Zabeležiti prijavo bolniške odsotnosti je videti preprosto: ime, datum, razlog, pričakovano trajanje, vnos v sistem je opravljen. Prav zato se veliko podjetij sprašuje, ali tega ne bi lahko preprosto prevzela AI. Odgovor je delno, in koristno je razumeti, zakaj prav ta del lahko in drugi del ne.
Naloga, kot je tukaj omejena -- zabeležiti prijavo z datumom, razlogom in pričakovanim trajanjem, vse do same registracije -- je precej strukturirana. Obstaja fiksna oblika: datum, besedilno polje za razlog, ocena trajanja. Zato dosega visoko oceno na področju strukturiranosti. Obseg je pogosto precejšen: vsako podjetje z več kot peščico zaposlenih ima stalne bolniške prijave, ki se seštevajo v precej ur registracijskega dela na leto. Tudi fizično ni nič posebnega: gre za čisto pisarniško delo, ne za dejanje, ki bi ga moral nekdo izvesti na kraju samem. In stik s strankami ne igra vloge -- prijava prihaja od zaposlenega ali vodje, ne od zunanje stranke.
Nasproti temu pa je odločilna skladnost, in ne v korist avtomatizacije. Prijava bolniške odsotnosti je zdravstveni podatek ali se tega neposredno dotika. Razlog za odsotnost pogosto spada med posebne osebne podatke, z lastnimi pravili o tem, kdo jih lahko vidi, kako dolgo se hranijo in kdo ima do njih dostop. To ni vprašanje 'AI lahko obdeluje besedilo, torej se to lahko avtomatizira' -- gre za vprašanje, ali je povezava s protokolom za odsotnost in varovanjem zasebnosti urejena. Brez tega zagotovila registracija s strani AI ni odgovorna, ne glede na to, kako preprosta je naloga na papirju.
Zato tudi prostor za presojo dosega nizko oceno: pri samem beleženju je malo za tehtati, vendar občutljivost tega, kar se beleži, zahteva skrbno vzpostavitev vnaprej. In stroški napak niso zanemarljivi: napačno zabeležen datum ali razlog lahko vpliva na oblikovanje dosjejev o odsotnosti, na reintegracijo in navsezadnje na odločitve, do katerih je zaposleni upravičen.
Kar AI danes zmore, je besedilo: prijavo, ki prispe prek sporočila, e-pošte ali obrazca, pretvoriti v pravilna polja v sistemu za odsotnost, izluščiti datum in pričakovano trajanje ter to urejeno shraniti. To kadrovskemu delavcu ali vodji prihrani ročno prepisovanje vsake prijave. Gre torej za vnašanje, ne za presojanje prijave, stik z zaposlenim glede razloga ali oceno, kaj prijava pomeni za zasedenost. To zadnje ostaja človeško delo, in prav tam se v praksi naloga pogosto ustavi: pri zabeleženi prijavi, ne pri nadaljnjih korakih.
Rezultat je močno odvisen od tega, kako je podjetje uredilo svoj proces obravnave odsotnosti. Organizacija s sistemom za odsotnost, ki je že povezan s protokolom za odsotnost in kjer so pravila o zasebnosti glede zdravstvenih podatkov tehnično zagotovljena, lahko vnašanje prijav opravi bistveno hitreje kot podjetje, ki še dela z ločenimi obrazci in e-pošto. Tudi obseg naredi razliko: pri podjetju s stotinami zaposlenih in veliko kratkotrajne odsotnosti se avtomatizacija vnosnega dela prej izplača kot pri podjetju z desetimi zaposlenimi, kjer vodja prijavo prav tako hitro vnese sam.
To je eno od mnogih mest v podjetju, kjer postane vidna ista sprememba: AI prevzame vnosno delo, ljudje ohranijo odgovornost za tisto, kar je občutljivo ali negotovo. Isto ločnico vidimo pri obdelavi zahtevkov za dopust, kjer je sam zahtevek preprosto obdelati, presoja pri izjemah pa ni. Tudi pri pripravi obračuna plač je poudarek na strukturiranem vnosu, s človeškim nadzorom nad rezultatom. In pri pripravi urnikov je vidna podobna delitev: računsko delo je mogoče avtomatizirati, izjeme in okoliščine zaposlenega pa ne.
Zakaj to pri enem podjetju že deluje, pri drugem pa še ne, ni odvisno le od naloge same, temveč tudi od ureditve sistemov in procesov okoli nje -- to je podrobneje obravnavano na strani o tem, zakaj je enako delo pri različnih podjetjih drugačno. Za kadrovske naloge v širšem smislu in njihovo razmerje do, na primer, dela na IT oddelku, je izhodišče na voljo na strani o delu, ki ga lahko AI prevzame na IT oddelku, kjer je podobno razlogovanje uporabljeno na drugem področju.
Ta stran ne podaja izjave o kadrovskih odločitvah, ki bi morebiti izhajale iz manjše delovne obremenitve pri registraciji odsotnosti: zanje veljajo lastne zakonske zahteve, ločeno od tega, kar je tukaj ugotovljeno o sami nalogi.
Če želite izvedeti, kako je to urejeno pri vašem lastnem procesu obravnave odsotnosti, je brezplačni hitri pregled prvi korak: dvanajst vprašanj, brez računa, z oceno, kateri delež ur v tem profilu je danes mogoče prevzeti z AI. Popolna delovna analiza, ki delo vašega podjetja prikaže naloga po nalogo, vključno z izračunom FTE, je še v izdelavi in trenutno ni na voljo.
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.