Serviciile de afaceri constau în mare parte din muncă ce, pe hârtie, este simplu de descris: construirea de dosare, întocmirea de rapoarte, verificarea contractelor, colectarea și interpretarea datelor, consilierea clienților pe baza unor cadre fixe. O mare parte din orele de birou se duce spre pregătirea unui verdict, nu spre verdictul în sine. Această distincție este exact locul unde are loc acum schimbarea.
Rezultatul acestei schimbări nu este determinat de sector în ansamblu, ci de trei condiții care diferă de la o companie la alta: cât de structurate sunt datele de bază, cât de repetitivă este sarcina și cât de mult din muncă se reduce, în final, la un verdict pentru care cineva poartă responsabilitate. Acolo unde acești trei factori sunt favorabili, munca se transferă mai rapid. Acolo unde nu este cazul, munca rămâne la oameni, nu din precauție, ci pentru că sarcina o cere.
În serviciile de afaceri, AI preia munca în trei forme care coexistă. Unele sarcini sunt preluate integral: rezumarea documentelor, căutarea în contracte a unor clauze specifice, generarea primelor versiuni de rapoarte. Alte sarcini se transformă într-o formă de supraveghere: AI livrează o analiză sau un proiect de recomandare, un angajat aprobă sau respinge și trebuie să poată motiva acest lucru. Iar o a treia categorie rămâne muncă umană, în special acolo unde este vorba de relația cu clientul, de verdicte cu greutate juridică sau financiară, sau de situații fără precedent.
Aceste trei categorii traversează funcțiile și departamentele. În cadrul unui singur rol, o parte din sarcini poate fi deja preluată, în timp ce o altă parte rămâne integral în sarcina angajatului. Acest lucru face dificilă raționarea la nivel de funcție cu privire la ce face și ce nu face AI: unitatea de analiză este sarcina, nu funcția.
Două birouri cu servicii comparabile pot fi foarte diferite în acest sens. Diferența rareori constă în tehnologia în sine, care este disponibilă pentru ambele. Ea constă în modul în care este organizată munca: sunt datele cu care se lucrează suficient de structurate pentru a fi automatizate, există un cadru de evaluare fix în cadrul căruia AI poate face o propunere, și există un proces în care un angajat poate aproba sau respinge un rezultat generat de AI cu un motiv care rezistă la verificare.
Companiile unde acest lucru funcționează deja nu au așteptat, de regulă, un plan complet. Au stabilit la nivel de sarcină ce se poate prelua și au implementat acest lucru pas cu pas, cu supraveghere acolo unde este necesar. Companiile unde acest lucru nu funcționează încă au adesea o strategie care menționează AI, dar acea strategie este scrisă la un nivel prea îndepărtat de sarcină pentru a ști ce se schimbă cu adevărat.
Aspectul incomod este următorul: o strategie rareori afirmă explicit că munca umană rămâne muncă umană. Această presupunere stă la baza planului, fără ca nimeni să o fi consemnat vreodată. Când AI preia ulterior o parte din acea muncă, presupunerea nu este retrasă. Ea rămâne pur și simplu acolo, iar planul continuă să se sprijine pe ea în timp ce fundamentul se schimbă dedesubt.
Acest lucru este diferit de un proiect care eșuează sau un termen limită care nu este respectat. Nu există un moment în care cineva retrage formal presupunerea, pentru că nu există un moment în care cineva a stabilit-o formal. Presupunerea se anulează în părți, în departamente diferite, în momente diferite, și de obicei acest lucru devine vizibil abia după ce rezultatul s-a schimbat deja.
Această dinamică nu este unică pentru serviciile de afaceri. Aceeași schimbare, cu aceleași trei categorii, se manifestă în învățământ, unde testarea și evaluarea își schimbă treptat forma, în comerțul cu amănuntul, unde datele despre stoc și clienți capătă un alt rol și în horeca, unde planificarea și servirea sunt parțial redistribuite. Modelul este mereu același: nu este vorba despre întrebarea dacă AI preia munca, ci despre ce presupunere nu mai este valabilă din această cauză.
Această schimbare nu este un motiv pentru a decide ceva legat de personal. Dacă și cum o organizație redistribuie munca angajaților atunci când sarcinile sunt preluate de AI ține de angajator, iar pentru asta se aplică cerințe legale proprii. Ceea ce contează aici este altceva: dacă strategia mai pornește de la o repartizare a muncii care, de fapt, s-a schimbat deja. Este o întrebare despre presupuneri, nu despre oameni.
De asemenea, nu este o întrebare la care se poate răspunde printr-o estimare. Cât de multă capacitate se eliberează exact într-o companie depinde de modul în care este organizată munca acolo, iar acest lucru diferă prea mult de la o organizație la alta pentru a fi surprins într-un procent general.
O strategie corectă și un plan corect nu sunt același lucru: diferența dintre cele două, și motivul pentru care o strategie are nevoie de o presupunere care evoluează odată cu timpul, este descrisă în explicația diferenței dintre o strategie și un plan. Pentru cei care se întreabă cum rămâne un subiect precum AI în mod structural pe agenda conducerii, în loc să fie un punct de agendă unic, există o explicație despre cum se aduce reglementarea în mod structural pe agenda conducerii, ceea ce urmează aceeași logică pentru schimbările generate de AI.
Întrebarea de fond, anume ce muncă poate fi cu adevărat preluată de AI într-o companie anume, nu poate primi răspuns la nivel de sector. Acea întrebare primește răspuns pe fiecare sarcină în parte cu scanul de lucru de la FTE TO AI.
O conducere care vrea să știe dacă strategia sa se mai bazează pe presupunerile corecte poate începe cu o verificare gratuită a presupunerilor: un scurt exercițiu în care denumiți principalele dvs. presupuneri și vedeți, pentru fiecare presupunere, când a fost confirmată ultima dată. Testul complet de presiune strategică, cu date sectoriale, un auto-plasament al echipei de conducere și o listă continuă de presupuneri, este în curs de dezvoltare.
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.