinate atskirai. Mes pateikiame faktus apie užduotis, o išvadas, tinkamas jūsų organizacijai, darote jūs patys. Iliustracijai: net tokią užduotį kaip susirinkimų vadovavimas negalima vertinti vienodai, kaip matyti klausiant, ar AI gali perimti savaitinio komandos susirinkimo vedimą – atsakymas skiriasi priklausomai nuo komandos, nuo susirinkimų kultūros ir nuo sprendimų priėmimo laisvės, esančios tuose susirinkimuose.
Jei norite gauti pirminį įspūdį, kaip tai pasireikštų jūsų pačių situacijoje, galite užpildyti nemokamą ftetoai greitąją apžvalgą (quickscan): dvylika klausimų, be paskyros, su nuoroda, kokia dalis valandų jūsų profilyje šiandien gali būti perimta AI. Išsami darbo apžvalga (werkscan), kurioje giliau nagrinėjamos aštuonios ašys kiekvienai užduočiai, dar kuriama – šiuo metu jos dar nėra, ir mes verčiau tai sąžiningai pasakome, nei siūlome ją anksčiau laiko.
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.