Una direzione esprime l'ambizione: l'amministrazione deve essere dimezzata entro un anno. Tutti annuiscono. E ognuno intende qualcosa di diverso. Il direttore finanziario pensa alle ore nell'amministrazione dei debitori. Il direttore operativo pensa al carico di rendicontazione nei team. Il direttore HR pensa a meno lavoro manuale nella registrazione di ferie e assenze. Tutti hanno ragione, tutti intendono cose non comparabili, e alla fine dell'anno nessuno può stabilire se l'ambizione sia stata raggiunta perché nessuno ha misurato la stessa cosa.
Il problema non è l'ambizione. Il problema è che 'dimezzare' descrive un risultato senza dire cosa l'organizzazione deve essere in grado di fare per arrivarci. Ed è esattamente qui che le cose vanno storte, perché dimezzare il lavoro amministrativo oggi significa di solito qualcosa di specifico: una parte di quel lavoro si sposta verso l'AI, un'altra parte resta lavoro umano con supervisione, e una terza parte resta completamente lavoro umano perché richiede troppo contesto, eccezione o giudizio. Senza questa tripartizione, 'dimezzare' è un numero senza un percorso.
L'ambizione 'dimezzare l'amministrazione' diventa gestibile solo quando viene scomposta. Prima la visione: perché l'organizzazione lo vuole — liberare capacità per altro lavoro, controllare i costi, ridurre i tempi di attraversamento. Questo determina infatti quali processi amministrativi vengono affrontati per primi. Poi lo stato di visione (vision state): come si presenta l'organizzazione quando questo è stato realizzato, in ruoli e flussi di lavoro, non in linguaggio astratto. Poi il target: l'obiettivo concreto e con scadenza temporale — quanta capacità in fte liberata, in quali reparti, entro quale termine. E infine lo stato target (target state): l'assetto effettivo alla data finale, incluso chi svolge ancora quale compito e chi controlla quale risultato.
Questi quattro livelli costringono un team di direzione a tradurre la parola 'dimezzare' in qualcosa di misurabile, ben prima che l'anno sia finito.
Lo spostamento non si trova in uno scenario futuro. Sta già percorrendo oggi i reparti amministrativi, solo in modo disuguale. In alcune aziende l'elaborazione delle fatture, l'inserimento dei turni o la rendicontazione standard sono già in gran parte svolti dall'AI, con un collaboratore che valuta le eccezioni e le respinge o approva con motivazione. In altre aziende nessuno lo fa ancora, con esattamente lo stesso software disponibile. La differenza raramente sta nella tecnologia. Sta nel fatto che l'organizzazione abbia i dati in ordine, che i processi siano sufficientemente standardizzati da poter essere trasferiti, e che sia stata designata una persona che valuta effettivamente la qualità del lavoro dell'AI invece di fidarsene ciecamente.
Queste tre categorie — l'AI assume il compito, l'AI lavora con supervisione umana, oppure resta lavoro umano — attraversano trasversalmente ogni funzione amministrativa. Codificare le fatture può essere in gran parte assunto dall'AI. Valutare una richiesta di credito anomala richiede supervisione. Risolvere una controversia con un fornitore resta lavoro umano. L'ambizione di dimezzare non è quindi un unico movimento, ma la somma di centinaia di piccole decisioni su quale compito rientra in quale categoria, e quale lavoro viene quindi assunto dall'AI è esattamente la domanda a cui la scansione del lavoro di FTE TO AI risponde compito per compito.
Se un'organizzazione è pronta a realizzare effettivamente questo spostamento non dipende dall'ambizione stessa ma da otto dimensioni sottostanti: dalla qualità dei dati e dalla maturità dei processi ai diritti decisionali, alla capacità di supervisione e alla misura in cui i collaboratori sanno riconoscere le eccezioni. Una direzione che vuole dimezzare senza sapere a che punto si trova l'organizzazione su queste dimensioni, fissa un obiettivo senza un percorso. La domanda quali capability ha bisogno la mia organizzazione per questa ambizione stabilisce esattamente questo collegamento: non cosa si vuole raggiungere, ma cosa deve prima essere organizzato per raggiungerlo.
A questo proposito aiuta guardare ad ambizioni simili. Il modo in cui migliorare il margine quando il lavoro dell'AI subentra richiede capability, si sovrappone in gran parte a ciò che richiede dimezzare l'amministrazione: standardizzazione, ruoli di supervisione, e una struttura decisionale che sappia chi può respingere un risultato dell'AI. Anche la comprensione di cosa significa un target operating model in parole semplici è utile qui, perché la traduzione dall'ambizione ai ruoli è esattamente questo: un operating model, non un'immagine di desiderio.
Dimezzare diventa misurabile solo quando le otto dimensioni sono state ritradotte in ruoli e diritti decisionali. Chi valuta un risultato dell'AI prima che entri nei libri contabili? Chi è responsabile della qualità dei dati su cui il sistema lavora? Chi decide che un processo non è ancora maturo per il trasferimento? Non sono domande tecniche, sono domande organizzative, e la risposta determina se le ore liberate diventino effettivamente capacità liberata o ritornino altrove nel processo come ritardo.
Su cosa faccia poi un datore di lavoro con quella capacità liberata — ricollocare, impiegare diversamente, altro — non ci esprimiamo. Per questo valgono requisiti legali propri ed è una questione che riguarda il datore di lavoro, non un test di prontezza.
Non da una singola percentuale, ma da tre cose verificabili fianco a fianco: quanta capacità in fte è stata effettivamente liberata per reparto, quanta parte del lavoro rimanente sotto supervisione viene respinta o approvata con motivazione, e se i ruoli che portano quella supervisione sono stati effettivamente istituiti e non sono finiti implicitamente su un collaboratore casuale. Le ambizioni che fissano questo in anticipo sono verificabili dopo un anno. Le ambizioni che non lo fanno, restano una dichiarazione nella riunione di direzione.
Il test completo dell'ambizione — quattro livelli, otto dimensioni, cinque confidence gate — è in fase di costruzione. Ciò che è già disponibile ora è la verifica di prontezza gratuita: otto brevi domande, una per dimensione, con un quadro di dove la sua organizzazione è più avanti e dove è meno avanti. Per chi vuole prima capire come questo approccio si relaziona ad altre ambizioni di crescita, crescere in un nuovo mercato quando il lavoro dell'AI subentra e consegnare più velocemente quando il lavoro dell'AI subentra mostrano che la domanda dietro dimezzare, crescere e accelerare segue sempre lo stesso schema: prima la prontezza, solo poi il numero.
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