Prima întrebare este: poate AI să execute această sarcină? A doua întrebare, care este adesea omisă, este: are această organizație tehnologia și capacitatea pentru a lăsa efectiv acea muncă să se deplaseze? O sarcină poate fi transferabilă din punct de vedere tehnic și totuși să rămână muncă umană ani de zile, pentru că sistemele nu comunică între ele, datele nu sunt în ordine, sau nimeni nu are autoritatea de a organiza supravegherea necesară. Prin urmare, pregătirea nu se află în sarcină. Ea se află în organizație.
Trei categorii de muncă traversează fiecare proces. O parte poate fi preluată de AI în mod independent. O parte poate fi preluată parțial, cu un om care aprobă sau respinge și motivează asta cu un argument. Și o parte rămâne muncă umană, pentru că judecata, relația sau responsabilitatea nu pot fi delegate. Categoria pe care o primește o sarcină nu este fixă. Aceasta se schimbă odată cu tehnologia pe care o companie a conectat-o și cu capacitatea disponibilă pentru a realiza și întreține această conectare.
Două companii cu ambiții comparabile pot obține scoruri foarte diferite pe această dimensiune. Nu pentru că una este mai progresistă decât cealaltă, ci pentru că condițiile de bază sunt implementate diferit.
Prima companie are date structurate, actuale și accesibile pentru sistemele care trebuie să preia munca. Are conexiuni între aplicații care astăzi funcționează separat unele de altele. Și are oameni cu timp pentru a testa, ajusta și consolida noi metode de lucru, în plus față de munca lor existentă.
A doua companie are aceeași ambiție pe hârtie, dar datele sunt dispersate în sisteme care nu sunt configurate să comunice între ele. Toți cei care ar trebui să revizuiască procesul sunt deja complet ocupați cu munca operațională. Nu există capacitate liberată pentru a susține schimbarea, cu atât mai puțin pentru a testa dacă funcționează.
Diferența dintre cele două este măsurabilă. Este vorba despre starea tehnologiei, despre capacitatea în fte disponibilă în plus față de operațiunea zilnică, și despre întrebarea dacă cineva are mandatul și responsabilitatea de a face această tranziție să reușească. Fără aceste trei elemente, o ambiție rămâne o afirmație într-un document de strategie.
Atunci când o sarcină trece de la muncă umană integrală la execuție prin AI cu supraveghere umană, se schimbă mai mult decât cine execută sarcina. Munca omului se deplasează de la execuție la evaluare. Aceasta necesită alte competențe, un alt tip de atenție, și adesea un alt loc în proces. Capacitatea eliberată nu este automat utilizabilă pentru altceva; aceasta trebuie organizată, cu o imagine clară asupra destinației acelor ore.
Și tehnologia își schimbă rolul. Un sistem care anterior doar înregistra trebuie acum să fie suficient de fiabil pentru a susține decizii sau a le lua parțial. Aceasta impune cerințe privind calitatea datelor, explicabilitatea rezultatelor, și întrebarea cine ajustează atunci când sistemul se abate. Ceea ce face un angajator apoi cu capacitatea eliberată nu face parte din acest test; pentru asta se aplică cerințe legale proprii, și este o alegere care revine angajatorului însuși.
Aceasta nu se observă într-un anunț. Se observă în semnale mici care se acumulează. O echipă care cere acces la date care ar fi trebuit deja să fie partajate de mult timp. O decizie care se întârzie pentru că nimeni nu știe cine poate aproba ca o sarcină să se desfășoare acum automatizat. Un raport de progres în care aceeași sarcină este considerată „asistată de AI” la o echipă și încă complet manuală la alta, fără ca nimeni să poată explica de ce.
Aceste semnale sunt legate de alte dimensiuni ale pregătirii. Modul în care stabiliți dacă comportamentul se schimbă depinde de modul în care este configurată măsurarea performanței dumneavoastră pentru munca pe care AI o preia; cine poate lua ce decizie atunci când o sarcină își schimbă categoria este descris în ce documentați despre drepturile de decizie la o schimbare; iar dacă părțile externe se mișcă odată cu procesul depinde de cât de pregătite sunt parteneriatele dumneavoastră pentru munca pe care AI o preia. Tehnologia și capacitatea nu sunt separate de restul organizației; ele constituie stratul pe care celelalte dimensiuni se sprijină sau se blochează.
O echipă de conducere poate folosi cuvântul „pregătit pentru AI” și fiecare membru poate înțelege altceva prin el. Un director se gândește la un pilot care a funcționat bine, altul la un sistem care încă trebuie înlocuit. Această confuzie de limbaj este exact locul unde o ambiție vagă se termină și unde începe un test concret. Modul în care traduceți o viziune care sună convingător pe hârtie în ceva ce poate fi testat este detaliat pe pagina despre concretizarea unei viziuni vagi.
Întrebarea privind ce muncă din această companie specifică poate fi cu adevărat preluată de AI nu este răspunsă prin discutarea unei dimensiuni în termeni generali, ci sarcină cu sarcină, cu scanul de muncă de la FTE TO AI.
Verificarea gratuită de pregătire constă din opt întrebări scurte, una per dimensiune, și oferă o imagine a locurilor în care organizația dumneavoastră este cea mai avansată și cea mai puțin avansată, inclusiv această dimensiune a tehnologiei și capacității. Testul complet de ambiție, cu cele patru straturi de la viziune la starea țintă și traducerea în roluri și drepturi de decizie, este în curs de dezvoltare.
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.