Două organizații descriu aceeași sarcină. La una rezultă categoria 'AI poate prelua sarcina', la cealaltă 'rămâne muncă umană'. Aceasta nu este o inconsecvență în metodă, ci rezultatul metodei. Rezultatul nu depinde doar de ce presupune o sarcină, ci de circumstanțele în care se execută acea sarcină. Această pagină explică ce factori determină această diferență și ce înseamnă asta pentru fiabilitatea unei estimări.
Noi nu evaluăm niciodată o sarcină pe baza unei singure caracteristici. Fiecare sarcină primește un scor pe opt axe: structurarea datelor de intrare, marja de judecată, sensibilitatea la contactul cu clienții, componenta fizică, creativitatea, costul erorilor, sensibilitatea la conformitate și volum/repetiție. Două organizații cu un pachet de sarcini 'identic' pot diferi puternic pe aceste axe. O sarcină de planificare cu date de intrare fixe și volum ridicat are un rezultat diferit față de aceeași sarcină de planificare atunci când datele de intrare variază și excepțiile sunt regula. Așadar, nu contează titlul sarcinii, ci combinația de scoruri din spatele ei.
La volume mici, incidentele cântăresc mai greu decât la volume mari. O sarcină care apare de cinci ori pe an oferă puțină bază pentru a recunoaște un tipar; o sarcină care apare zilnic de sute de ori arată mai rapid unde AI performează stabil și unde nu. Volumul ridicat face adesea o estimare mai specifică, deoarece există mai multă repetiție pe care să te bazezi. Volumul scăzut face o estimare mai largă, nu pentru că sarcina este neclară, ci pentru că pur și simplu există mai puțin de generalizat. Acest lucru intervine, de exemplu, în întrebarea dacă AI poate prelua monitorizarea progresului obiectivelor și proiectelor: la câteva proiecte pe an, marja este mai largă decât la un portofoliu cu sute de inițiative în curs.
O sarcină care se desfășoară complet în sisteme structurate se evaluează diferit față de o sarcină care se află în mare parte în capete, e-mailuri și documente separate. Nu pentru că sarcina în sine se schimbă, ci pentru că măsura în care AI are acces la informații fiabile și actuale diferă puternic. Acest lucru se observă bine la monitorizarea bugetului: dacă AI poate prelua monitorizarea bugetului și semnalarea abaterilor depinde puternic de faptul dacă cifrele de bază sunt deja disponibile structurat și actualizat, sau dacă trebuie mai întâi colectate și interpretate manual. Aceeași sarcină, altă configurare a sistemului, alt rezultat.
Costul unei erori nu este universal. O interpretare greșită într-un raport intern are alte consecințe decât o interpretare greșită într-o comunicare cu clienții sau într-un raport de conformitate. La costuri ridicate ale erorilor, rezultatul se deplasează mai degrabă spre categoria a doua — AI oferă o propunere, un om aprobă sau respinge — chiar dacă sarcina, pe celelalte axe, ar indica preluarea de către AI. Acesta este unul dintre motivele pentru care nu facem niciodată o afirmație bazată exclusiv pe 'ce presupune sarcina': contextul în care ajunge o eroare cântărește la fel de greu.
O marjă nu este vagitate, ci o reprezentare onestă a ceea ce nu știm cu certitudine. La sarcinile cu multă marjă de judecată — unde doi angajați experimentați ar diferi și ei între ei — orice estimare este prin definiție mai largă. La sarcinile cu mult contact cu clienții contează faptul că toleranța pentru interacțiunea cu AI diferă pe ramură și pe grup de clienți, lucru pe care nu îl putem măsura fără cifrele proprii ale dumneavoastră. Iar la sarcinile care tocmai au fost reorganizate sau au trecut recent la un alt sistem, pur și simplu nu există încă un tipar stabil pe care să ne bazăm. În toate aceste cazuri, alegem o marjă mai largă în locul unui număr precis care ar sugera mai multă certitudine decât putem susține.
Există situații în care o singură măsurătoare are puțină valoare: la un proces recent schimbat, la o sarcină care apare rar, sau la o organizație aflată încă în tranziție către noi sisteme. Un scor obținut într-un astfel de moment este o fotografie instantanee, nu o predicție. De aceea este relevantă și o remăsurare: aceeași sarcină, măsurată mai târziu, poate da un rezultat diferit deoarece circumstanțele s-au schimbat, nu pentru că prima măsurătoare a fost greșită.
Această metodă spune ceva despre sarcini, nu despre oameni sau funcții. Un rezultat nu este o justificare pentru o decizie privind personalul; pentru deciziile care afectează raportul de muncă se aplică cerințe legale proprii, pe care trebuie să le verificați separat. Noi furnizăm fapte despre sarcini, dumneavoastră trageți concluziile care se potrivesc organizației dumneavoastră. Ca ilustrare: nici o sarcină precum conducerea ședințelor nu poate fi evaluată uniform, ceea ce reiese din întrebarea dacă AI poate prelua conducerea ședinței săptămânale de echipă — răspunsul diferă în funcție de echipă, de cultura ședințelor și de gradul de marjă decizională din acele ședințe.
Dacă doriți o primă impresie despre cum se traduce acest lucru în situația dumneavoastră, puteți completa quickscan-ul gratuit de la ftetoai: douăsprezece întrebări, fără cont, cu o indicație privind ce parte din orele din profilul dumneavoastră poate fi preluată astăzi de AI. Scanarea completă a muncii, care abordează mai în profunzime cele opt axe pe sarcină, este încă în construcție — aceasta nu există încă în acest moment, și preferăm să spunem asta cinstit decât să o oferim.
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.