Plan strategiczny zawiera zdania, których nikt nie rozpoznaje jako założenia, ponieważ zostały zapisane jako fakt. „Nasi ludzie wykonują tę pracę, więc pozostanie to kosztem takiej wielkości.” „Ten dział jest powodem, że jesteśmy szybsi niż konkurencja.” To nie są wnioski, to założenia, które były prawdziwe w momencie ich zapisania. Pytanie nie brzmi, czy były prawdziwe wtedy. Pytanie brzmi, czy ktoś sprawdził je od tego czasu.
Fakt jest prawdziwy dzisiaj i pozostaje prawdziwy jutro, do momentu udowodnienia inaczej. Założenie ma okres ważności, nawet jeśli nikt tego okresu nie zapisał. „To zadanie wymaga pięciu doświadczonych osób” było dwa lata temu rozsądnym założeniem. Czy jest jeszcze prawdziwe, zależy od tego, co zmieniło się w ciągu tych dwóch lat w samym zadaniu, nie w ludziach, którzy je wykonują. To rozróżnienie to czym różni się ryzyko AI od założenia dotyczącego AI: ryzyko jest czymś, co może się zdarzyć, założenie jest czymś, co już zakładamy jako prawdziwe, bez sprawdzania tego ponownie.
AI, która przejmuje pracę, nie dotyka każdego założenia w tym samym stopniu. W przypadku pracy złożonej ze ustrukturyzowanych kroków, zadanie może już w dużej mierze być wykonywane przez system. W przypadku pracy wymagającej oceny, dzieje się to częściowo, przy czym człowiek zatwierdza lub odrzuca i podaje tego powód. A trzecia kategoria pracy zmienia się niewiele, ponieważ zadanie dotyczy czegoś, dla czego nie istnieją dane szkoleniowe albo dla czego odpowiedzialność jest ustalona osobiście.
Powód, dla którego w jednej firmie to już wprowadzono, a w innej jeszcze nie, rzadko leży w technologii. Leży w tym, kto w organizacji pierwszy zaczął nie ufać założeniu. Kierownik zespołu, który widzi, że raport przychodzi obecnie w dużej mierze zautomatyzowany, wie, że założenie „to praca dla trzech osób” już nie jest prawdziwe. Czy ta wiedza dociera do dyrekcji, to inna kwestia.
Uczynienie założenia mierzalnym nie oznacza wymyślenia procentu. Oznacza zapisanie trzech rzeczy: co dokładnie mówi założenie, na czym było oparte w momencie jego zapisania, i jaki sygnał wskazywałby, że już nie jest prawdziwe. Ten trzeci punkt jest tym, o czym większość dokumentów strategicznych milczy. Zapisane jest to, co się zakłada, nie kiedy należałoby to ponownie rozważyć.
Dlatego warto przy każdym założeniu zapisać datę ostatniego potwierdzenia, tak jak certyfikat ma datę wygaśnięcia. Nie dlatego, że po tej dacie założenie automatycznie staje się nieprawdziwe, ale dlatego, że wtedy wiadomo, że nikt na niego więcej nie spojrzał. Tak zapisuje się, dlaczego założenie o AI wygasa: nie jako ocena tego, kto to założenie kiedyś sformułował, ale jako datę, na którą zmienił się świat pod nim.
Ta metoda nie daje prognozy. Nie mówi, kiedy zadanie zostanie przejęte, i nie mówi, czy to się stanie. Mówi tylko, czy założenie, na którym oparty jest plan, ma w tym momencie jeszcze pokrycie w tym, co dzieje się poza firmą i w niej. Założenie, które nie ma już pokrycia, nie jest automatycznie nieprawdziwe. Może też być tak, że pokrycie po prostu nie zostało niedawno sprawdzone.
Metoda nie mówi też nic o tym, co należy zrobić z tym wynikiem w zakresie personelu. Jeśli zadanie okazuje się w dużej mierze możliwe do przejęcia, jest to fakt dotyczący pracy, nie zalecenie dotyczące ludzi, którzy ją obecnie wykonują. Decyzje w tej sprawie podlegają własnym wymogom prawnym, które leżą poza zakresem tej próby.
Jest jeszcze jedna granica: wynik nie mówi nic, jeśli samo założenie nie jest sformułowane wystarczająco precyzyjnie, aby można je obalić. „AI zmienia tę pracę” nie jest założeniem, które można sprawdzić. „To zadanie wymaga doświadczonego oceniającego, ponieważ wynik nie jest ustrukturyzowany” - jest. Doprecyzowanie założenia jest często więcej pracy niż jego sprawdzenie.
W zespole dyrekcji problem rzadko powstaje, ponieważ ktoś broni założenia, które jasno już nie jest prawdziwe. Powstaje, ponieważ dwa założenia, każde z osobna rozsądne, nie mogą już współistnieć. Jeden dział wychodzi z ujęcia zadania, które inny dział już odrzucił. Zobacz co robić, gdy dwa założenia są ze sobą w sprzeczności, aby zobaczyć, jak ta sprzeczność staje się widoczna, zanim trafi do decyzji. Często jest to pierwszy sygnał, że obrazy w zespole dyrekcji się rozchodzą, a pytanie dlaczego obrazy w zespole dyrekcji się rozchodzą dotyczy właśnie tego mechanizmu: nie dlatego, że ktoś się myli, ale dlatego, że nikt nie zaktualizował tego samego założenia ostatni.
Pod wszystkimi tymi założeniami leży jedno pytanie, na które każda firma odpowiada inaczej: jaka praca tutaj może, faktycznie, zostać przejęta przez AI, jaka praca częściowo z nadzorem, a jaka nie. To jest właśnie to, co skan pracy FTE TO AI mapuje dla każdego zadania, niezależnie od tego, co organizacja do tej pory na ten temat zakłada.
Sprowadzenie założenia do czegoś mierzalnego nie zaczyna się od systemu, lecz od listy: jakie założenia niesie pańska strategia, i kiedy każde z nich zostało ostatnio sprawdzone. To jest też właśnie to, na czym polega myślenie outside-in w praktyce: nie przyjmowanie własnego założenia jako punktu wyjścia, ale sprawdzanie, czy świat poza organizacją je jeszcze potwierdza.
Bezpłatna kontrola założeń to krótka runda, w której nazywa Pan/Pani swoje najważniejsze założenia i przy każdym z nich widzi, kiedy zostało ostatnio potwierdzone. Bez raportu, bez porady, tylko data przy każdym założeniu, które już Pan/Pani miał/a. Pełna próba, z obrazem z zewnątrz obok autoportretu dyrekcji, jest w budowie.
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.