În serviciile de afaceri, munca constă în mare parte din limbaj: redactarea de documente, parcurgerea dosarelor, formularea de consultanță, adaptarea rapoartelor la un client sau la o situație. Cabinetele de avocatură, cabinetele de contabilitate, firmele de consultanță și intermediarii de asigurări diferă ca domeniu, dar nu în acest tipar: multe ore se duc spre colectarea și rearanjarea informațiilor care există deja undeva, iar o parte mai mică spre judecata care urmează. Acest lucru face sectorul sensibil la o schimbare care este deja în curs: munca lingvistică este exact tipul de muncă la care sistemele AI obțin rezultate bune, cu condiția ca informațiile cu care lucrează să fie accesibile și fiabile.
Condițiile care determină rezultatul nu se află în domeniul în sine, ci în modul în care este organizat cabinetul. Dacă o echipă lucrează cu șabloane fixe și o structură a dosarelor pe care toată lumea o folosește la fel, o mare parte din muncă poate fi făcută previzibilă. Dacă echipa lucrează personalizat, pe client sau pe caz, cu abateri care există doar în mintea celui care se ocupă de caz, atunci această muncă este mai greu de transferat, indiferent cât de ambițios este obiectivul.
În cadrul aceluiași sector, cabinetele diferă deja considerabil. La un cabinet, un sistem redactează un prim proiect de consultanță, pe care un angajat îl evaluează și îl aprobă sau îl retrimite cu motivare. La un alt cabinet, exact aceeași muncă se face încă în întregime manual, nu din lipsă de voință, ci pentru că dosarele nu sunt într-o formă pe care un sistem o poate citi, sau pentru că nimeni nu a stabilit când un proiect de consultanță este suficient de bun pentru a fi transmis mai departe.
Trei categorii de muncă traversează fiecare cabinet. O parte poate fi preluată independent de un sistem: rezumarea documentelor, completarea formularelor standard, semnalarea abaterilor din cifre. O parte poate fi preluată parțial, cu un angajat care evaluează rezultatul și îl aprobă sau respinge cu motivare. Iar o parte rămâne muncă umană: discuția cu clientul despre o situație dificilă, evaluarea care nu poate fi surprinsă în reguli, responsabilitatea care revine unui nume și unei semnături. Care sarcină intră în care categorie diferă de la un cabinet la altul și de la un proces la altul, și exact de aceea o ambiție precum „folosim AI pentru procesul nostru de consultanță”, fără explicații suplimentare, spune puțin.
O afirmație precum „AI ne va accelera munca pe dosare” sună univocă, dar în sala de consiliu este rareori înțeleasă univoc. Un partener se gândește la un sistem care furnizează texte de proiect care sunt apoi rescrise integral. Altul se gândește la un proces în care sistemul lucrează în mare parte independent și este supus verificării doar în caz de incertitudine. Ambele interpretări sunt o explicație rezonabilă a aceleiași ambiții, iar diferența dintre ele determină câtă capacitate se eliberează, ce roluri se schimbă efectiv și ce drepturi decizionale le corespund. Modul exact în care apare această diferență și motivul pentru care rămâne atât de des neobservată sunt descrise pe pagina despre motivul pentru care oamenii înțeleg lucruri diferite prin aceleași cuvinte.
Această neclaritate afectează și modul în care este organizată organizația însăși: ce departament va face munca în viitor, ce nivel o supervizează și unde se ia fiecare decizie. Cine dorește o imagine clară despre acest lucru înainte ca ambiția să fie stabilită, găsește o explicație fără jargon de specialitate pe pagina despre un model operațional țintă în cuvinte simple.
O ambiție care presupune muncă realizată de AI cere lucruri diferite de la o organizație față de aceeași ambiție fără AI. Pentru serviciile de afaceri, aceasta se traduce, printre altele, în: dosarele și șabloanele sunt într-o formă pe care un sistem le poate citi, există un moment stabilit în care un angajat evaluează un rezultat AI și îl aprobă sau respinge cu motivare, și este clar cine rămâne responsabil atunci când consultanța finală iese pe ușă. La aceste puncte se dovedește adesea că ambiția merge mai repede decât organizația: conducerea vorbește despre automatizarea procesului de consultanță, în timp ce dosarele de bază nu sunt încă suficient de structurate pentru a fi citite de un sistem. Aceasta nu este o chestiune de voință, ci de pregătire, iar această pregătire poate fi verificată separat pe fiecare dimensiune.
Alte sectoare cunosc un tipar asemănător, cu propriile condiții: în învățământ există alte ambiții decât aici, așa cum se poate citi pe pagina despre ambițiile AI în învățământ, iar și în comerțul cu amănuntul munca se mută pe alte tipuri de linii, detaliate pe pagina despre ambițiile AI în comerțul cu amănuntul. Mecanismul de bază — ce muncă se poate transfera și ce muncă rămâne muncă umană — este același în fiecare sector, doar modul de aplicare diferă.
Această pagină descrie ce muncă se poate muta, nu ce ar trebui să facă un cabinet cu personalul său dacă acest lucru se întâmplă. Pentru deciziile care afectează relația de muncă, se aplică cerințe legale proprii, independent de ce sarcină poate sau nu poate prelua un sistem.
Întrebarea ce muncă din acest cabinet specific poate fi efectiv preluată de AI nu poate fi răspunsă printr-o impresie generală despre sector. Scanul de muncă de la FTE TO AI răspunde la această întrebare per sarcină, cu un rezultat care indică ce parte din muncă se face independent, sub supraveghere sau încă de către oameni. Cine dorește mai întâi să știe unde se află propria organizație cel mai avansată și cel mai puțin avansată poate face verificarea gratuită de pregătire: opt întrebări scurte, câte una pentru fiecare dimensiune, cu o imagine a unde se află deja pregătirea și unde mai este de făcut un pas. Testul complet de ambiție, cu cele patru straturi de la viziune până la starea țintă și traducerea în roluri și drepturi decizionale, este în construcție.
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.