La o companie cu 10 până la 25 de angajați, munca este rareori împărțită ordonat. Persoana care se ocupă de administrație răspunde și la e-mailurile clienților și întocmește oferte. Cel care se ocupă de achiziții planifică și logistica. Funcțiile la această dimensiune sunt suma unor sarcini care, la o companie mai mare, ar fi împărțite între mai multe roluri.
Acest lucru are consecințe asupra întrebării ce muncă poate prelua AI. Nu funcția este unitatea pe baza căreia se evaluează acest lucru, ci sarcina. O singură persoană poate lucra zece ore pe săptămână la sarcini care pot fi preluate integral de AI și douăzeci de ore la muncă care rămâne muncă umană. Dacă priviți funcția ca întreg, nu veți vedea această diferență. Dacă priviți sarcinile, o veți vedea.
Într-o companie mai mare, o sarcină este de obicei deja descrisă: există un proces, un șablon, un coleg care o face și el. La 10 până la 25 de angajați, această cunoaștere se află de obicei în capul unei singure persoane, acumulată prin experiență, nu printr-un manual. Acest lucru nu face o sarcină nepotrivită pentru AI, dar face primul pas diferit: înainte ca ceva să poată fi transferat, trebuie mai întâi clarificat exact ce se întâmplă, în ce ordine și pe baza căror informații.
Acest pas este adesea omis, cu consecința că automatizarea rămâne blocată la câteva trucuri izolate — un șablon de e-mail, o foaie de calcul — în loc de munca de bază. Munca care a fost făcută transparentă este mai ușor de evaluat conform celor trei categorii valabile pentru fiecare sarcină: AI o poate prelua, AI o poate face cu supraveghere umană care aprobă sau respinge, sau rămâne muncă umană. La companiile de această dimensiune, această clasificare este rareori realizată, pur și simplu pentru că nu a existat niciodată timp sau motiv pentru asta.
Pragul pentru a automatiza ceva la această dimensiune a companiei se află rareori în tehnologie. Se află în alte două lucruri. În primul rând: sistemele care nu comunică între ele, astfel încât datele din contabilitate, CRM și e-mail sunt separate, iar cineva trebuie să le retranscrie manual sau să le compare. În al doilea rând: capacitatea. La 200 de angajați există adesea un departament IT sau un manager de proces pentru a implementa ceva nou. La 15 angajați, proprietarul face asta pe lângă restul, sau nu se face deloc.
Aceasta explică și de ce imaginea diferă atât de mult între companiile de această dimensiune. O companie unde munca constă în mare parte din acțiuni fixe, repetabile — facturare, planificare, corespondență standard — are un profil de automatizare diferit față de o companie unde se livrează mult lucru personalizat pe client sau proiect. Și o companie unde multă muncă constă în contact direct cu clienții are alte limite, pentru că supravegherea și evaluarea contează mai mult acolo decât la administrația internă.
La companiile cu 10 până la 25 de angajați care lucrează deja cu AI, de obicei nu este vorba de o preluare majoră a unei funcții întregi, ci de bucăți de muncă care dispar din fișa postului: o parte din gestionarea e-mailurilor, o parte din raportare, o parte din întocmirea ofertelor pe baza ofertelor anterioare. Ce rămâne este de obicei partea care necesită evaluare, negociere sau cunoștințe specifice despre client.
Această schimbare se produce mai rapid la unele companii decât la altele, iar diferența se află rareori în sector. Se află în cât de bine este cunoscută munca în sine: ce sarcini există, cât timp necesită și ce informații necesită. Companiile unde acest lucru este clar pot răspunde la această întrebare pe sarcină. Companiile unde acest lucru nu este clar pot face doar o estimare la nivel de funcție, iar aceasta este o măsură mai grosolană și mai puțin fiabilă.
La o companie de această dimensiune, fiecare oră contează mai mult decât la o organizație mare, pur și simplu pentru că sunt mai puține ore de împărțit. De aceea nu calculăm în funcții sau capete de personal, ci în ore și capacitate fte — aici explicăm de ce această unitate de calcul este mai precisă decât numărarea în persoane. Un rezultat exprimat în ore arată câtă capacitate implică o sarcină, fără a face vreo afirmație despre cine îndeplinește sau ar trebui să îndeplinească acea sarcină. Ceea ce face un angajator cu acest rezultat este, de altfel, supus propriilor cerințe legale privind personalul; despre asta nu ne pronunțăm.
Un ultim punct care este adesea trecut cu vedere la companiile de această dimensiune: nu toate datele folosite în muncă pot fi pur și simplu introduse într-un sistem AI. Înainte ca o sarcină să fie evaluată pentru transferabilitate, este bine de știut ce date nu are voie compania dumneavoastră să folosească fără restricții, pentru că acest lucru poate afecta direct rezultatul evaluării.
Pentru a afla ce parte din munca din compania dumneavoastră poate fi preluată astăzi de AI, trebuie mai întâi să aveți o imagine clară a muncii în sine: ce sarcini există, cât timp necesită și ce cer în privința datelor și evaluării. Scanarea rapidă gratuită oferă o primă orientare în acest sens: 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 analizează munca sarcină cu sarcină și o evaluează pe opt axe, este încă în construcție. Ce puteți face astăzi este să obțineți, cu scanarea rapidă, o primă imagine despre unde se află probabil orele eliberate în compania dumneavoastră.
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.