Un proces constă din pași, și fiecare pas are o relație diferită cu AI. Evaluarea unei cereri constă din verificarea datelor, aplicarea criteriilor, recunoașterea unei excepții și înregistrarea unei decizii. Din aceste patru pași, AI poate prelua adesea primul, al doilea parțial, cu un om care aprobă sau respinge motivat, iar al treilea și al patrulea rămân de obicei muncă umană. Procesul în sine nu își schimbă categoria. Pașii se schimbă, și acolo se află banii și timpul: nu în a stabili că "acest proces este potrivit pentru AI", ci în a descompune fiecare pas și a reorganiza ceea ce rămâne după aceea.
Costurile aferente rareori au o sumă fixă. Ele depind de câte procese există, de cât de consecvent sunt executate acestea în prezent și de cât din cunoștințele despre executarea lor se află în oameni și nu în documentație.
Pregătirea pe această dimensiune necesită trei tipuri de muncă, și acestea sunt distribuite inegal în organizații.
Primul este inventarierea proceselor și sarcinilor: consemnarea a ceea ce se întâmplă efectiv acum, pas cu pas, în loc de ceea ce afirmă documentul procesului. În multe companii, practica diferă de schemă, și această diferență este exact locul unde se blochează aplicarea AI.
Al doilea este reproiectarea predării dintre AI și om. Dacă o parte dintr-o sarcină trece de la execuție la supraveghere, se schimbă și rolul angajatului: de la a face la a evalua. Aceasta necesită alte competențe, o altă organizare a timpului și adesea un alt tip de responsabilitate. Această muncă de proiectare este adesea subestimată, pentru că nu se simte ca "introducerea AI", ci ca "regândirea procesului".
Al treilea este organizarea feedback-ului: ce se întâmplă atunci când supravegherea dă o respingere. Fără o rută stabilită pentru respingere, omul continuă în practică să refacă totul, și avantajul pasului AI se pierde. Acesta este unul dintre cele mai subestimate costuri, pentru că devine vizibil doar după ce primul pas a fost deja preluat.
Unele companii au deja acest lucru operațional: o cerere este depusă digital, un sistem evaluează cazurile standard, un angajat primește doar cazurile îndoielnice, cu o motivare a motivului pentru care sistemul are dubii. Alte companii, cu un proces comparabil, nu au acest lucru, și diferența rareori se află în tehnologia disponibilă. Ea se află în faptul dacă procesul a fost vreodată împărțit în pași care au fost evaluați separat pentru ce poate face AI, ce necesită supraveghere și ce rămâne muncă umană.
Companiile care au făcut deja acest lucru au investit de obicei și în cei doi pași anteriori: criterii clare pentru ce constituie o excepție și un mod stabilit de a trata acea excepție. Companiile care nu au făcut încă acest lucru descoperă adesea abia la prima tentativă de aplicare a AI că aceste criterii nu au fost niciodată notate, ci se află doar în mintea angajaților experimentați.
Primul semn este confuzia privind ce înseamnă concret "pregătirea procesului". Unii din conducere se referă la achiziționarea unui sistem, alții se referă la rescrierea instrucțiunilor de lucru, iar alții se referă la instruirea angajaților pentru un rol nou. Toate aceste înțelesuri fac parte din pregătire, dar sunt pachete de lucru diferite, cu termene de execuție diferite și proprietari diferiți.
Al doilea semn este o discrepanță între ambiție și guvernanța actuală. Dacă vision state presupune că un proces este preluat în mare parte de AI, în timp ce drepturile de decizie actuale la acel pas se află încă integral la un angajat, atunci aceasta nu este o problemă tehnică, ci o întrebare de guvernanță: cine va putea ignora o respingere a pasului AI și pe baza cărei competențe. Această întrebare privește modul în care munca este împărțită și evaluată în cadrul organizației; pentru aceasta se aplică cerințe legale proprii, și este de competența organizației înseși să decidă, nu ceva asupra căruia se pronunță această pagină.
Pregătirea proceselor nu este izolată. Dacă o sarcină trece de la execuție la supraveghere, se schimbă și ceea ce trebuie măsurat: nu mai câte sarcini au fost finalizate, ci câte respingeri au fost și de ce, lucru legat de cum trebuie să se schimbe măsurarea performanței atunci când AI preia o parte din muncă. Acest lucru afectează și sistemele în care sunt înregistrați acești pași, ceea ce este la rândul său legat de ce este necesar în privința tehnologiei și capacității înainte ca un proces să se poată schimba efectiv. Și pentru că angajații sunt cei care ocupă noul rol de supraveghere, funcționează mai bine dacă ei sunt implicați timpuriu în proiectare, așa cum este descris în cum este implicat personalul de la linia întâi într-o strategie fără ca acest lucru să dureze ani de zile.
Întrebarea de bază — ce muncă în această companie specifică, în aceste procese specifice, poate fi cu adevărat preluată de AI — nu este răspunsă printr-o estimare generală, ci prin scanarea muncii de la FTE TO AI, care investighează acest lucru pe sarcină.
Verificarea gratuită a gradului de pregătire constă din opt întrebări scurte, câte una pe dimensiune, și oferă o imagine a locului în care organizația dumneavoastră este cel mai avansată și cel mai puțin avansată, inclusiv pe această dimensiune. Testul complet de ambiție, cu cele patru straturi și cele cinci confidence gates, este în construcție. Cei care se întreabă deja acum dacă ambiția din vision state corespunde cu ceea ce este organizat în practică în privința drepturilor de decizie și a supravegherii găsesc un prim pas în cum este tradusă o viziune vagă în ceva suficient de concret pentru a fi testat.
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.