Merjenje uspešnosti je zgrajeno na predpostavki: kdo opravlja delo, določa, kako ga merite. Prodajalec dobi cilj glede prihodka, sodelavec podpore čas obravnave, analitik pretočni čas na poročilo. Takoj ko del tega dela opravi AI — včasih v celoti, včasih s človekom, ki potrjuje ali zavrača — se premakne tudi to, kaj je treba meriti. Ne ker je bil KPI napačen, temveč ker meri dejanje, ki se ne dogaja več na enak način.
Tri kategorije, v katerih AI prevzema delo, potekajo počez skozi vsako merjenje uspešnosti. Delo, ki ga AI v celoti prevzame, zahteva drugačno metriko od pretočnega časa: ta čas kot ozko grlo ne obstaja več. Delo, kjer človek izvaja nadzor — potrjuje ali zavrača, z razlogom — zahteva metriko, ki zajema kakovost te presoje, ne hitrosti starega dejanja. In delo, ki ostaja človeško delo, ohrani svoj stari KPI, vendar pridobi na teži, ker ostane, ko se je drugo premaknilo.
Nekatere organizacije so to že obdelale, druge še ne. Razlika redko izvira iz same tehnologije, temveč iz tega, kdo je določil KPI-je in kdaj. KPI, ki je bil pripravljen pred petimi leti za določeno funkcijo, predpostavlja način dela, ki je zdaj deloma prevzet. Če nihče ni pregledal tega KPI-ja, organizacija še vedno nekaj meri — le ne več tega, kar se dejansko dogaja.
To najprej opazite v poročilih, ki se ne skladajo več z občutkom na delovnem mestu. Ekipa doseže svoje cilje, vendar nihče ne more razložiti, zakaj je izpad tako hitro narasel. Ali pa je cilj stalno zgrešen, medtem ko je izpad dejansko narasel — ker metrika še meri staro dejanje, ne novega. Oba primera sta znak, da merjenje zamuja za delom.
Tri premike se ponavljajo v skoraj vsaki organizaciji, kjer je bilo uvedeno delo z AI, v spremenljivem vrstnem redu in hitrosti:
Noben od teh premikov se ne dogaja povsod z enako hitrostjo. V organizaciji, kjer se je administracija že premaknila, merjenje stika s strankami včasih zamuja še leta. To ni protislovje — prav zato je treba merjenje uspešnosti obravnavati po kategoriji nalog, ne po oddelku.
KPI, ki ne ustreza več delu, ne spodkopava le merjenja, temveč tudi to, kdo na tej podlagi lahko odloča. Če se vodja ekipe ocenjuje na podlagi številke, ki delo ne prikazuje več pravilno, se premakne tudi vprašanje, kdo je pravzaprav odgovoren za izid — človek, ki potrjuje, ali sistem, ki delo dobavlja. To zadeva pravice odločanja znotraj organizacije, in prav tam ambicija zastane, če plast pod KPI-ji ni bila pregledana.
Ta tema se včasih dotika zasedbe kadrov — kdo še opravlja katero delo in kaj to pomeni za funkcijo. Zanjo veljajo lastne zakonske zahteve, ločeno od tega, kar je tu opisano.
Merjenje uspešnosti ni ločeno. Ambicija, ki predpostavlja delo z AI, mora tudi odgovoriti na kako pretehtate rast proti marži, ko se zmogljivost premika, na to, kaj to pomeni za finančno vzdržnost organizacije, ko delo spremeni obliko, in na kako vizijo naredite merljivo, tako da se KPI-ji pod to vizijo dejansko ujemajo. Brez te povezanosti merite del, medtem ko ambicija zadeva celoto.
Na temeljno vprašanje — katero delo v vašem podjetju je resnično mogoče prevzeti z AI, in kje to zahteva nadzor namesto prevzema — se po nalogah odgovarja z delovno skenirno oceno FTE TO AI.
Na vprašanje, ali je vaše merjenje uspešnosti pripravljeno na delo, ki se premika, ni mogoče odgovoriti z enim samim pogovorom, vendar ga je mogoče začeti. Brezplačno preverjanje pripravljenosti vam z osmimi kratkimi vprašanji — enim po dimenziji — poda podobo o tem, kje ste najdlje in kje najmanj daleč. Popoln preizkus ambicije, s štirimi plastmi od vizije do pravic odločanja, je v izdelavi.
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.