V takmer každej stratégii je, väčšinou nevyslovene, zakotvený predpoklad o povahe vlastnej práce: toto je príliš špecializované, príliš závislé od kontextu, príliš na mieru šité, aby sa to dalo zachytiť v štandardnom procese. Tento predpoklad nevznikol z ničoho nič. Je postavený na rokoch skúseností so softvérom, ktorý sa riadil pravidlami, a preto vedel iba to, čo bolo vopred predvídané. Práca, ktorá stála na posudzovaní, na odchýlke, na čítaní situácie, ktorá nebola v príručke, tak zostávala prácou pre ľudí. Tento záver sa stal pevným trámom pod stratégiou: táto časť našej práce patrí nám a takou aj zostane.
Pokiaľ automatizácia stála na pravidlách, bol predpoklad presný. Systém, ktorý presne nasleduje to, čo je naprogramované, nedokáže rozpoznať výnimku, ktorá nie je definovaná ako výnimka. Práca s mnohými variantami, malou mierou opakovania a posudzovaním na základe skúseností tak zostávala mimo dosahu automatizácie. Stratégia, ktorá stavala na tomto predpoklade, bola správna a vedenia, ktoré sa jej držali, mali pravdu. Problém nespočíva v tom, že by bol predpoklad niekedy chybný. Problém je v tom, že podmienka, na ktorej sa zakladal, sa zmenila.
AI, ktorá pracuje s jazykom, vzormi a kontextom, nemusí poznať vopred každý variant. Rozpoznáva podobnosti s tým, čo už videla, a aplikuje to na novú situáciu. Vďaka tomu sa časť práce, ktorá platila za neštandardizovateľnú, presúva do jednej z troch kategórií: práca, ktorú AI zvládne samostatne, práca, pri ktorej AI predloží návrh a človek ho s odôvodnením schváli alebo zamietne, a práca, ktorá zostáva prácou pre ľudí, pretože posudzovanie sa príliš opiera o skúsenosť, zodpovednosť alebo kontext, ktorý nie je zaznamenaný. Tento posun neprebieha všade rovnako. Spoločnosť, kde sú posudzovania dobre zdokumentované, kde sú vzory v predchádzajúcich prípadoch rozpoznateľné a kde je zavedený dohľad nad výstupmi AI, uvidí túto časť práce presúvať sa rýchlejšie ako spoločnosť, kde je toto isté posudzovanie prevažne uložené v hlavách zamestnancov. Rozdiel nie je v odvetví, ale v tom, nakoľko bola práca už explicitná predtým, než do nej AI začala nazerať.
Predpoklad zriedka prestane platiť s oznámením. Prestane platiť vtedy, keď konkurent, dodávateľ alebo klient urobí niečo, čo podľa starého predpokladu nebolo možné. Niekoľko signálov, ktoré na to poukazujú: poskytovateľ na trhu dodáva službu v tempe alebo za cenu, ktorá sa dá vysvetliť iba tým, že časť posudzovacej práce prevzal niekto iný. Interné diskusie o kvalite sa už netýkajú toho, či je niečo správne, ale toho, či je dohľad nad výstupom dostatočne dobrý. Noví zamestnanci sú nasadzovaní na kontrolu a opravu namiesto pôvodnej úlohy. A otázka, či noví hráči na trhu ešte potrebujú roky na to, aby sa túto prácu naučili, dostáva inú odpoveď ako pred piatimi rokmi. Žiadny z týchto signálov sám osebe nič nedokazuje. Spolu sú však dôvodom na to, aby sa predpoklad preveril namiesto toho, aby zostal platiť len preto, že mu nikdy nikto neoponoval.
Tento posun sa dotýka aj otázky, kde presne v spoločnosti leží marža. Ak sa práca, ktorá platila za neštandardizovateľnú, čiastočne stáva prevziteľnou, mení sa aj to, kde v procese vzniká hodnota, čo súvisí s predpokladom, že marža leží vo vykonaní. Kto to považuje len za prevádzkovú otázku, prehliada, že ide o strategický predpoklad, ktorý si vyžaduje revíziu.
Toto ostatné sa nevyhnutne dotýka aj otázky, čo to znamená pre personálne obsadenie. O tom táto stránka nepojednáva. Ak vedenie zvažuje rozhodnutia, ktoré sa dotýkajú zamestnancov, platia preň vlastné zákonné požiadavky a vlastný proces; tie sú mimo rámca toho, čo je tu spracované.
Predpoklad o štandardizovateľnosti práce je overiteľný, ak sledujete tie správne veci. Medzi užitočné ukazovatele patria: podiel úloh v rámci práce, ktoré sú už zdokumentované ako rozhodovacie pravidlo alebo vzor namiesto samostatného posúdenia; tempo, akým podobní poskytovatelia na trhu nasadzujú nástroje podobné tejto práci; počet prípadov, keď dohľad nad návrhom AI vedie k zamietnutiu s odôvodnením, ako indikácia toho, koľko posudzovania je stále skutočne prácou pre ľudí; a posledný dátum, kedy bol tento predpoklad v rámci vedenia explicitne prediskutovaný, nie mlčky prijatý. Kto nedokáže uviesť ani jeden z týchto štyroch bodov, nevie, či predpoklad ešte platí, alebo len ešte nebol nikdy spochybnený.
Na základnú otázku, ktorú prácu vo vašej spoločnosti dokáže skutočne prevziať AI, sa nedá odpovedať na základe všeobecného dojmu; pracovný sken od FTE TO AI na ňu odpovedá po jednotlivých úlohách. Pre vedenie, ktoré chce najprv zistiť, ktoré predpoklady si vyžadujú revíziu, ešte predtým, než vznikne obraz po jednotlivých úlohách, je tu bezplatná kontrola predpokladov: krátke kolo, v ktorom pomenujete svoje najdôležitejšie predpoklady a pri každom z nich uvidíte, kedy bol naposledy skutočne potvrdený. Kto sa pýta, kto by mal sedieť pri stole na revízii stratégie, alebo si všimne, že sa vedenie navzájom nezhoduje na prioritách, nájde tam východiskový bod. Kompletná strategická skúška, ktorá kladie sektorové dáta vedľa vlastného náčrtu 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.