În sănătate, o mare parte din timp se consumă în munca direct legată de pacient sau client, și în munca care se leagă în jurul acesteia: gestionarea dosarelor, întocmirea rapoartelor, transferul de informații, planificarea, raportarea către asigurători și autorități de supraveghere. Această a doua categorie ocupă frecvent o parte semnificativă din orele de birou și de îngrijire, fără ca nimeni să o perceapă drept "administrație" până când nu se face o măsurare. În plus, se aplică reglementări privind obligația de a păstra dosare, responsabilitatea medicală și protecția datelor, care nu sunt negociabile. Acest lucru face ca rezultatul unei ambiții de AI în acest sector să fie diferit față de un sector fără astfel de reglementări: nu neapărat mai lent, ci dependent de unde rămâne responsabilitatea pentru o decizie.
AI preia deja astăzi părți din muncă, nu ca o imagine de viitor, ci ca ceva care în unele echipe funcționează deja și în altele încă nu. Trei categorii se regăsesc în aproape fiecare proces din sănătate. Unele sarcini AI le poate face independent: rezumarea unui dosar lung, generarea unei prime scrisori-concept, semnalarea unei valori anormale într-o serie de măsurări. Alte sarcini necesită supraveghere umană care aprobă sau respinge cu motiv: un diagnostic-concept, un plan de tratament propus, o evaluare a riscului la un client. Iar o a treia categorie rămâne muncă umană: discuția cu pacientul, evaluarea într-un caz-limită, responsabilitatea care în cele din urmă rămâne la un practician și nu la un sistem.
Diferența dintre organizațiile care valorifică deja acest lucru și cele care încă nu sunt pregătite se află rareori în tehnologie. Ea se află în existența unui proces care poate primi o propunere de AI, o poate evalua și o poate respinge cu motiv, și în existența unei persoane împuternicite să ia acea decizie. Unde acest proces nu există, o ambiție de AI rămâne o intenție pe hârtie, chiar dacă software-ul a fost deja achiziționat.
O ambiție des întâlnită în sănătate este că AI reduce sarcina administrativă astfel încât să rămână mai mult timp pentru îngrijire. Aceasta este o formulare clară, dar presupune capacități care nu sunt prezente de la sine: o structură a dosarului pe care AI o poate citi, un proces de calitate care poate verifica un raport-concept înainte ca acesta să devină definitiv, și practicieni care știu când trebuie să respingă o sugestie de AI în loc să o accepte. Dacă lipsește una dintre aceste trei condiții, ambiția nu generează ore eliberate, indiferent de bugetul investit în proiect.
Același model se aplică ambițiilor legate de triaj sau planificare: AI poate face o primă estimare a urgenței sau capacității, dar cine verifică această estimare, și pe baza căror informații poate acea persoană să se abată de la ea? Fără un răspuns la această întrebare, se creează o iluzie de accelerare, în timp ce responsabilitatea rămâne nemarcată.
Într-o echipă de conducere, unul spune "asistat de AI" și înțelege prin aceasta că un sistem face o sugestie pe care o asistentă medicală o evaluează întotdeauna. Altul înțelege că sistemul gestionează deja singur cea mai mare parte a introducerii datelor. Ambele imagini pot fi corecte, dar nu simultan pentru aceeași ambiție. Această diferență devine vizibilă în momentul în care o viziune este tradusă într-o situație concretă dintr-un departament concret; modul în care funcționează acest lucru este descris pe o pagină despre concretizarea unei viziuni vagi. Cei care au făcut deja această traducere se confruntă frecvent cu următoarea întrebare: cine va putea decide în viitor ca o propunere de AI să fie acceptată fără o verificare separată, și cine trebuie să rămână implicat în acest proces? Această întrebare privind competențele de decizie este tratată pe pagina despre drepturile de decizie într-o schimbare organizațională.
Și în afara sănătății există noduri comparabile, cu o natură puțin diferită a reglementărilor: în serviciile pentru afaceri, de exemplu, este vorba mai frecvent despre responsabilitatea tehnică de specialitate decât despre siguranța pacientului, așa cum se poate citi pe pagina despre ambițiile de AI în serviciile pentru afaceri. Întrebarea de fond este de fiecare dată aceeași: care muncă din această companie specifică poate fi cu adevărat preluată de AI, și care muncă doar în teorie. Această întrebare este răspunsă cu scanul de muncă al FTE TO AI la nivel de sarcină, nu la nivel de sector, ci la nivelul propriului proces.
O ambiție precum "îngrijire asistată de AI" devine gestionabilă abia atunci când este divizată în ceea ce sistemul poate face independent, ceea ce poate propune sub supraveghere, și ceea ce rămâne la practician. Cât timp această distincție nu este făcută, o echipă de conducere vorbește cu aceleași cuvinte despre planuri diferite. Un prim pas în acest sens este verificarea gratuită de pregătire: opt întrebări scurte, câte una pentru fiecare dimensiune, care indică unde organizația este cea mai avansată și unde cel mai puțin. Testul complet al ambiției, cu cele patru straturi de la viziune la starea țintă și legătura cu rolurile și drepturile 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.