Strategický plán obsahuje vety, ktoré nikto nerozpozná ako predpoklad, pretože sú zapísané ako fakt. „Naši ľudia robia túto prácu, takže to zostáva nákladová položka danej výšky.“ „Toto oddelenie je dôvodom, že sme rýchlejší než konkurencia.“ To nie sú závery, sú to predpoklady, ktoré platili v okamihu, keď boli napísané. Otázka nie je, či platili tenkrát. Otázka je, či ich niekto od tej doby overil.
Fakt je pravdivý dnes a bude pravdivý aj zajtra, pokiaľ sa nedokáže opak. Predpoklad má dobu platnosti, aj keď ju nikto nezapísal. „Táto úloha vyžaduje päť skúsených ľudí“ bol pred dvoma rokmi rozumný predpoklad. Či ešte stále platí, závisí od toho, čo sa za tie dva roky zmenilo na samotnej úlohe, nie na ľuďoch, ktorí ju vykonávajú. Toto rozlíšenie je aký je rozdiel medzi ai-rizikom a ai-predpokladom: riziko je niečo, čo sa môže stať, predpoklad je niečo, o čom už predpokladáte, že je pravdivé, bez toho, aby ste to ešte overili.
AI, ktorá preberá prácu, nezasahuje každý predpoklad rovnako. Pri práci zloženej z štruktúrovaných krokov môže úlohu už z veľkej časti vykonávať systém. Pri práci, ktorá vyžaduje úsudok, sa to deje sčasti, s človekom, ktorý schvaľuje alebo neschvaľuje a uvádza k tomu dôvod. A tretia kategória práce sa mení len málo, pretože úloha sa týka niečoho, pre čo neexistujú tréningové dáta alebo pre čo je zodpovednosť viazaná na konkrétnu osobu.
Dôvod, prečo je toto v jednej firme už zavedené a v inej ešte nie, len zriedka súvisí s technológiou. Súvisí s tým, kto v organizácii ako prvý začal predpoklad spochybňovať. Vedúci tímu, ktorý vidí, že reportáž teraz prichádza už z veľkej časti automatizovaná, vie, že predpoklad „toto je práca pre troch ľudí“ už neplatí. Či sa táto vedomosť dostane k vedeniu, je iná otázka.
Spraviť predpoklad merateľným neznamená vymyslieť percento. Znamená to zaznamenať tri veci: čo presne predpoklad hovorí, na čom bol založený v okamihu, keď bol zapísaný, a aký signál by ukázal, že už neplatí. Tento tretí bod je miesto, kde väčšina strategických dokumentov mlčí. Je uvedené, čo sa predpokladá, nie kedy by sa to malo prehodnotiť.
Preto má zmysel pri každom predpoklade zaznamenať dátum posledného overenia, podobne ako má certifikát dátum platnosti. Nie preto, že by predpoklad po tomto dátume automaticky neplatil, ale preto, aby ste vedeli, že sa naň už nikto nepozrel. Takto zaznamenáte, prečo predpoklad o AI stráca platnosť: nie ako hodnotenie toho, kto predpoklad kedysi vytvoril, ale ako dátum, kedy sa svet pod ním zmenil.
Tento postup neprináša predpoveď. Nehovorí, kedy bude úloha prevzatá, ani či sa to stane. Hovorí len to, či predpoklad, na ktorom stojí váš plán, má v tomto okamihu ešte oporu v tom, čo sa deje mimo a vnútri firmy. Predpoklad, ktorý už nemá oporu, nie je nutne nepravdivý. Môže to byť aj tak, že opora jednoducho nebola nedávno kontrolovaná.
Metóda tiež nič nehovorí o tom, čo máte s týmto výsledkom robiť v oblasti personálu. Ak sa ukáže, že úlohu je možné z veľkej časti prevziať, je to údaj o práci, nie odporúčanie týkajúce sa ľudí, ktorí ju teraz vykonávajú. Rozhodnutia v tejto oblasti majú vlastné zákonné požiadavky, ktoré sú mimo tohto overenia.
Existuje ešte jedna hranica: výsledok nehovorí nič, pokiaľ samotný predpoklad nie je formulovaný dostatočne presne, aby sa mohol vyvrátiť. „AI menia túto prácu“ nie je predpoklad, ktorý môžete overiť. „Táto úloha vyžaduje skúseného posudzovateľa, pretože výstup nie je štruktúrovaný“ áno. Zaostrenie predpokladu je často viac práce než jeho samotné overenie.
V rámci vedenia problém zriedka vzniká preto, že niekto obhajuje predpoklad, ktorý zjavne už neplatí. Vzniká preto, že dva predpoklady, každý samostatne rozumný, už nemôžu existovať spolu. Jedno oddelenie vychádza z definície úlohy, ktorú druhé oddelenie už opustilo. Pozrite čo robiť, keď si dva predpoklady odporujú, ako sa tento rozpor stane viditeľným ešte predtým, než sa dostane do rozhodnutia. Často je to prvý signál, že sa predstavy vo vedení rozchádzajú, a otázka prečo sa predstavy vo vedení rozchádzajú sa venuje presne tomuto mechanizmu: nie preto, že by sa niekto mýlil, ale preto, že nikto rovnaký predpoklad ako posledný neaktualizoval.
Pod všetkými týmito predpokladmi leží jedna otázka, na ktorú každá firma odpovedá inak: ktorú prácu tu môže AI, fakticky, prevziať, ktorú sčasti s dohľadom, a ktorú vôbec. Presne to mapuje pracovný sken FTE TO AI po jednotlivých úlohách, bez ohľadu na to, čo o tom organizácia doteraz predpokladá.
Zúžiť predpoklad na niečo merateľné nezačína systémom, ale zoznamom: aké predpoklady nesie vaša strategia a kedy bol každý z nich naposledy overený. Presne o to ide aj v outside-in myslení v praxi: nevychádzať z vlastného predpokladu, ale overiť, či ho svet mimo organizácie ešte potvrdzuje.
Bezplatná kontrola predpokladov je krátke kolo, v ktorom označíte svoje najdôležitejšie predpoklady a pri každom uvidíte, kedy bol naposledy overený. Žiadna správa, žiadne odporúčanie, len dátum pri každom predpoklade, ktorý ste už mali. Kompletné overenie, s obrazom z vonku popri vlastnom výklade vedenia, sa pripravuje.
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.