Merjenje uspešnosti je celota kazalnikov, poročil in trenutkov presoje, s katerimi organizacija ugotavlja, ali delo dosega, kar bi moralo doseči. To presega nadzorno ploščo. Gre za vprašanje, kdo lahko razlaga številko, kdo lahko potrdi odstopanje in na podlagi katerih podatkov se to zgodi.
Ta razsežnost se spremeni takoj, ko AI prevzame del merilnega dela. Zbiranje podatkov, seštevanje številk, signaliziranje odstopanj: to je delo, ki se v vse večji meri opravlja brez človeških rok. Razlaganje odstopanja in odločitev, kaj to odstopanje pomeni za ekipo ali naložbo, ostaja druga vrsta dela. Prav na tej meji se pojavi vprašanje pripravljenosti.
Znotraj merjenja uspešnosti se prepletajo tri kategorije dela.
Prva je delo, ki ga lahko prevzame AI: zbiranje številk iz različnih sistemov, sestavljanje poročil, signaliziranje trendov, ki padejo zunaj določenega razpona. To se danes že dogaja v delih nekaterih organizacij, v drugih pa še sploh ne.
Druga je delo, pri katerem AI pripravi predlog, človek pa ga potrdi ali zavrne, z obrazložitvijo. Odstopanje v prihodkih po regijah lahko sistem zazna; ali je to odstopanje težava ali pričakovan sezonski učinek, pa ostane presoja, ki jo naredi in lahko utemelji nekdo s poznavanjem konteksta.
Tretja je delo, ki ostaja človeško delo: pogovor z vodjo ekipe o tem, zakaj cilj ni bil dosežen, presoja, ali kazalnik še ustreza trenutni ambiciji, odločitev, da se merilna točka opusti, ker ne pove več nič.
Razlika med podjetji ni v ambiciji, temveč v tem, ali so te tri kategorije že ločene med seboj. Vodstvena ekipa, ki govori o "avtomatiziranem poročanju", ne da bi opredelila, kateri del je avtomatski in kateri del je predmet presoje, govori o treh različnih stvareh z eno besedo.
Pripravljenost na ta premik ne zahteva nove programske opreme. Zahteva delo, ki pogosto še ni bilo opravljeno:
Te štiri točke določajo, koliko ur se sprosti, ko se delo zbiranja in poročanja premakne, in koliko zmogljivosti ostane potrebnih za presojno delo, ki ostaja. To ni fiksno razmerje; odvisno je od tega, kako zrela je trenutna merilna struktura in koliko je od tega že enoznačno opredeljeno.
Če se del zbiranja in poročanja pri merjenju uspešnosti premakne na AI, se sprosti kapaciteta v smislu FTE, ki je prej šla v sestavljanje pregledov. To kapaciteto je mogoče usmeriti v razlaganje signalov, v pogovor o tem, kaj neka številka pomeni, ali v revidiranje kazalnikov, ki ne ustrezajo več ambiciji.
Koliko kapacitete je to natančno, se razlikuje glede na organizacijo in glede na cikel poročanja. Odvisno je od števila kazalnikov, stopnje, do katere so podatki že strukturirani, in koliko trenutnega dela že obsega presojo namesto zbiranja. Če ta premik vpliva na kadrovske odločitve, veljajo zanje lastne pravne zahteve; to je drugo vprašanje kot vprašanje, katero delo se premika.
Merjenje uspešnosti ne stoji samo zase. Kar organizacija lahko meri, vpliva na to, kaj lahko utemelji do ponudnikov kapitala -- glejte kako finančna odpornost zdrži, ko se merilno delo premika -- in na to, kaj lahko zunaj dokaže regulatorjem, kot je opisano pri kaj skladnost in tveganje zahtevata, ko se presojno delo spremeni. Tudi cilj je cilj šele, ko je merljiv; glejte kako se vizija prevede v nekaj, kar je mogoče meriti.
Vprašanje, kateri del merilnega dela je v tem podjetju dejansko mogoče prevzeti z AI, je stvarno vprašanje o nalogah, ne o ambiciji. Na to vprašanje odgovori delovna analiza podjetja FTE TO AI po posamezni nalogi.
Brezplačno preverjanje pripravljenosti obsega osem kratkih vprašanj, eno na razsežnost, in pokaže, kje je vaša organizacija najdlje in kje še najmanj. Merjenje uspešnosti je ena od teh osmih; izid je pogosto povezan s tem, kako je ambicija razdeljena na faze, kar je pojasnjeno pri kako se veliko ambicijo razdeli na izvedljive korake. Celoten preizkus ambicije, z vsemi štirimi plastmi in osmimi razsežnostmi, je še 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.