Az üzleti szolgáltatások nagyrészt olyan munkából állnak, amely papíron egyszerűen leírható: dossziék összeállítása, jelentések készítése, szerződések ellenőrzése, adatok gyűjtése és értelmezése, ügyfelek tanácsadása rögzített keretek alapján. Az irodai óráknak nagy része egy ítélet előkészítésére megy el, nem az ítéletre magára. Ez a megkülönböztetés az, ahol az eltolódás most éppen zajlik.
Ez az eltolódás kimenetét nem az ágazat egésze határozza meg, hanem három körülmény, amely vállalatonként eltérő: mennyire strukturált az alapul szolgáló adat, mennyire ismételhető a feladat, és a munkának mekkora része végül egy olyan ítéletre vezethető vissza, amelyért valaki felelősséget visel. Ahol ez a három tényező kedvezően áll, a munka gyorsabban tolódik el. Ahol nem, ott az emberek kezében marad, nem óvatosságból, hanem mert a feladat ezt megköveteli.
Az AI az üzleti szolgáltatásokban háromféle formában veszi át a munkát, amelyek egymás mellett léteznek. Egyes feladatokat teljesen átvesz: dokumentumok összefoglalása, szerződések átvizsgálása bizonyos kikötések után, jelentések első verzióinak elkészítése. Más feladatok egy felügyeleti formává alakulnak: az AI elkészít egy elemzést vagy egy tervezetet, egy munkatárs jóváhagyja vagy elutasítja, és ezt alá is kell tudnia támasztania. Egy harmadik kategória pedig emberi munka marad, különösen ott, ahol az ügyfélkapcsolatról van szó, jogi vagy pénzügyi súlyú ítéletekről, vagy precedens nélküli helyzetekről.
Ez a három kategória keresztben húzódik funkciókon és osztályokon. Egyetlen szerepkörön belül előfordulhat, hogy a feladatok egy részét már átvette az AI, míg egy másik részük teljes mértékben a munkatársnál marad. Ez megnehezíti, hogy funkciószinten gondolkodjunk arról, mit tesz és mit nem tesz az AI: az elemzés egysége a feladat, nem a funkció.
Két hasonló szolgáltatást nyújtó iroda ezen a ponton messze eltérhet egymástól. A különbség ritkán a technológiában rejlik magában, mivel az mindkettőnek elérhető. A különbség abban rejlik, hogyan van felépítve a munka: elég strukturált-e az adat, amellyel dolgoznak, ahhoz, hogy automatizálható legyen, van-e egy rögzített értékelési keret, amelyen belül az AI javaslatot tehet, és van-e olyan folyamat, amelyben egy munkatárs jóváhagyhat vagy elutasíthat egy AI-eredményt egy olyan indokkal, amely megáll a talpán.
Azoknál a vállalatoknál, ahol ez már működik, jellemzően nem vártak egy teljes tervre. Feladatszintén határozták meg, mi vehető át, és ezt lépésről lépésre vezették be, ott felügyelettel, ahol szükséges. Azoknál a vállalatoknál, ahol ez még nem működik, gyakran van egy stratégia, amely megemlíti az AI-t, de ez a stratégia olyan szinten van megírva, amely túl messze van a feladattól ahhoz, hogy tudja, mi is változik valójában.
A kényelmetlen pont ez: egy stratégia ritkán mondja ki kifejezetten, hogy az emberi munka emberi munka marad. Ez a feltevés a terv alatt fekszik, anélkül, hogy valaki valaha is leírta volna. Ha az AI ezt követően átveszi a munka egy részét, a feltevést nem vonják vissza. Egyszerűen ott marad, és a terv továbbra is ezen nyugszik, míg alatta elmozdul a talaj.
Ez más, mint egy kudarcba fulladt projekt vagy egy elmulasztott határidő. Nincs olyan pillanat, amikor valaki formálisan visszavonja a feltevést, mert nincs olyan pillanat, amikor valaki formálisan megállapította volna. A feltevés részletekben évül el, különböző osztályokon, különböző időpontokban, és ez általában csak akkor válik láthatóvá, amikor az eredmény már elmozdult.
Ez a dinamika nem egyedi az üzleti szolgáltatásokra. Ugyanez az eltolódás, ugyanazzal a három kategóriával, zajlik az oktatásban, ahol a tesztelés és értékelés lassan formát változtat, a kiskereskedelemben, ahol a készlet- és ügyféladatok más szerepet kapnak, és a vendéglátásban, ahol a beosztást és kiszolgálást részben átosztják. A minta mindig ugyanaz: nem az a kérdés, hogy az AI átveszi-e a munkát, hanem az, hogy melyik feltevés nem érvényes már ezáltal.
Ez az eltolódás nem indok arra, hogy bármit is eldöntsünk a személyzettel kapcsolatban. Az, hogy egy szervezet átosztja-e és hogyan a munkatársak feladatait, amikor a feladatokat az AI veszi át, a munkáltatóra tartozik, és erre saját törvényi előírások vonatkoznak. Itt más dolog számít: hogy a stratégia még olyan munkamegosztásból indul-e ki, amely a valóságban már megváltozott. Ez a feltevésekről szóló kérdés, nem az emberekről.
Ez sem olyan kérdés, amelyre egy becsléssel lehet válaszolni. Az, hogy egy vállalatban pontosan mennyi kapacitás szabadul fel, attól függ, hogyan van ott felépítve a munka, és ez szervezetenként túl eltérő ahhoz, hogy egy általános százalékban lehessen megfogni.
Egy helyes stratégia és egy helyes terv nem ugyanaz: a köztük lévő különbség, és hogy egy stratégiának miért van szüksége egy olyan feltevésre, amely az idővel együtt mozog, le van írva a stratégia és a terv közötti különbség magyarázatában. Aki azon gondolkodik, hogyan marad egy téma, mint az AI, tartósan a vezetőség napirendjén, egyszeri napirendi pont helyett, annak van egy magyarázat a szabályozás tartós napirendre kerüléséről, amely az AI vezérelte eltolódások esetében ugyanazt a logikát követi.
Az alapkérdésre, hogy egy adott vállalatban milyen munkát lehet valójában átvenni az AI-val, nem lehet ágazati szinten válaszolni. Ez a kérdés feladatonként válaszolható meg az FTE TO AI munkaszkennerével.
Az a vezetőség, amely tudni szeretné, hogy a stratégiája még a megfelelő feltevéseken nyugszik-e, kezdheti egy ingyenes feltevés-ellenőrzéssel: egy rövid körrel, amelyben megnevezi a legfontosabb feltevéseit, és feltevésenként láthatja, mikor erősítették meg azt utoljára. A teljes stratégiai nyomásteszt, ágazati adatokkal, a vezetőségi csapat önértékelő ábrájával és egy folyamatos feltevéslistával, jelenleg épül.
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.