Proces sa skladá z krokov a každý krok má iný vzťah k AI. Posúdenie žiadosti sa skladá z kontroly údajov, uplatnenia kritérií, rozpoznania výjimky a zaznamenania rozhodnutia. Z týchto štyroch krokov môže AI často prevziať prvý, druhý čiastočne s človekom, ktorý schvaľuje alebo zamieta s odôvodnením, a tretí a štvrtý zvyčajne zostávajú ľudskou prácou. Samotný proces svoju kategóriu nemení. Kroky sa menia, a práve tam sa nachádzajú peniaze a čas: nie v označení „tento proces je vhodný pre AI“, ale v rozobratí každého kroku a v novom usporiadaní toho, čo potom zostáva.
Náklady, ktoré s tým súvisia, len zriedka majú pevnú sumu. Závisia od toho, koľko procesov existuje, ako konzistentne sa v súčasnosti vykonávajú a koľko znalostí o tomto vykonávaní sa nachádza v ľuďoch, a nie v dokumentácii.
Pripravenosť v tejto dimenzii vyžaduje tri druhy práce a tie sú medzi organizáciami rozdelené nerovnomerne.
Prvým je inventarizácia procesov a úloh: zaznamenať, čo sa v skutočnosti teraz deje, krok za krokom, a nie to, čo tvrdí procesný dokument. V mnohých firmách sa prax odlišuje od schémy, a práve táto odchýlka je presne to, na čom stroskotá nasadenie AI.
Druhým je opätovné navrhnutie predávania medzi AI a človekom. Ak sa časť úlohy presunie z výkonu na dohľad, mení sa aj úloha zamestnanca: z robenia na posudzovanie. To vyžaduje iné schopnosti, iné rozvrhnutie času a často aj iný druh zodpovednosti. Táto projektová práca sa často podceňuje, pretože nepôsobí ako „zavádzanie AI“, ale ako „opätovné prehodnotenie procesu“.
Tretím je nastavenie spätnej väzby: čo sa stane, keď dohľad vydá zamietnutie. Bez zavedenej cesty pre zamietnutie zostáva v praxi na človeku, aby všetko robil znova, a výhoda kroku s AI zaniká. Toto je jedna z najviac podceňovaných nákladových položiek, pretože sa prejaví až po tom, čo bol prvý krok už prevzatý.
Niektoré firmy to už majú fungujúce v praxi: nárok sa podá digitálne, systém posúdi štandardné prípady, zamestnanec dostane iba sporné prípady s odôvodnením, prečo systém pochybuje. Iné firmy s podobným procesom to nemajú, a rozdiel len zriedka spočíva v dostupnej technológii. Spočíva v tom, či bol proces vôbec rozdelený na kroky, ktoré boli samostatne posúdené z hľadiska toho, čo môže AI, čo vyžaduje dohľad a čo zostáva ľudskou prácou.
Firmy, ktoré to už urobili, obvykle investovali aj do dvoch predchádzajúcich krokov: jasných kritérií na to, čo je výjimka, a zavedeného spôsobu, ako túto výjimku riešiť. Firmy, ktoré to ešte nemajú, často zisťujú až pri prvom pokuse o nasadenie AI, že tieto kritériá nikdy neboli zapísané, ale existujú len v hlavách skúsených zamestnancov.
Prvým znakom je zmätok v tom, čo konkrétne znamená „pripraviť proces“. Niektorí členovia vedenia tým myslia nákup systému, iní prepísanie pracovných pokynov, ďalší zaškolenie zamestnancov na novú úlohu. Všetky tieto významy sú súčasťou pripravenosti, ale ide o rôzne pracovné balíky s rôznou dobou trvania a rôznymi vlastníkmi.
Druhým znakom je nesúlad medzi ambíciou a súčasným riadením. Ak vision state predpokladá, že proces bude z veľkej časti vybavovať AI, zatiaľ čo súčasné rozhodovacie právomoci pri tomto kroku sú stále plne v rukách zamestnanca, potom to nie je technický problém, ale otázka governance: kto bude môcť zamietnutie kroku AI ignorovať a na základe akej právomoci. Táto otázka sa dotýka toho, ako sa práca v organizácii rozdeľuje a posudzuje; na to sa vzťahujú vlastné právne požiadavky a je na samotnej organizácii, aby to určila – nie je to niečo, o čom by táto stránka vydávala vyjadrenia.
Pripravenosť procesov nestojí osamotene. Ak sa úloha presunie z výkonu na dohľad, mení sa aj to, čo treba merať: nie viac počet dokončených úloh, ale počet zamietnutí a ich dôvody, čo súvisí s tým, ako sa musí meniť meranie výkonu, keď AI prevezme časť práce. Dotýka sa to aj systémov, v ktorých sa tieto kroky zaznamenávajú, čo je opäť spojené s tým, aká technológia a kapacita sú potrebné, aby sa proces mohol skutočne posunúť. A pretože zamestnanci sú tí, ktorí vyplnia novú úlohu dohľadu, funguje to lepšie, ak sú do návrhu zapojení skoro, ako je popísané v tom, ako sa zamestnanci zapájajú do strategie bez toho, aby to trvalo roky.
Základná otázka — akú prácu v tejto konkrétnej firme, v týchto konkrétnych procesoch, môže AI skutočne prevziať — sa nezodpovedá všeobecným odhadom, ale prácovným skenom FTE TO AI, ktorý to zisťuje pre každú úlohu osobitne.
Bezplatná kontrola pripravenosti sa skladá z ôsmich krátkych otázok, jednej za každú dimenziu, a poskytuje obraz o tom, kde je vaša organizácia najďalej a kde najmenej ďaleko, vrátane tejto dimenzie. Úplný test ambícií, so štyrmi vrstvami a piatimi confidence gates, sa pripravuje. Kto už teraz pochybuje, či ambícia vo vision state zodpovedá tomu, čo je v praxi zavedené v rozhodovacích právomociach a dohľade, nájde prvý podnet v tom, ako sa vágna vízia prekladá do niečoho konkrétneho, aby sa dalo overiť.
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.