Pierwsze pytanie brzmi: czy AI może wykonać to zadanie? Drugie pytanie, które często jest pomijane, brzmi: czy ta organizacja ma technologię i zdolności, aby faktycznie umożliwić to przesunięcie pracy? Zadanie może być technicznie przenośne i mimo to pozostać pracą ludzką przez lata, ponieważ systemy nie komunikują się między sobą, dane nie są w porządku, albo nikt nie ma uprawnień do zorganizowania niezbędnego nadzoru. Gotowość nie leży więc w zadaniu. Leży w organizacji.
Trzy kategorie pracy przebiegają przez każdy proces. Część pracy może AI przejąć samodzielnie. Część może zostać przejęta częściowo, przy czym człowiek zatwierdza lub odrzuca i uzasadnia to powodem. A część pozostaje pracą ludzką, ponieważ osąd, relacja lub odpowiedzialność nie są przenośne. To, którą kategorię otrzymuje zadanie, nie jest ustalone na zawsze. Zmienia się to wraz z technologią, którą firma podłączyła, oraz zdolnościami, które są dostępne, aby to podłączenie wykonać i utrzymać.
Dwie firmy o porównywalnych ambicjach mogą uzyskać bardzo różne wyniki w tym wymiarze. Nie dlatego, że jedna jest bardziej postępowa niż druga, lecz dlatego, że warunki leżące u podstaw są wypełnione inaczej.
Pierwsza firma ma dane, które są ustrukturyzowane, aktualne i dostępne dla systemów, które mają przejąć pracę. Ma połączenia między aplikacjami, które dziś działają niezależnie od siebie. I ma ludzi, którzy mają czas, aby testować, korygować i utrwalać nowe sposoby pracy, poza swoją bieżącą pracą.
Druga firma ma na papierze te same ambicje, ale jej dane są rozproszone po systemach, które nie są przygotowane do komunikowania się między sobą. Wszyscy, którzy powinni zrewidować proces, są już w pełni zajęci pracą operacyjną. Nie ma uwolnionych zdolności, aby wprowadzić zmianę, nie mówiąc już o sprawdzeniu, czy działa.
Różnica między obydwoma jest mierzalna. Chodzi o stan technologii, o zdolność w etatach dostępną poza codzienną działalnością operacyjną oraz o to, czy ktoś ma zadanie i mandat, aby to przesunięcie doprowadzić do sukcesu. Bez tych trzech elementów ambicja pozostaje jedynie stwierdzeniem w dokumencie strategicznym.
Gdy zadanie przechodzi z pełnej pracy ludzkiej do wykonania przez AI z ludzkim nadzorem, zmienia się więcej niż tylko to, kto wykonuje zadanie. Praca człowieka przesuwa się z wykonywania do oceniania. Wymaga to innych umiejętności, innego rodzaju uwagi i często innego miejsca w procesie. Zwolnione zdolności nie są automatycznie dostępne do wykorzystania na coś innego; muszą zostać zorganizowane, z jasnym obrazem tego, dokąd te godziny się przenoszą.
Również technologia zmienia rolę. System, który wcześniej tylko rejestrował, musi teraz być wystarczająco wiarygodny, aby wspierać decyzje lub podejmować je częściowo. To stawia wymagania wobec jakości danych, wyjaśnialności wyników oraz kwestii, kto koryguje, gdy system odbiega od normy. To, co pracodawca robi następnie z uwolnionymi zdolnościami, wykracza poza ten test; obowiązują tu własne wymogi prawne i jest to wybór, który leży w gestii samego pracodawcy.
Nie zauważa się jej w ogłoszeniu. Zauważa się ją w małych sygnałach, które się kumulują. Zespół, który prosi o dostęp do danych, które właściwie od dawna powinny być udostępnione. Decyzja, która się opóźnia, ponieważ nikt nie wie, kto może zatwierdzić, że zadanie odbywa się teraz zautomatyzowane. Raport z postępów, w którym to samo zadanie w jednym zespole jest oznaczone jako "wspierane przez AI", a w drugim jest jeszcze całkowicie wykonywane ręcznie, bez tego, że ktoś może wyjaśnić, dlaczego.
Te sygnały są powiązane z innymi wymiarami gotowości. To, jak Państwo ustalają, czy zachowanie się zmienia, zależy od tego, jak Państwa pomiar wyników jest przygotowany na pracę, którą przejmuje AI; kto może podjąć jaką decyzję, gdy zadanie zmienia kategorię, opisane jest w tym, co Państwo ustalają na piśmie w zakresie praw decyzyjnych przy zmianie; a to, czy strony zewnętrzne w procesie podążają za zmianą, zależy od tego, jak Państwa partnerstwa są przygotowane na pracę, którą przejmuje AI. Technologia i zdolności nie są oddzielone od resztu organizacji; są warstwą, na której inne wymiary się wspierają lub zatrzymują.
Zespół kierowniczy może używać słowa "gotowy na AI" i każdy może rozumieć przez to coś innego. Jeden dyrektor myśli o pilotażu, który przebiegł dobrze, drugi o systemie, który jeszcze trzeba zastąpić. To nieporozumienie językowe jest właśnie miejscem, w którym kończy się niejasna ambicja, a zaczyna konkretny test. Jak przełożyć wizję, która na papierze brzmi przekonująco, na coś, co można zweryfikować, opisane jest na stronie o konkretyzacji niejasnej wizji.
Odpowiedź na pytanie, jaką pracę w tej konkretnej firmie AI może faktycznie przejąć, nie jest udzielana poprzez omawianie wymiaru w ogólnych terminach, lecz zadanie po zadaniu, za pomocą skanu pracy FTE TO AI.
Bezpłatny test gotowości składa się z ośmiu krótkich pytań, jednego na wymiar, i daje obraz tego, w czym Państwa organizacja jest najbardziej, a w czym najmniej zaawansowana, w tym w zakresie tego wymiaru technologii i zdolności. Pełny test ambicji, z czterema warstwami od wizji do stanu docelowego oraz przekładem na role i prawa decyzyjne, jest w trakcie budowy.
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.