Kvaliteedi tõstmine, kui AI võtab töö osaliselt üle

Ambitsioon, nagu see väljendatakse

Juhtkonna ruumis kõlab see lihtsalt: "me tahame kvaliteeti tõsta, ja AI aitab selles." Kõik nõustuvad noogutades. Ja siiski peab üks juht selle all silmas vähem vigu väljundis, teine kiiremat ja järjepidevamat tööd, ja kolmas peamiselt väiksemat sõltuvust mõne seenior-töötaja kogemusest. Sama lause, kolm ambitsiooni. Kuni see ambitsioon ei ole lahti kirjutatud sellesse, mis täpselt muutub — milline ülesanne, millisel tasemel, millise kontrolliga — jääb see suunata jäävaks sooviks.

Mis juba praegu nihkub

Nihe ei toimu tulevikuscenaariumis. See kulgeb juba praegu läbi töö, kolme liiki sammudena, mis eksisteerivad kõrvuti:

Osa ülesandeid saab AI üle võtta: esimese kavandi kirjutamine, andmete struktureerimine, aruande koostamine fikseeritud allikatest.
Osa ülesandeid võetakse osaliselt üle, kusjuures inimene kinnitab või lükkab tagasi ja põhjendab seda — töö muutub täitmisest kontrollimiseks.
Osa töö jääb inimtööks: läbirääkimised, kliendi rahustamine, otsuse langetamine, kus kontekst ei mahu reeglitesse.

Kvaliteedi tõstmine ei tähenda siis "AI juurde panemist", vaid täpset kindlaksmääramist, millisesse kolmest kategooriast ülesanne kuulub, ja organisatsiooni sellist korraldamist, et teine kategooria — kontroll — ka tegelikult toimuks. See on koht, kus asjad tihti lähevad valesti: ettevõtted rakendavad AI-d väljundi jaoks, kuid ei ehita üles kontrollikihti.

Miks see ühes ettevõttes juba töötab ja teises ei

Erinevus ei peitu tavaliselt tehnoloogias. See peitub selles, kellel on volitus AI-tulemus tagasi lükata, kas see inimene saab selleks aega, ja kas organisatsioon eeldab tagasilükkamisel dokumenteeritud põhjust, mitte tunnet. Ettevõtted, kus see juba toimib, on selle rolli selgesõnaliselt sõnastanud: kellelgi on protsessi AI-osa kvaliteedi omanikustaatus, koos mandaadiga tagasi saata. Ettevõtted, kus see veel ei toimi, laseb AI-väljundil kaasa liikuda protsessis, mis on kavandatud inimtöö jaoks, ilma et kedagi oleks määratud uue liiki vigu tuvastama.

Mida organisatsioon peab suutma

Ambitsioonitest fikseerib selle neljas kihis: visioon (kvaliteet tõuseb), vision state (mida see konkreetselt tähendab protsessi kaupa), target (kirjeldatud tase) ja target state (kuidas töö selle korral välja näeb). Neid nelja kihti hinnatakse kaheksa valmisoleku mõõtme alusel — andmete kvaliteedist otsustusõigusteni kuni oskuseni hinnata AI väljundit — ja viie usaldusvärava kaudu, mis näitavad, kas organisatsioon on valmis järgmise sammu juurde liikuma.

Sellest tuleneb tagasitõlgendus võimekusteks ja igale võimekusele vastav roll:

Keegi, kes fikseerib kvaliteedinormi ülesande kaupa. Ei üldsõnaliselt, vaid sammu kaupa: mis on hea väljund, mis on tagasilükkamist väärt.
Keegi, kellel on mandaat AI töö tagasi lükata. Selle volituseta jääb kontroll formaalsuseks.
Kindel viis tagasilükkamiste registreerimiseks põhjusega. See ei ole ainult kontroll, see on õppimisallikas, millega AI kasutus ajas paremaks muutub.
Keegi, kes vaatab perioodiliselt üle piiri kolme töökategooria vahel. Mis on täna inimtöö, võib poole aasta pärast olla osaliselt ülevõetav — ja vastupidi, kui kvaliteedinõuded tõusevad.

See rollide ja mandaadi küsimus kordub seotud ambitsioonide puhul: kes soovib kasvada ilma täiendavaid inimesi palkamata, leiab, mida see nõuab, lehelt milliseid võimekusi nõuab kasvamine ilma meeskonda laiendamata, ja kes soovib vähendada sõltuvust mõnest võtmefiguurist, leiab kattuvuse lehelt milliseid võimekusi nõuab võtmeisikutest vähem sõltuvaks muutumine. Kes otsib kvaliteeti eelkõige haldustöös, saab lugeda tõlgenduse selle konkreetse protsessi kohta lehelt milliseid võimekusi nõuab halduse poole vähendamine AI abil.

Mida märkate aasta pärast

Tulemus ei ole "AI töötab kõikjal kaasa". Tulemus on see, et iga protsessi kohta on selgesõnaline vastus kolmele küsimusele: millise osa teeb AI, kes kinnitab või lükkab tagasi teise osa, ja kes jätkab tervikuna omal käel. Aasta pärast märkate seda vähemast arutelust, kas AI tulemust võib usaldada, ja rohkem kindlast rütmist, milles tagasilükkamised dokumenteeritakse ja kasutatakse protsessi suunamiseks. Ei ole lubadust, et vigade osakaal langeb kindla protsendi võrra — see sõltub protsessist, aluseks olevate andmete kvaliteedist ja sellest, kui palju inimtöötunde juba praegu kontrolli sees on — kuid on kindlasti tõendatavalt teistsugune vestlus juhtimiskoosolekutel.

Kui see nihe puudutab ka personali mahtu, kehtivad selle jaoks eraldi seadusest tulenevad nõuded; see hindamine ei kuulu selle testi valdkonda.

Kes soovib esmalt teada, kuidas selline ambitsioon muudetakse mõõdetavaks, selle asemel et see kavatsusena rippu jääks, saab sellest lugeda lehelt kuidas muudate kasvuambitsiooni mõõdetavateks sammudeks, ja kes küsib, mida target operating model tavakeeles tähendab, leiab seletuse lehelt mida target operating model tavakeeles tähendab.

Mida saate nüüd teha

Aluseks olevale küsimusele — milline töö selles ettevõttes on tegelikult AI kaudu üle võetav ja kus jääb vajalikuks kontroll või inimtöö — vastatakse ülesande kaupa FTE TO AI töö skaneeringuga. Kui soovite esmalt ülevaadet juhtkonna tasandil, ilma selle süvenemiseta: tasuta valmisoleku kontroll koosneb kaheksast lühikesest küsimusest, üks mõõtme kohta, ja annab ülevaate sellest, kus organisatsioon on juba kõige kaugemal ja kus on veel kõige rohkem vahet. Täielik ambitsioonitest, koos nelja kihi ja viie usaldusväravaga, on ettevalmistamisel.