Înregistrarea unei notificări de boală pare simplă: nume, dată, motiv, durată estimată, gata în sistem. Exact de aceea multe companii se întreabă dacă AI nu poate pur și simplu prelua această sarcină. Răspunsul este parțial, și este util să știți de ce exact acea parte poate fi automatizată, iar cealaltă parte nu.
Sarcina așa cum este delimitată aici -- înregistrarea unei notificări cu dată, motiv și durată estimată, până la și inclusiv înregistrarea -- este destul de structurată. Există un format fix: o dată, un câmp de text pentru motiv, o estimare a duratei. Prin urmare, obține un scor ridicat în privința gradului de structurare. Volumul este adesea substanțial: fiecare companie cu mai mult de un mânuință de angajați are notificări de boală în mod continuu, iar acestea se acumulează într-un număr considerabil de ore de muncă de înregistrare pe an. De asemenea, din punct de vedere fizic nu există nicio problemă: este vorba de muncă pur textuală, nu de o acțiune pe care cineva trebuie să o execute la fața locului. Iar contactul cu clienții nu joacă niciun rol -- notificarea vine de la un angajat sau de la un supervizor, nu de la un client extern.
În schimb, conformitatea este cea care înclină balanța, și nu în favoarea automatizării. O notificare de boală constituie informații medicale, sau este direct legată de acestea. Motivul absenței se încadrează adesea la categoria datelor cu caracter personal special, cu reguli proprii privind cine are dreptul să le vadă, cât timp se păstrează și cine are acces la ele. Nu este o chestiune de „AI poate procesa text, deci acest lucru se poate face automat” -- este o chestiune de a stabili dacă legătura cu protocolul de absențe și garanțiile privind confidențialitatea sunt asigurate corespunzător. Fără ca acest lucru să fie garantat, înregistrarea de către AI nu este responsabilă, indiferent cât de simplă pare sarcina pe hârtie.
Marja de apreciere obține de asemenea un scor scăzut din acest motiv: este puțin de evaluat la înregistrarea propriu-zisă, dar sensibilitatea a ceea ce se înregistrează necesită o structurare atentă în avans. Iar costurile erorilor nu sunt de neglijat: o dată sau un motiv înregistrat greșit poate avea consecințe pentru constituirea dosarelor de absență, pentru reintegrare și, în final, pentru deciziile la care un angajat are dreptul.
Ce poate face AI astăzi este textul: transformarea unei notificări primite printr-un mesaj, e-mail sau formular în câmpurile corecte din sistemul de absențe, extragerea datei și a duratei estimate și organizarea lor corespunzătoare. Acest lucru scutește un angajat de resurse umane sau un supervizor de introducerea manuală a fiecărei notificări. Este vorba despre introducerea datelor, nu despre evaluarea notificării, contactul cu angajatul privind motivul sau estimarea a ceea ce înseamnă notificarea pentru capacitatea de personal. Acest ultim aspect rămâne muncă umană, și exact acolo se oprește, în practică, adesea sarcina: la o notificare înregistrată, nu la etapele următoare.
Rezultatul depinde în mare măsură de modul în care o companie și-a structurat procesul de gestionare a absențelor. O organizație cu un sistem de gestionare a absențelor deja conectat la protocolul de absențe și unde regulile privind confidențialitatea informațiilor medicale sunt asigurate din punct de vedere tehnic, poate face introducerea notificărilor considerabil mai rapidă decât o companie care încă lucrează cu formulare și e-mailuri separate. Și volumul face diferența: la o companie cu sute de angajați și mult absenteism de scurtă durată, automatizarea muncii de introducere a datelor este mai avantajoasă decât la o companie cu zece angajați, unde un supervizor introduce el însuși notificarea la fel de rapid.
Aceasta este una dintre numeroasele locuri dintr-o companie unde devine vizibilă aceeași schimbare: AI preia munca de introducere a datelor, oamenii păstrează responsabilitatea pentru ceea ce este sensibil sau incert. Aceeași linie de demarcație o vedeți și la procesarea cererilor de concediu, unde cererea în sine este simplu de procesat, dar evaluarea excepțiilor nu este. Și la pregătirea procesării salariilor accentul cade pe introducerea structurată a datelor, cu verificare umană asupra rezultatului. Iar la întocmirea programărilor apare o distribuție similară: munca de calcul poate fi automatizată, excepțiile și contextul unui angajat nu.
De ce acest lucru funcționează deja astfel la o companie și încă nu la alta nu depinde numai de sarcină, ci și de structurarea sistemelor și proceselor din jurul acesteia -- acest aspect este dezvoltat în continuare pe pagina despre motivul pentru care aceeași muncă are rezultate diferite per companie. Pentru sarcinile de resurse umane în sens mai larg, și modul în care acestea se raportează, de exemplu, la munca IT, punctul de referință se găsește pe pagina despre munca pe care AI o poate prelua în departamentul IT, unde este aplicat un raționament similar unui alt domeniu.
Cu privire la deciziile de personal care ar putea rezulta eventual dintr-o sarcină de lucru redusă la înregistrarea absențelor, această pagină nu se pronunță: pentru acestea se aplică cerințe legale proprii, separate de ceea ce se stabilește aici despre sarcina în sine.
Dacă doriți să știți cum se prezintă situația pentru propriul dumneavoastră proces de gestionare a absențelor, scanarea rapidă gratuită este un prim pas: douăsprezece întrebări, fără cont, cu o indicație privind partea din orele din acest profil care poate fi preluată astăzi de AI. Scanarea completă a activității, care mapează munca companiei dumneavoastră sarcină cu sarcină, inclusiv calculul de fte, este încă în construcție și momentan nu este disponibilă.
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.