Vadība saka: "mēs integrēsim pārņemšanu gada laikā, un mēs to darīsim gudrāk nekā pēdējo reizi." Šis pēdējais teikums slēpj sevī pieņēmumu. Gudrāk mūsdienās bieži nozīmē: ar mazāk manuālu darbu pārklājošajās funkcijās, un ar AI, kas pārņem daļu integrācijas darba, tā vietā, ka cilvēki to dara divus gadus līdztekus. Šis pieņēmums reti tiek izteikts skaidri, un tāpēc tas arī nekad netiek pārbaudīts.
Atšķirība starp šo ambīciju ar AI darbu un to pašu ambīciju bez AI nav kosmētiska. Bez AI integrācija galvenokārt prasa projekta kapacitāti: cilvēkus, kas uz laiku tiek atbrīvoti, lai savienotu sistēmas, salīdzinātu procesus un apkopotu atskaites. Ar AI daļa šī darba pārvirzās uz citu jautājumu: kuras salīdzināšanas, savienošanas un nodošanas var veikt sistēma pati, kuras prasa cilvēku, kas ar pamatojumu apstiprina vai noraida, un kuras paliek cilvēku darbs, jo konteksts ir pārāk specifisks, lai to automatizētu. Šī atšķirība nosaka, kādas spējas ir nepieciešamas, un tās atšķiras no spējām, kuras pieņem klasisks integrācijas plāns.
Vienā pārņemšanā klientu un piegādātāju datu saskaņošana starp divām sistēmām jau lielā mērā tiek veikta ar AI, kur darbinieks izskata izņēmumus. Citā pārņemšanā tieši tāda pati saskaņošana joprojām notiek pilnībā manuāli, izklājlapās, kur cilvēki nedēļas velta lauku salīdzināšanai. Atšķirība nav sektorā vai uzņēmuma lielumā. Tā ir tajā, vai organizācija savus datus un procesus jau ir noformējusi tā, ka AI sistēma ar tiem var kaut ko izdarīt, un vai ir norīkota persona, kas var apstiprināt rezultātus.
Tā pati pārmaiņa notiek līgumu analīzē, atskaišu struktūru apkopošanā un klientu komunikācijas pirmajā šķirošanā pēc pārņemšanas. Daļu no šī darba sistēma var pārņemt. Lielāka daļa prasa uzraudzību: cilvēku, kas novērtē rezultātu un ar pamatojumu apstiprina vai atsūta atpakaļ. Un daļa paliek cilvēku darbs, jo tas skar sarunas, kultūru vai politisko jutīgumu jaunajā organizācijā. Integrācijas plāns, kas neizšķir šīs trīs kategorijas, plāno kapacitāti tā, ka pēc tam izrādās, ka tas neatbilst realitātei.
Pirmā spēja ir aktuāls priekšstats par to, kuri uzdevumi integrācijā var tikt pārņemti, kuri prasa uzraudzību un kuri nē. Šis priekšstats vairumam vadības komandu netrūkst ļaunas gribas dēļ, bet tāpēc, ka neviens to nekad nav sistemātiski izveidojis šim konkrētajam integrācijas procesam. Pamatjautājumu, kuru darbu šajā uzņēmumā tiešām var pārņemt AI, atbild FTE TO AI darba skenēšana pa uzdevumiem, un tas dod sākumpunktu, kas ir konkrētāks nekā pieņēmums.
Otrā spēja ir lēmumu tiesības: kurš var apstiprināt AI ģenerētu salīdzinājumu, savienojumu vai atskaiti, neatgriežoties pie vecā, pilnībā manuālā ceļa. Bez norīkotas lomas ar šādu mandātu uzraudzība paliek dubultpārbaude līdzās sistēmai, nevis daļas no tās aizstāšana, un plānotais kapacitātes ieguvums pazūd.
Trešā spēja ir datu higiēna līmenī, kas padara automātisku saskaņošanu un salīdzināšanu ticamu. Pārņemšanas gandrīz vienmēr savieno divas datu kopas, kurām nav vienādas struktūras, definīciju vai kvalitātes. AI sistēma, kurai jāstrādā ar šiem datiem, ir tikai tik laba, cik to atļauj dati, un šī ir spēja, kurai jābūt kārtībā mēnešus pirms pirmā integrācijas soļa, nevis tā laikā.
Ceturtā spēja skar cilvēkus, kuru funkcijas pārklājas pārņemšanas rezultātā. Ja daļu no viņu darba pārņem AI, rodas jautājums par pārvietošanu, uzdevumu kopumiem vai darba nosacījumiem. Šeit ir spēkā savi juridiskie priekšnoteikumi, un tie šeit netiek risināti.
Integrācijas ambīcija nekad nepastāv izolēti. Tā bieži skar organizācijas pakāpenisku vienkāršošanu, jo pārņemšanas bieži sakrīt ar vadības līmeņu apvienošanu. Tā skar klientorientētāku darbu, jo pārņemtās puses klienti integrācijas laikā pirmie pamana, vai solījums tiek turēts. Un tā skar mazāku atkarību no atslēgas personām, jo pārņemšana bieži tieši noslogo tos cilvēkus, kuriem galvā ir visvairāk nedokumentētu zināšanu. Kas šīs ambīcijas pārbauda atsevišķi, tas pazūd no redzesloka spriedzei, kas rodas, kad tās vilkt uz to pašu kapacitāti.
Pēc gada šī ambīcija ir izdevusies, ja pārklājošie procesi nenotiek divkārši paralēli, ja loma, kas apstiprina AI rezultātus, faktiski pastāv un tiek izmantota, un ja manuālo korekciju skaits apkopotajos datos ir strukturāli samazinājies, nevis īslaicīgi atslogots. Tā nav izdevusies, ja integrācija uz papīra ir pabeigta, bet atbrīvotās stundas nekur nav atrastas, jo neviens iepriekš nav noteicis, no kurienes šīm stundām jānāk.
Lai šo ambīciju padarītu izmērāmu, pirms process sākas, palīdz zināt kā padarīt redzējumu izmērāmu un, ja integrācija ir pārāk liela, lai to pabeigtu vienā gadā, kā sadalīt fāzēs ambīciju, kas ir pārāk liela vienam gadam.
FTE TO AI bezmaksas gatavības pārbaude sastāv no astoņiem īsiem jautājumiem, viena par katru dimensiju, un dod priekšstatu par to, kur organizācija ir tikusi tālāk un kur ne. Pilns ambīcijas tests, ar četriem slāņiem no redzējuma līdz lomām un lēmumu tiesībām, ir izstrādes procesā.
Vertel wat u wilt bereiken, dan kijken we samen wat daarvoor moet staan.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.