Kas užduoda klausimą „ar AI gali perimti administravimą“, iš tikrųjų užduoda neteisingą klausimą. Administracinis skyrius susideda iš dešimčių užduočių, kurios tarpusavyje turi mažai bendro. Pirkimo sąskaitos įtraukimas į buhalteriją yra kitokio pobūdžio darbas nei skambinimas skolininkui, kuris tris mėnesius nemoka. Šioje srityje sudarytoje taksonomijoje išskiriame 84 užduotis, kurios pagal savo pobūdį skirstomos į tris kategorijas: užduotis, kurias AI jau gali perimti dabar, užduotis, kuriose AI atlieka darbą, o žmogus jį patvirtina arba atmeta, ir užduotis, kurios lieka žmogaus darbu. Šio skirstymo dėsningumas yra naudingesnis nei sąrašas su 84 punktais.
Užduotis, kurias galima visiškai perduoti, sieja vienas bruožas: jos yra struktūruotos, pasikartojančios ir patikrinamos pagal fiksuotas taisykles. Pirkimo sąskaitų įtraukimas į buhalteriją yra aiškiausias šios kategorijos pavyzdys. Suma, PVM ir sąskaitų plano straipsnis atitinka logiškus modelius, kuriuos sistema gali atpažinti ir nuosekliai taikyti, ypač kai tiekėjas buvo įtrauktas jau anksčiau. Banko išrašų nuskaitymas ir sutikrinimas taip pat patenka į šią kategoriją: transakcijos susiejimas su neapmokėtu įrašu iš esmės yra sumų, datų ir nuorodų palyginimas – tai sritis, kurioje programinė įranga yra geresnė ir greitesnė nei žmogus, peržiūrinėjantis tas pačias skaičių eilutes.
Pardavimo sąskaitų sudarymas ir išsiuntimas logiškai priskiriamas tai pačiai kategorijai, jei pagrindiniai duomenys apie pristatymą ir kainos sutartį jau yra nustatyti. Šias užduotis vienija tai, kad jose nėra vertinimo klausimo. Egzistuoja teisingas rezultatas, ir sistemai reikia tik jį rasti ir įvykdyti. Klaidas galima patikrinti a posteriori remiantis griežtais kriterijais, todėl visiško automatizavimo rizika išlieka ribota.
Didžiausia administracinių užduočių grupė patenka į vidurinę kategoriją: AI atlieka parengiamąjį darbą, tačiau žmogus jį patvirtina arba atmeta, ir tam yra priežastis. Priminimų apie mokėjimus siuntimas skolininkams yra geras šios kategorijos pavyzdys. Suėjusio termino sąskaitos nustatymą ir priminimo paruošimą sistema gali atlikti puikiai, tačiau ar tas priminimas turi būti tikrai išsiųstas – kai su klientu ką tik derėtasi dėl mokėjimo susitarimo, arba kai sąskaita dar ginčijama – reikalauja žvilgsnio, kuris žino kontekstą.
Tas pats taikoma išeinančių mokėjimų paruošimui ir apdorojimui. Sistema gali sudaryti mokėjimų partiją, remdamasi neapmokėtais kreditorių įrašais, tačiau jos autorizavimas yra kontrolinis momentas, turintis priežastį: ar ši suma teisinga, ar šis tiekėjas sutiktas, ar galiojimo data tiksli. Ta priežiūra nėra laikinas tarpinis žingsnis, kol AI mokės tai daryti geriau; tai yra apgalvotas atsakomybės ir piniginių srautų kontrolės organizavimas. Išlaidų ir kelionės sąskaitų apdorojimas patenka į tą pačią kategoriją: kvito atpažinimą ir sumos įvedimą galima automatizuoti, tačiau klausimas, ar išlaida yra verslo pobūdžio ir pagrįsta, tebėra vertinimas, kurį atlieka žmogus, žinantis politiką.
Trečia užduočių grupė lieka žmogaus darbu, ne dėl to, kad technologija dar nepasiruošusi, o dėl to, kad pati užduotis iš esmės susijusi su kažkuo kitu nei duomenų apdorojimu. Neapmokėtų skolininkų įrašų sekimas yra aiškiausias šios kategorijos pavyzdys: kontaktas su klientu dėl vėluojančio mokėjimo ir susitarimas, kaip ir kada jis būtų sumokėtas, yra derybos, kuriose svarbus tonas, santykiai ir lankstumas. Tai nėra duomenų įvedimo užduotis su teisingu rezultatu, o pokalbis, kurio rezultatas skiriasi pagal klientą.
Mėnesinis darbo užmokesčio administravimas taip pat turi šerdį, kuri lieka žmogaus darbu, nors atskirus jo žingsnius galima automatizuoti. Darbo užmokesčio pokyčių įvedimą ir algalapių generavimą galima didžia dalimi remti automatizuotai, tačiau galutinė atsakomybė už teisingą ir laiku atliktą apmokėjimą, įskaitant sprendimus neįprastose situacijose, tokiose kaip liga, atostogos ar atleidimas iš darbo, tenka konkrečiam asmeniui. Kai užduotis priartėja prie personalo sprendimų, jai taikomi savi teisiniai reikalavimai, apie kuriuos šiame puslapyje nekalbame. Taip pat PVM deklaracijos sudarymas, nepaisant daugybės automatizuotų parengiamųjų žingsnių, lieka užduotis, kurios galutinę kontrolę ir pateikimą atlieka žmogus – jau vien todėl, kad atsakomybė už neteisingą deklaraciją nėra priskiriama sistemai.
Šis skirstymas – struktūruotas duomenų įvedimas AI, vertinimo darbas su priežiūra, santykiai ir atsakomybė žmonėms – nėra administravimo atsitiktinumas. Kas peržiūri, kokį darbą AI gali perimti klientų aptarnavime, pastebi panašų dėsningumą: rutininius klausimus automatizuoti gerai pavyksta, sudėtingus skundus su emocijomis – ne. O puslapyje ką AI gali perimti įrengimo sektoriuje tas pats klausimas kyla dėl planavimo ir administravimo, susijusio su paties darbo eiga. Užduoties forma, o ne sektorius, nulemia, kur AI yra tinkama naudoti, o kur ne.
Ką tai konkrečiai reiškia jūsų administravimui, skiriasi pagal organizaciją: užduočių derinys, jau sujungtos sistemos ir tai, kaip pasiskirsčiusios atsakomybės – visa tai turi reikšmės. Orientacinį vaizdą apie savo situaciją galite gauti su nemokamu ftetoai greitosios analizės testu: dvylika klausimų, be paskyros, su nuoroda, kokia jūsų profilio valandų dalis šiandien galėtų būti perduota AI. Išsamus darbo analizės įrankis, kuris atlieka skaičiavimus užduočių lygmeniu, dar kuriamas; jo šiuo metu sąmoningai dar nepasiūlome.
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.