Veliko podjetij presoja prevzem dela s strani AI, kot da gre le za samo opravilo: kako ponavljajoče je, koliko stika s strankami vsebuje, kako visoki so stroški napak. To je res, vendar obstaja dejavnik, ki gre prečno skozi to in ki se redko omenja: ali sistemi, v katerih to delo poteka, med seboj komunicirajo. Opravilo, ki je samo po sebi odlično primerno za prevzem s strani AI, lahko v praksi ostane človeško delo, ker so podatki, potrebni za izvedbo opravila, razpršeni po CRM-ju, računovodskem programu, ločeni Excelovi datoteki in nabiralniku enega zaposlenega.
Osem osi, na podlagi katerih presojamo delo, se nanaša na naravo opravila: koliko svobode odločanja, koliko variacije, koliko nadzora je potrebno. Povezanost sistemov ni ena od teh osi, vendar vpliva na več njih hkrati. Opravilo, ki bi bilo glede na svobodo odločanja in ponovljivost povsem primerno za prevzem, se ob manjkajoči povezanosti premakne v kategorijo s človeškim nadzorom, ne ker se presoja opravila spremeni, temveč ker nastane dodaten korak, ki ga nihče ni predvidel: nekdo mora podatke pretipkati, izvoziti ali preveriti, preden lahko AI začne z dejanskim opravilom.
To na specifičen način spremeni izračun FTE. Čas, ki se sprosti, ni celotno trajanje opravila, temveč trajanje minus čas, ki ga zdaj že porabimo za zbiranje podatkov iz različnih virov. Pri nekaterih opravilih je to vprašanje nekaj sekund, na primer en pritisk na gumb za izvoz. Pri drugih opravilih je pretipkavanje samo po sebi znaten del dela, zaradi česar je dobiček prevzema s strani AI majhen, dokler povezava manjka.
Ni vsako delo enako občutljivo na nepovezane sisteme. Opravila, ki potekajo v celoti znotraj enega sistema, kot je pisanje besedila v enem urejevalniku besedil ali odgovarjanje na vprašanje na podlagi ene baze znanja, imajo malo ovir. Vprašanja, ki jih zaposleni zastavljajo kadrovski službi pogosto sodijo v to kategorijo: potrebne informacije se nahajajo v enem kadrovskem sistemu ali enem pravilniku, in povezava z drugimi sistemi je le omejeno potrebna.
Opravila, ki so občutljiva, so tista, pri katerih se podatki iz več virov združujejo, preden je mogoče povedati ali storiti kaj smiselnega. Primer tega je ponudba, ki potrebuje podatke iz sistema zalog, cenika in zgodovine strank, zlasti kadar je v delu veliko prilagajanja po meri in vsaka ponudba zadeva drugačno kombinacijo virov. Občutljivo je tudi delo, kjer je veliko stika s strankami, ker mora zaposleni ali sistem AI med tem stikom pogosto preveriti več sistemov, da lahko poda popoln odgovor.
Pri delu z visokimi stroški napak razdruženost šteje še bolj, ne ker samo opravilo postane tveganejše, temveč ker je napako, ki nastane zaradi napačno pretipkanega ali izpuščenega podatka, težje izslediti kot napako znotraj enega sistema. Kdor dela z opravili, kjer napake dražje izpadejo, naredi dobro, če vprašanje vira obravnava ločeno od vprašanja izvedbe: ali je problem opravilo samo, ali je problem dostava podatkov.
Dve podjetji z identičnim delom prideta na tej osi do različnih rezultatov iz razloga, ki nima nič opraviti z opravilom samim: starost in izvor sistemov. Podjetje, ki je v zadnjih letih raslo s prevzemi, pogosto dela z več sistemi, ki nikoli niso bili zasnovani za medsebojno sodelovanje. Podjetje, ki od začetka deluje z eno integrirano platformo, tega problema nima, čeprav izvaja povsem enaka opravila.
Drugi razlog je pri nadzoru. Delo, ki je pod zunanjim nadzorom, pogosto zahteva zapisano pot podatkov skozi sisteme, z določenim vrstnim redom potrditev. Kdor opravlja delo, ki je pod nadzorom, zato povezanosti ne more vedno reševati po lastni presoji: zapisana pot je včasih sama razlog, da sistemi ostajajo ločeni, tudi če bi bila povezava tehnično mogoča.
Tretji razlog je stopnja, do katere zaposleni sami že delajo z orodji AI in kje to sporočajo ali ne. Brez temelja obvezne pismenosti glede AI nastanejo ločene, individualne rešitve: eden od zaposlenih ročno kopira podatke v orodje AI, drug tega ne stori. To povzroči, da je izid presoje odvisen od tega, kdo v tistem trenutku dela, ne od samega opravila.
Zaključek ni, da nepovezani sistemi onemogočajo prevzem s strani AI. Zaključek je, da je treba vprašanje sistemov presojati ločeno od vprašanja opravila, ker se sicer zamešata dva zelo različna problema: opravilo, ki ga AI ne zmore, in opravilo, ki ga AI zmore, takoj ko so podatki na enem mestu. To razlikovanje določa, ali rešitev leži v samem delu ali v infrastrukturi, ki vodi k njemu.
Za vpogled v to, kako se to izkaže za vaš lasten primer, je mogoče prvo indikacijo dobiti prek brezplačnega hitrega testa: dvanajst vprašanj, brez računa, s podatkom, kateri del ur v vašem profilu je danes mogoče prevzeti z AI. Celoten delovni test, ki opravila razčleni na vseh osem osi, vključno z vprašanjem sistemov, je še v izdelavi. Kar je danes že na voljo, ponuja prvo, začasno slika, ne dokončnega odgovora.
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.