Un angajat administrativ sau un asistent de management care completează zilnic declarații, contracte și scrisori pe baza unui șablon fix, desfășoară o activitate care la prima vedere pare foarte potrivită pentru AI. Este repetitivă, urmează un tipar fix, iar datele de intrare provin de obicei deja dintr-un sistem. Totuși, răspunsul nu este pur și simplu da. Este parțial, iar partea respectivă depinde de modul în care șablonul și datele sursă sunt organizate într-o anumită companie.
Trei axe determină aici rezultatul: gradul de structurare, volumul și costul erorilor.
Gradul de structurare este ridicat. Un șablon pentru o adeverință de muncă sau un contract standard are câmpuri fixe în locuri fixe: nume, dată, sumă, funcție. Acesta este exact genul de lucru cu text pe care AI îl gestionează bine astăzi, deoarece structura documentului este deja stabilită, iar sarcina se reduce la completarea corectă a câmpurilor pe baza datelor disponibile.
Volumul este de asemenea favorabil. Companiile care produc multe documente de același tip, o agenție de muncă temporară care întocmește sute de contracte de muncă pe lună, o primărie care emite aceeași declarație în mod repetat, au mai mult de câștigat din eficientizarea acestui proces decât o companie care întocmește un astfel de document doar de câteva ori pe an. La un volum scăzut, timpul necesar pentru a organiza procesul nu este de multe ori proporțional cu timpul pe care acesta îl economisește în cele din urmă.
Costul erorilor se situează la mijloc și tocmai acesta este motivul pentru care nu este vorba despre o preluare completă, ci despre o sarcină cu supraveghere umană. O sumă completată greșit într-un contract, un nume încurcat într-o declarație, o dată incorectă, nu sunt erori cosmetice. Acestea pot duce la neclaritate juridică sau la un document care trebuie refăcut. De aceea rămâne necesar un moment de control: AI completează, un angajat aprobă sau respinge, motivat.
Un asistent de management întocmește lunar zece până la douăzeci de scrisori standard: confirmări, declarații, modificări contractuale scurte. Datele se află deja în sistemul de personal. Aici, pasul de la date la document poate fi bine automatizat: AI poate întocmi scrisoarea pe baza șablonului și a datelor sursă, după care asistentul citește, verifică și trimite. Timpul rămas nu este folosit pentru a tasta text, ci pentru a-l evalua.
La o altă companie, unde fiecare contract este negociat pe măsură și fiecare scrisoare trebuie să difere ușor ca ton și conținut, situația este diferită. Acolo gradul de structurare este mai scăzut, spațiul de interpretare este mai mare, iar sarcina se îndreaptă spre munca umană. Așadar, același tip de document, contract de muncă, scrisoare, declarație, poate fi în mare parte automatizabil la o companie și rămâne în principal muncă manuală la alta. Diferența nu constă în tipul de document, ci în cât de standardizat este șablonul și dacă datele sursă se află deja undeva într-un sistem sau trebuie încă căutate sau solicitate.
Schimbarea nu se află într-un moment viitor în care acest lucru va fi „gata”. Ea se află deja acum în întrebarea dacă o organizație și-a standardizat șabloanele și își are datele sursă în ordine. O companie în care fiecare angajat își păstrează propria versiune a unui contract, cu propriul format și propriile variante, nu poate pur și simplu să lase acest proces în seama AI, nici măcar parțial. O companie cu un singur șablon stabilit pentru fiecare tip de document și date deja păstrate în mod structurat se află într-o situație diferită.
Această muncă de completare a documentelor este adesea legată de alte sarcini administrative care se desfășoară în același birou. Cei care analizează modul în care arhiva de hârtie primită este digitalizată și făcută căutabilă observă adesea aceeași întrebare revenind: datele sunt deja structurate sau trebuie mai întâi extrase din hârtie. De asemenea, sortarea și distribuirea corespondenței primite este legată de acest subiect, deoarece multe scrisori standard reprezintă un răspuns la ceva ce sosește. Iar modul în care este triată o căsuță de e-mail generală determină adesea ce documente trebuie întocmite în primul rând și pe baza căror date.
Cu privire la consecințele acestei schimbări asupra personalului nu ne pronunțăm: dacă orele eliberate constituie motiv pentru o decizie privind personalul, se aplică cerințele legale proprii, separat de această analiză.
Dacă acest lucru afectează pentru organizația dumneavoastră o parte mică sau una substanțială din orele administrative, depinde de câte dintre documentele dumneavoastră se bazează deja pe șabloane fixe și câte din datele sursă se află deja într-un sistem, în loc de pe hârtie sau răspândite în fișiere separate. Acest lucru diferă de la o companie la alta, și tocmai de aceea o afirmație generică nu este suficientă aici.
Scanarea rapidă gratuită de douăsprezece întrebări, fără cont, oferă o indicație privind partea din orele dedicate acestui tip de muncă cu documente care poate fi preluată astăzi de AI. Scanarea completă a activității, care descompune munca unei întregi companii în sarcini și calculează pentru fiecare sarcină echivalentul în capacitate exprimată în normă întreagă, este încă în construcție.
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.