Managementul pare la prima vedere un domeniu de deliberare, judecată și responsabilitate — toate terenuri tipic umane. Totuși, o funcție de management constă dintr-o serie de sarcini separate, iar aceste sarcini diferă puternic în măsura în care AI le poate prelua. Din cele 40 de sarcini pe care le distingem în acest domeniu, o parte clară se încadrează în fiecare dintre cele trei categorii. Modelul din spatele acestora este mai util decât o listă cu bifări.
Sarcinile care constau în principal din colectarea, ordonarea și rezumarea datelor existente se pretează bine la preluarea completă de către AI. Gândiți-vă la întocmirea unui raport de management pentru conducere sau acționari: cifrele se află deja în sisteme, structura raportului este în mare parte fixă, iar AI poate semnala abateri și tendințe fără ca un om să trebuiască să tasteze fiecare linie. Și monitorizarea bugetului și semnalarea abaterilor se încadrează aici: este vorba de compararea cheltuielilor reale cu bugetul și aplicarea valorilor-limită, ceva la care software-ul este structural mai bun decât un om care face asta săptămânal pe lângă altele.
Caracteristica comună a acestei categorii este că rezultatul poate fi determinat în mare parte obiectiv din datele disponibile, iar sarcina se repetă conform unei structuri fixe. Este nevoie de puțin spațiu de interpretare și nicio evaluare de interese. Acest lucru face ca diferența față de sarcini similare din alte departamente să nu fie întâmplătoare: și la poate AI prelua ținerea jurnalului de audit al modificărilor financiare vedem că înregistrarea sistematică, bazată pe date, este ușor de automatizat, în timp ce interpretarea a ceea ce înseamnă acea înregistrare necesită altceva.
O mare parte din munca de management se situează între automatizarea completă și munca complet umană. Aici AI poate produce un concept, o analiză sau o propunere, dar un om evaluează rezultatul și îl aprobă sau respinge, cu motiv.
Întocmirea unui plan anual cu obiective concrete este un exemplu bun. AI poate crea, pe baza datelor istorice și a informațiilor din organizație, o primă schiță de obiective, acțiuni și responsabilități pe departament. Dar dacă acele obiective sunt realiste, suficient de ambițioase și coerente între ele necesită evaluarea de către cineva care cunoaște organizația, oamenii săi și limitările sale. Același lucru este valabil pentru stabilirea indicatorilor de performanță (KPI) pe echipă sau proces: AI poate face sugestii pe baza unor organizații sau sectoare comparabile, dar alegerea indicatorilor care trebuie cu adevărat să orienteze depinde de priorități care nu pot fi deduse complet din date.
Și pregătirea și stabilirea ordinii de zi pentru ședințele de management se încadrează în această categorie intermediară: AI poate colecta documente, propune o ordine de zi și face rezumate, dar cineva trebuie să evalueze dacă subiectele potrivite sunt incluse în ordinea de zi în mod corespunzător și dacă anumite puncte sensibile trebuie sau nu discutate în acest cadru. Modelul este mereu același: AI livrează o primă versiune solidă, un om o verifică în raport cu contextul care nu este complet consemnat în date și o aprobă sau respinge.
Un al treilea grup de sarcini rămâne în mare parte în sarcina oamenilor, nu pentru că AI nu poate procesa informația, ci pentru că sarcina în sine se referă la asumarea responsabilității, evaluarea intereselor sau exprimarea unei poziții în numele organizației.
Luarea deciziilor în timpul unei ședințe de management este cel mai clar exemplu aici. Poate exista pe masă informație complet analizată, dar alegerea în sine — cu responsabilitatea aferentă — revine persoanelor care au autoritatea și mandatul necesar. AI poate face vizibile opțiunile și consecințele, dar apăsarea butonului o face altcineva.
Întocmirea unui plan strategic pentru anii următori se încadrează în mare parte în aceeași categorie. AI poate furniza analize de piață, de clienți și interne, dar alegerea direcției pentru o organizație pe termen mediu necesită o evaluare a riscului, ambiției și a ceea ce organizația își dorește de fapt să devină — ceva ce nu poate fi dedus obiectiv din date. Planificarea necesarului de personal la nivel de management este sensibilă dintr-un alt motiv: afectează direct deciziile privind oamenii și funcțiile. Pentru astfel de decizii se aplică cerințe legale proprii pe care angajatorul trebuie să le respecte, iar acestea necesită o atenție care nu poate fi înlocuită printr-o analiză a sarcinilor. Cei care se orientează mai larg spre problematica personalului regăsesc o distincție similară pe pagina despre ce activități poate prelua AI la departamentul de resurse umane: și acolo granița dintre analiza de date de sprijin și deciziile privind oamenii poate fi trasată clar.
Dacă priviți cele 40 de sarcini din acest domeniu, se poate trage o linie: cu cât o sarcină constă mai mult din procesarea repetabilă a informațiilor existente, structurate, cu atât mai repede AI o poate prelua complet. Cu cât o sarcină necesită mai mult combinarea datelor cu cunoștințe organizaționale nedocumentate, cu atât mai repede este necesară supravegherea. Și cu cât o sarcină reprezintă ea însăși exercitarea responsabilității, mandatului sau judecății — nu pregătirea acesteia — cu atât mai mult rămâne muncă umană. Acest model nu este unic pentru management: aceeași logică explică, de exemplu, de ce la ce activități poate prelua AI în logistică sarcinile de planificare sunt mai rapid automatizabile decât sarcinile în care cineva trebuie să stabilească o excepție cu un furnizor sau client.
Această clasificare spune ceva despre sarcini, nu despre câți manageri are nevoie o organizație sau cum își organizează personalul — asta rămâne și va rămâne la latitudinea organizației înseși, cu propriile cadre legale aplicabile.
Doriți să știți cum se traduce această clasificare în situația dumneavoastră? Scanarea rapidă gratuită de la ftetoai constă din douăsprezece întrebări, funcționează fără cont și oferă o indicație a ce parte din orele din profilul dumneavoastră poate fi preluată astăzi de AI. Atenție: aceasta este o primă indicație, nu o analiză completă. Scanarea de lucru extinsă, care intră mai profund la nivel de sarcină, este încă în construcție — nu v-o putem oferi încă acum, dar scanarea rapidă oferă deja un punct de plecare onest.
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.