Un piano strategico contiene frasi che nessuno riconosce come presupposto, perché sono scritte come fatti. "Le nostre persone svolgono questo lavoro, quindi resterà un costo di quella portata." "Questo reparto è il motivo per cui siamo più rapidi della concorrenza." Non sono conclusioni, sono presupposti che al momento della stesura erano corretti. La domanda non è se allora fossero corretti. La domanda è se qualcuno li ha verificati da allora.
Un fatto è vero oggi e lo sarà anche domani, finché non si dimostra il contrario. Un presupposto ha una durata di validità, anche se nessuno l'ha mai scritta. "Questo compito richiede cinque persone esperte" era un presupposto ragionevole due anni fa. Se sia ancora valido dipende da cosa è cambiato in questi due anni riguardo al compito stesso, non alle persone che lo svolgono. Questa distinzione è qual è la differenza tra un rischio ai e un presupposto ai: un rischio è qualcosa che può accadere, un presupposto è qualcosa che si dà già per corretto senza più verificarlo.
L'AI che subentra nel lavoro non colpisce ogni presupposto nella stessa misura. Per il lavoro composto da fasi strutturate, un compito può ormai essere svolto in gran parte da un sistema. Per il lavoro che richiede giudizio, ciò avviene in parte, con una persona che approva o respinge motivando la scelta. E una terza categoria di lavoro cambia a malapena, perché il compito riguarda qualcosa per cui non esistono dati di addestramento o per cui la responsabilità è definita a livello personale.
Il motivo per cui questo è già stato attuato in un'azienda e non ancora in un'altra, raramente dipende dalla tecnologia. Dipende da chi, all'interno dell'organizzazione, ha iniziato per primo a diffidare del presupposto. Un capoteam che vede che un rapporto arriva ormai in gran parte in modo automatizzato, sa che il presupposto "questo è lavoro per tre persone" non è più valido. Se questa consapevolezza raggiunga la direzione è un'altra questione.
Rendere un presupposto misurabile non significa inventare una percentuale. Significa fissare tre elementi: cosa afferma esattamente il presupposto, su cosa si basava nel momento in cui è stato scritto, e quale segnale dimostrerebbe che non è più valido. Questo terzo punto è dove la maggior parte dei documenti strategici tace. Si scrive cosa si presuppone, non quando lo si dovrebbe riconsiderare.
È quindi utile annotare per ogni presupposto una data di ultima conferma, proprio come un certificato ha una data di scadenza. Non perché il presupposto dopo quella data sia automaticamente falso, ma perché così sa che nessuno lo ha più controllato. Così documenta perché un presupposto sull'AI scade: non come giudizio su chi formulò a suo tempo il presupposto, ma come data in cui il contesto sottostante è cambiato.
Questo metodo non fornisce una previsione. Non dice quando un compito verrà rilevato, né se ciò accadrà. Dice solo se il presupposto su cui si basa il suo piano ha, in questo momento, ancora riscontro in ciò che avviene fuori e dentro l'azienda. Un presupposto non più confermato non è per forza falso. Può anche essere che la conferma semplicemente non sia stata controllata di recente.
Il metodo non dice nemmeno nulla su cosa fare con questo risultato sul piano del personale. Se un compito risulta in gran parte rilevabile dall'AI, questo è un dato sul lavoro, non un consiglio sulle persone che lo svolgono ora. Le decisioni in merito hanno requisiti legali propri, che restano fuori da questa verifica.
C'è ancora un limite: un risultato non dice nulla finché il presupposto stesso non è formulato in modo sufficientemente preciso da poter essere contraddetto. "L'AI cambia questo lavoro" non è un presupposto che può verificare. "Questo compito richiede un valutatore esperto perché l'output non è strutturato" invece sì. Precisare il presupposto è spesso più lavoro che verificarlo.
All'interno di un team direttivo, il problema raramente nasce perché qualcuno difende un presupposto che chiaramente non è più valido. Nasce perché due presupposti, ciascuno ragionevole di per sé, non possono più coesistere. Un reparto parte da un'impostazione del compito che l'altro reparto ha già abbandonato. Vedi cosa fare quando due presupposti si contraddicono per capire come questa contraddizione diventi visibile prima di finire in una decisione. Spesso è questo il primo segnale che le visioni all'interno di un team direttivo divergono, e la domanda perché le visioni all'interno di un team direttivo divergono riguarda esattamente questo meccanismo: non perché qualcuno ha torto, ma perché nessuno ha aggiornato lo stesso presupposto per ultimo.
Sotto tutti questi presupposti c'è una domanda a cui ogni azienda risponde diversamente: quale lavoro qui è, di fatto, rilevabile dall'AI, quale lavoro solo in parte con supervisione, e quale no. Questo è esattamente ciò che la scansione del lavoro di FTE TO AI individua per ogni compito, indipendentemente da ciò che l'organizzazione ha finora presupposto in merito.
Ridurre un presupposto a qualcosa di misurabile non inizia con un sistema, ma con un elenco: quali presupposti sostiene la sua strategia, e quando è stato controllato per ultimo ciascuno di essi. È esattamente questo il senso di pensare outside-in nella pratica: non prendere il proprio presupposto come punto di partenza, ma verificare se il mondo fuori dall'organizzazione lo confermi ancora.
La verifica gratuita dei presupposti è un breve percorso in cui indica i suoi presupposti principali e vede, per ciascuno, quando è stato confermato per l'ultima volta. Nessun rapporto, nessun consiglio, solo una data accanto a ogni presupposto che già aveva. La verifica completa, con il quadro esterno affiancato all'autovalutazione della direzione, è in fase di realizzazione.
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