Osoba, która stawia pytanie „czy AI może przejąć administrację”, w rzeczywistości stawia niewłaściwe pytanie. Dział administracji składa się z dziesiątek zadań, które mają ze sobą niewiele wspólnego. Zaksięgowanie faktury zakupowej to inny rodzaj pracy niż zadzwonienie do dłużnika, który nie płaci od trzech miesięcy. W naszej taksonomii dla tego obszaru wyróżniamy 84 zadania, które na podstawie swojego charakteru dzielą się na trzy kategorie: zadania, które AI może już teraz przejąć, zadania, w których AI wykonuje pracę, ale człowiek zatwierdza lub odrzuca wynik, oraz zadania, które pozostają pracą wykonywaną przez ludzi. Wzorzec kryjący się za tym podziałem jest bardziej przydatny niż lista 84 pozycji.
Zadania, które można w pełni przejąć, mają jedną wspólną cechę: są ustrukturyzowane, powtarzalne i można je zweryfikować na podstawie ustalonych zasad. Księgowanie faktur zakupowych jest tu najbardziej wyraźnym przykładem. Kwota, VAT i konto księgowe podlegają logicznym wzorcom, które system może rozpoznać i konsekwentnie stosować, zwłaszcza w przypadku dostawców zaksięgowanych już wcześniej. Do tej kategorii należy również wczytywanie i dopasowywanie wyciągów bankowych: łączenie transakcji z otwartą pozycją to w istocie porównanie kwot, dat i referencji - coś, w czym system jest lepszy i szybszy niż osoba przewijająca ten sam ciąg liczb.
Do tego logicznie dołącza tworzenie i wysyłanie faktur sprzedażowych, o ile dane dotyczące dostawy i ustaleń cenowych są już zapisane. Cechą wspólną tych zadań jest brak elementu oceny. Istnieje właściwy wynik, a system musi go jedynie znaleźć i wykonać. Błędy można kontrolować na podstawie jednoznacznych kryteriów, co ogranicza ryzyko pełnej automatyzacji.
Największa grupa zadań w administracji przypada na kategorię środkową: AI wykonuje pracę przygotowawczą, ale człowiek zatwierdza lub odrzuca wynik, i to nie bez powodu. Dobrym przykładem jest wysyłanie przypomnień o płatności do dłużników. System bez problemu może zasygnalizować przeterminowaną fakturę i sporządzić przypomnienie, ale to, czy to przypomnienie powinno faktycznie zostać wysłane - na przykład w przypadku klienta, z którym właśnie negocjuje się układ płatniczy, lub faktury, która jest jeszcze przedmiotem spornym - wymaga spojrzenia, które zna kontekst.
To samo dotyczy przygotowywania i przetwarzania płatności wychodzących. System może skompilować partię płatności na podstawie otwartych pozycji zobowiązań, ale autoryzacja tej partii jest momentem kontrolnym z konkretnym powodem: czy ta kwota jest prawidłowa, czy ten dostawca jest zaakceptowany, czy termin płatności się zgadza. Ten nadzór nie jest tymczasowym etapem przejściowym, do czasu aż AI będzie potrafiła to lepiej - to świadome ukształtowanie odpowiedzialności i kontroli nad przepływami finansowymi. Przetwarzanie deklaracji kosztów i kosztów podróży należy do tej samej kategorii: rozpoznanie paragonu i wprowadzenie kwoty można zautomatyzować, ale pytanie, czy dany wydatek jest służbowy i uzasadniony, pozostaje oceną wykonywaną przez osobę znającą politykę firmy.
Trzecia grupa zadań pozostaje pracą wykonywaną przez ludzi - nie dlatego, że technologia nie jest na to gotowa, lecz dlatego, że samo zadanie kręci się wokół czegoś innego niż przetwarzanie danych. Najlepszym przykładem jest monitorowanie otwartych pozycji dłużników: skontaktowanie się z klientem w sprawie zaległej płatności i uzgodnienie sposobu i terminu jej spłaty to negocjacja, w której liczą się ton, relacja i elastyczność. To nie jest zadanie wprowadzania danych z jednym właściwym wynikiem, lecz rozmowa, której wynik różni się w zależności od klienta.
Miesięczna administracja płacowa również ma jądro, które pozostaje pracą ludzką, choć poszczególne kroki w niej można zautomatyzować. Wprowadzanie zmian wynagrodzeń i generowanie odcinków wypłat może w dużej mierze być wspomagane, ale ostateczna odpowiedzialność za prawidłową i terminową wypłatę, w tym ocena w nietypowych sytuacjach, takich jak choroba, urlop czy zwolnienie, leży po stronie osoby. Gdy zadanie zbliża się do decyzji personalnych, obowiązują dla niego odrębne wymogi prawne, o których ta strona nie wypowiada się. Także sporządzanie deklaracji VAT pozostaje, mimo dużego stopnia zautomatyzowanego przygotowania, zadaniem, w którym ktoś przejmuje ostateczną kontrolę i odpowiedzialność za złożenie, choćby dlatego, że odpowiedzialność za nieprawidłową deklarację nie leży w systemie.
Ten podział - ustrukturyzowane wprowadzanie danych do AI, praca oceniająca pod nadzorem, relacje i odpowiedzialność dla ludzi - nie jest przypadkiem właściwym tylko administracji. Osoba, która przyjrzy się temu, jaką pracę może przejąć AI w obsłudze klienta, zobaczy podobny wzorzec: rutynowe pytania dobrze się automatyzują, złożone reklamacje z emocjami - nie. A na stronie co może przejąć AI w branży instalacyjnej to samo pytanie pojawia się w kontekście planowania i administracji wokół samej pracy. Forma zadania, a nie branża, decyduje o tym, gdzie AI można, a gdzie nie można zastosować.
Co to oznacza dla konkretnej administracji, różni się w zależności od organizacji: mieszanka zadań, systemy, które są już połączone, oraz sposób podziału odpowiedzialności - wszystko to ma znaczenie. Wskazanie tego obrazu dla własnej sytuacji można uzyskać za pomocą bezpłatnego quickscanu ftetoai: dwanaście pytań, bez konta, z wskazaniem, jaka część godzin w danym profilu może już dziś zostać przejęta przez AI. Pełny skan pracy, który przelicza dane na poziomie zadań, jest jeszcze w budowie; z rozmysłem nie oferujemy go tutaj jeszcze.
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.