Transport i logistyka opierają się na planowaniu, wyznaczaniu trasy, ładowaniu i rozładunku, dokumentacji oraz komunikacji między ogniwami łańcucha, które rzadko się widzą. Duża część pracy polega na łączeniu stałych reguł ze zmiennymi okolicznościami: pogodą, ruchem drogowym, dostępnością kierowców i sprzętu, przepisami celnymi, ustaleniami z klientem, które różnią się w zależności od zamówienia. Poza tym istnieje praca oparta na czynnościach fizycznych w konkretnym miejscu oraz praca oparta na zaufaniu między ludźmi, którzy znają się od lat: planista, który wie, który kierowca poradzi sobie z trudnym kursem, spedytor, który wie, który klient jest elastyczny co do daty dostawy.
Ta kombinacja decyduje o tym, gdzie praca może zostać przejęta przez AI, a gdzie nie. Planowanie i wyznaczanie trasy to w dużej mierze optymalizacja w ramach reguł, i to jest właśnie ten rodzaj pracy, w którym systemy dobrze się sprawdzają, gdy dane są poprawne. Czynności fizyczne wykonywane na miejscu oraz ocena sytuacji wyjątkowej pozostają przede wszystkim pracą ludzką, ponieważ wymagają czegoś, co nie da się zapisać w formularzu.
W każdym procesie logistycznym przenikają się trzy rodzaje pracy. Jest praca, którą system może już przejąć, jak przeliczenie trasy w przypadku zamknięcia drogi lub wypełnienie standardowej dokumentacji na podstawie wcześniejszych przesyłek. Jest praca częściowo przejęta, w której człowiek ocenia wynik i go zatwierdza albo odrzuca: proponowany plan, który planista jeszcze sprawdza przed wyjazdem, szacowany czas przyjazdu, który pracownik koryguje na podstawie wiedzy, jakiej system nie posiada. I jest praca, która pozostaje pracą ludzką, jak negocjowanie z klientem trudnej dostawy lub ocena sytuacji na hali, której nie ma w danych.
W jednej firmie to przesunięcie jest już daleko posunięte: planiści pracują z systemem, który proponuje trasy i eskaluje jedynie wyjątki, co uwalnia godziny na rodzaj pracy, który wymaga ludzi. W innej firmie wszyscy jeszcze ręcznie wykonują to, co system mógłby już zaproponować, nie z braku chęci, lecz ponieważ dane nie są w porządku, systemy nie komunikują się ze sobą, albo nikt nie ustalił, kto może zatwierdzić propozycję systemu, a kto nie. Różnica rzadko leży w technice. Leży w tym, czy organizacja stworzyła warunki, by praca faktycznie mogła się przesunąć.
Zarząd, który mówi „chcemy planowania opartego na AI”, rzadko rozumie przez to to samo, co dział planowania, który musi to wdrożyć. Dla zarządu to oszczędność na uwolnionych godzinach. Dla działu planowania to pytanie o to, kto pozostaje odpowiedzialny, jeśli system zaproponuje trasę, która okaże się błędna. Ta różnica w interpretacji to właśnie miejsce, w którym rozróżnienie między celem a ambicją staje się istotne: cel jest mierzalny i ograniczony w czasie, ambicja opisuje kierunek, który wciąż musi zostać przełożony na to, co faktycznie zmienia się w pracy.
To przełożenie dotyczy ośmiu wymiarów gotowości: czy organizacja ma dane w porządku, czy procesy są opisane wystarczająco, by przekazać je systemowi, czy jest ktoś, kto może zatwierdzić wynik, czy technologia jest zintegrowana z tym, co już działa, i inne. Ambicja, która już na pierwszej bramie się zatrzymuje — bo nikt nie wie, gdzie znajdują się jakie dane — to inna ambicja niż ta, która zatrzymuje się na ostatniej bramie, bo prawa decyzyjne nigdy nie zostały ustalone. Obie sytuacje zdarzają się w transporcie i obie wymagają innej rozmowy niż „wdrażamy AI”.
Ta rozmowa czasem dotyka pytania, co dzieje się z istniejącą pracą, gdy zadanie odpada. Obowiązują tu własne wymogi prawne, niezależnie od tego, co test gotowości może powiedzieć o zdolnościach.
Napięcie między tym, co system może przejąć, a tym, co organizacja może znieść, nie występuje wyłącznie w transporcie. W usługach profesjonalnych pojawiają się podobne pytania dotyczące tego, jakie ambicje AI pojawiają się w pracy doradczej i usługowej, gdzie praca jest mniej fizyczna, ale wybór między automatyzacją a zaufaniem powraca w podobny sposób. A w samym transporcie często pojawia się inny wzorzec: dział planowania sformułował ambicję, która koliduje z ambicją działu operacyjnego, i nikt nie nazwał tego konfliktu, zanim projekt się zatrzymał. Co robić, gdy cele działów przeszkadzają sobie wzajemnie, opisano w podejściu do kolidujących celów działów.
Pytanie u podstaw zazwyczaj nie dotyczy tego, czy AI działa w transporcie, ale tego, jaka praca w Państwa własnej firmie jest faktycznie możliwa do przekazania, a jaka pozostanie pracą ludzką; to właśnie mapuje skan pracy FTE TO AI dla każdego zadania. Dla tych, którzy chcą najpierw dowiedzieć się, na jakim etapie znajduje się ich organizacja, dostępny jest bezpłatny test gotowości: osiem krótkich pytań, jedno na wymiar, z obrazem tego, gdzie Państwo są najdalej, a gdzie najmniej daleko. Pełny test ambicji, z czterema warstwami i przełożeniem na role i prawa decyzyjne, jest w przygotowaniu.
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.