Äriteenused koosnevad suuresti tööst, mida on paberil lihtne kirjeldada: toimikute koostamine, aruannete koostamine, lepingute kontrollimine, andmete kogumine ja tõlgendamine, klientide nõustamine kindlate raamistike alusel. Suur osa kontoritundidest kulub otsuse ettevalmistamisele, mitte otsusele endale. Just see vahe on koht, kus nihe praegu toimub.
Selle nihke tulemus ei sõltu sektorist tervikuna, vaid kolmest asjaolust, mis erinevad ettevõoti: kui struktureeritud on aluseks olevad andmed, kui korduv on ülesanne ja kui suur osa tööst taandub lõpuks otsusele, mille eest keegi vastutab. Kus need kolm tegurit on soodsad, nihkub töö kiiremini. Kus need ei ole, jääb töö inimeste kätte – mitte ettevaatlikkusest, vaid seetõttu, et ülesanne seda nõuab.
Äriteenustes võtab AI tööd üle kolmel kujul, mis eksisteerivad kõrvuti. Mõned ülesanded võetakse täielikult üle: dokumentide kokkuvõtete tegemine, lepingute läbiotsimine konkreetsete klauslite leidmiseks, aruannete esimeste versioonide genereerimine. Teised ülesanded nihkuvad järelevalve vormi: AI koostab analüüsi või esialgse soovituse, töötaja kiidab selle heaks või lükkab tagasi ning peab suutma seda põhjendada. Kolmas kategooria jääb inimtööks, eelkõige seal, kus tegemist on kliendisuhtega, õigusliku või rahalise kaaluga otsustega või pretsedenditute olukordadega.
Need kolm kategooriat lõikuvad läbi ametikohtade ja osakondade. Ühe rolli sees võib osa ülesandeid olla juba üle võetud, samas kui teine osa on veel täielikult töötaja käes. See muudab keeruliseks arutleda ametikoha tasandil selle üle, mida AI teeb ja mida mitte: analüüsi ühik on ülesanne, mitte ametikoht.
Kaks sarnase teenustepakkumisega bürood võivad selles osas olla teineteisest väga kaugel. Erinevus ei peitu harva tehnoloogias endas, see on mõlemale kättesaadav. See peitub selles, kuidas töö on korraldatud: kas kasutatavad andmed on piisavalt struktureeritud, et neid automatiseerida, kas on olemas kindel hindamisraamistik, mille piires AI saab ettepaneku teha, ning kas on olemas protsess, kus töötaja saab AI tulemuse heaks kiita või tagasi lükata põhjendusega, mis peab vett.
Ettevõtted, kus see juba toimib, ei ole enamasti oodanud täielikku plaani. Nad on ülesande tasandil kindlaks teinud, mida saab üle võtta, ja on selle sammhaaval kasutusele võtnud, koos vajaliku järelevalvega. Ettevõtetel, kus see veel ei toimi, on sageli olemas strateegia, mis mainib AI-d, kuid see strateegia on kirjutatud tasandil, mis on ülesandest liiga kaugel, et teada, mis tegelikult muutub.
Ebamugav koht on see: strateegia ütleb harva sõnaselgelt, et inimtöö jääb inimtööks. See eeldus lasub plaani all, ilma et keegi oleks selle kunagi kirja pannud. Kui AI võtab seejärel osa sellest tööst üle, siis eeldust ei tühistata. See lihtsalt jääb sinna alles ja plaan jätkab sellel toetumist, samal ajal kui alus selle all nihkub.
See erineb projektist, mis ebaõnnestub, või tähtajast, mida ei täideta. Ei ole hetke, mil keegi eelduse formaalselt tühistab, sest ei olnud hetke, mil keegi selle formaalselt kehtestas. Eeldus kaotab kehtivuse osade kaupa, erinevates osakondades, erinevatel hetkedel, ning enamasti muutub see nähtavaks alles siis, kui tulemus on juba nihkunud.
See dünaamika ei ole ainuomane äriteenustele. Sama nihe, samade kolme kategooriaga, toimub hariduses, kus hindamine ja testimine muudavad vaikselt oma kuju, jaekaubanduses, kus laoseisu ja kliendiandmed saavad uue rolli ja toitlustuses, kus planeerimine ja teenindamine jaotatakse osaliselt ümber. Muster on iga kord sama: küsimus ei ole selles, kas AI võtab tööd üle, vaid selles, milline eeldus seetõttu enam ei kehti.
See nihe ei ole põhjus otsustada midagi personali kohta. Kas ja kuidas organisatsioon jaotab töötajate tööd ümber, kui ülesanded võtab üle AI, on tööandja otsustada ning selle kohta kehtivad omad seadusest tulenevad nõuded. Siin loeb midagi muud: kas strateegia lähtub veel tööjaotusest, mis on tegelikkuses juba muutunud. See on küsimus eelduste, mitte inimeste kohta.
See ei ole ka küsimus, millele saab vastata hinnanguga. Kui palju kapatsiteeti täpselt vabaneb, sõltub sellest, kuidas töö on ettevõttes korraldatud, ning see erineb organisatsiooniti liiga palju, et seda ühe üldise protsendiga kirjeldada.
Strateegia, mis kehtib, ja plaan, mis kehtib, ei ole sama asi: nendevaheline erinevus ning see, miks strateegia vajab eeldust, mis liigub ajaga kaasa, on kirjeldatud strateegia ja plaani vahelise erinevuse selgituses. Neile, kes küsivad, kuidas mõni teema, nagu AI, jääb püsivalt juhtkonna päevakorda, mitte ei jää ühekordseks päevakorrapunktiks, on olemas selgitus regulatsiooni püsivalt juhtkonna päevakorda saamise kohta, mis järgib AI-põhiste nihete puhul sama loogikat.
Alusküsimusele, milline töö konkreetses ettevõttes on tegelikult AI poolt üle võetav, ei saa vastata sektori tasandil. Sellele küsimusele vastatakse ülesandehaaval FTE TO AI töö-skaneeringuga.
Juhtkond, kes soovib teada, kas tema strateegia toetub veel õigetele eeldustele, võib alustada tasuta eelduste kontrollist: lühikesest ringist, kus nimetate oma peamised eeldused ja näete iga eelduse puhul, millal see viimati kinnitati. Täielik strateegilise surve test, koos sektoriandmete, juhtkonna enesehinnangu graafiku ja pideva eelduste nimekirjaga, on ettevalmistamisel.
Stel uw vraag. Vaak zit de echte vraag een laag dieper — daar mag ik naar vragen.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.