Gandrīz katrā stratēģijā ir, parasti nepateikts, pieņēmums par pašu darbu raksturu: šis darbs ir pārāk specializēts, pārāk kontekstatkarīgs, pārāk daudz pielāgots, lai to ietvertu standarta procesā. Šis pieņēmums nav radies no nekurienes. Tas ir veidojies gadu gaitā, strādājot ar programmatūru, kas seko noteikumiem un tāpēc spēj vien to, kas iepriekš paredzēts. Darbs, kas balstījās uz vērtējumu, uz izņēmumiem, uz situācijas nolasīšanu, kas nav aprakstīta rokasgrāmatā, tāpēc palika cilvēku darbs. Šis secinājums kļuva par pastāvīgu balstu stratēģijā: šī daļa no mūsu darba ir mūsu, un tā tāda paliks.
Kamēr automatizācija balstījās uz noteikumiem, šis pieņēmums bija precīzs. Sistēma, kas seko tieši tam, kas ieprogrammēts, nevar atpazīt izņēmumu, kas nav definēts kā izņēmums. Darbs ar daudziem variantiem, mazu atkārtošanos un vērtējumu, kas balstās uz pieredzi, tādējādi palika automatizācijai nepieejams. Stratēģija, kas bija balstīta uz šo pieņēmumu, bija pareiza, un vadības, kas to ievērojušas, rīkojās pareizi. Problēma nav tā, ka pieņēmums kādreiz bijis kļūdains. Problēma ir tā, ka nosacījums, uz kura tas balstījās, ir mainījies.
AI, kas darbojas ar valodu, modeļiem un kontekstu, nav nepieciešams iepriekš zināt katru variantu. Tā atpazīst līdzības ar to, ko tā jau redzējusi, un pielieto tās jaunai situācijai. Tāpēc daļa darba, kas tika uzskatīta par nestandartizējamu, pāriet vienā no trim kategorijām: darbs, ar kuru AI tiek galā pati; darbs, kurā AI izsaka priekšlikumu un cilvēks to apstiprina vai noraida ar pamatojumu; un darbs, kas paliek cilvēku darbs, jo vērtējums pārāk lielā mērā balstās uz pieredzi, atbildību vai kontekstu, kas nav fiksēts. Šī pāreja nenotiek visur vienādi. Uzņēmums, kurā vērtējumi ir labi dokumentēti, kurā iepriekšējās lietās ir atpazīstami modeļi un kurā ir izveidota AI rezultātu uzraudzība, redz šo pāreju notiekot ātrāk nekā uzņēmums, kurā šis pats vērtējums lielā mērā atrodas darbinieku galvās. Atšķirība nav nozarē, bet gan tajā, cik skaidri darbs jau bija formulēts, pirms tajā sāka piedalīties AI.
Pieņēmums retos gadījumos zaudē derīgumu ar paziņojumu. Tas zaudē derīgumu tāpēc, ka konkurents, piegādātājs vai klients dara kaut ko, ko saskaņā ar veco pieņēmumu nebija iespējams izdarīt. Vairākas norādes, kas uz to liecina: tirgus dalībnieks piedāvā pakalpojumu ar tempu vai cenu, ko var izskaidrot vienīgi tad, ja daļa vērtēšanas darba ir pārņemta. Iekšējās diskusijas par kvalitāti vairs nav par to, vai kaut kas ir pareizs, bet par to, vai uzraudzība pār rezultātu ir pietiekami laba. Jaunie darbinieki tiek iesaistīti pārbaudē un korekcijā, nevis sākotnējā uzdevumā. Un jautājums vai jauniem tirgus dalībniekiem vēl ir nepieciešami gadi, lai iemācītos šo darbu saņem citu atbildi nekā piecus gadus atpakaļ. Nekas no šīm norādēm pats par sevi neko nepierāda. Kopā tās ir pamats pieņēmumu pārbaudīt no jauna, nevis atstāt to spēkā tikai tāpēc, ka tam nekad nav bijusi iebilde.
Šī pāreja ietekmē arī jautājumu, kur uzņēmumā tieši atrodas peļņas daļa. Ja darbs, kas tika uzskatīts par nestandartizējamu, daļēji tiek pārņemts, mainās arī tas, kur procesā tiek radīta vērtība — kas ir saistīts ar pieņēmumu, ka peļņa slēpjas izpildē. Kurš to uzskata vienīgi par operatīvu jautājumu, nepamana, ka tas ir stratēģisks pieņēmums, kuru ir vērts pārskatīt.
Šī tēma neizbēgami skar arī jautājumu, ko tas nozīmē attiecībā uz personāla skaitu. Par to šī lapa nav. Ja vadība apsver lēmumus, kas ietekmē personālu, tiem ir savas juridiskās prasības un savs process; tie neietilpst šeit aplūkotajā.
Pieņēmumu par darba standartizējamību var pārbaudīt, ja sekojat pareizajām lietām. Noderīgi rādītāji ir, cita starpā: to uzdevumu daļa darbā, kas jau ir dokumentēti kā lēmumu noteikumi vai modeļi, nevis kā atsevišķi vērtējumi; tempis, ar kādu salīdzināmi tirgus dalībnieki izmanto rīkus, kas atgādina šo darbu; cik reižu AI priekšlikuma uzraudzība rezultējas noraidījumā ar pamatojumu, kā norāde par to, cik lielā mērā vērtēšana joprojām ir patiešām cilvēku darbs; un pēdējais datums, kad šis pieņēmums vadībā ticis skaidri apspriests, ne vien pieņemts bez iebildumiem. Kurš nevar nosaukt nevienu no šiem četriem, nezina, vai pieņēmums joprojām ir spēkā, vai tikai vēl nekad nav ticis apstrīdēts.
Uz pamatjautājumu, kuru darbu jūsu uzņēmumā AI patiešām spēj pārņemt, nevar atbildēt ar vispārēju iespaidu; FTE TO AI darba skenēšana atbild uz to par katru uzdevumu atsevišķi. Vadībai, kas vispirms vēlas zināt, kuri pieņēmumi jāpārskata, pirms rodas priekšstats uzdevums pēc uzdevuma, ir pieejama bezmaksas pieņēmumu pārbaude: īss aplis, kurā jūs nosaucat savus svarīgākos pieņēmumus un pie katra pieņēmuma redzat, kad tas pēdējoreiz ticis patiesi apstiprināts. Kurš prāto, kam jāpiedalās stratēģijas pārskatā vai pamana, ka vadība savā starpā nav vienisprātis par prioritātēm, tur atradīs sākuma punktu. Pilnīga stratēģiskā spiedes pārbaude, kas nozares datus apvieno ar vadības pašplānoto grafiku, tiek izstrādāta.
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.