Egy egészségügyi szervezet háromféle munkán fut, amelyek nehezen szétválaszthatók egymástól. Van közvetlen gondozás, amelyhez az ügyfélnek vagy páciensnek fizikailag jelen kell lennie. Van koordináció: ütemezés, átadás, kapacitástervezés a betegségek miatti hiányzás és a kereslet ellenében. És van elszámolás: dossziévezetés, jelentések a biztosítóknak vagy önkormányzatoknak, minőségi nyilvántartások, auditok. Sok egészségügyi vállalatnál a nem ügyfélhez kötött órák nagy része ebbe a harmadik kategóriába esik, és pontosan ez az a munka, amelyre egy vevő figyel, amikor azt kérdezi, mi marad meg a jelenlegi emberek nélkül.
Az eredményt meghatározó körülmények ismertek: az ellátás jellege, a finanszírozó fél felől érkező szabályozási nyomás mértéke, a személyzeti összetétel, valamint az a kérdés, hogy az ügyfelekre és folyamatokra vonatkozó tudás a rendszerekben vagy a fejekben van. Ez utóbbi kérdés közvetlenül érinti a vállalat értékét, függetlenül attól, hogy az AI mit tud vagy nem tud átvenni.
Az elmozdulás, amiről itt szó van, három kategórián húzódik keresztül.
Bizonyos feladatokat az AI át tud venni: jelentések összefoglalása, standard űrlapok kitöltése bevitt adatok alapján, eltérések jelzése az ütemezésben vagy a dosszéban. Ez már ma is megtörténik a szektor egyes részeiben, jellemzően azoknál a szervezeteknél, amelyek az admisztratív folyamataikat már digitalizálták, mielőtt az AI a látókörbe került volna.
Az admisztratív munka nagyobb része a második kategóriába esik: részben automatikus, egy emberrel, aki jóváhagyja vagy elveti azt, és ezt meg is tudja indokolni. Egy jelentéstervezet, amelyet a gondozó még elolvas és módosít, egy ütemezési javaslat, amelyet a tervező még ellenőriz a belső megállapodásokkal szemben. Itt lehet ma a legtöbb gyakorlati előnyt elérni, és itt nem opcionális a felügyelet: az egészségügyben a végeredményért a felelősség a gondozónál van, nem a rendszernél, amely a tervezetet leszállította.
A harmadik rész emberi munka marad: a beszélgetés az ügyféllel, a klinikai megfontolás, a családdal való kapcsolat. Semmilyen automatizálás nem változtat ezen rövid távon, és ez nem is az itt tett ígéret.
Hogy egy egészségügyi vállalat miért jár ebben előrébb egy másiknál, nem a méretével, hanem a rögzítettséggel függ össze. Egy szervezet, ahol a dossziékat strukturáltan vitték be, hagyhatja, hogy az AI valamit tegyen ezzel. Egy szervezet, ahol a tudást szóban adják át, ezt nem teheti, függetlenül a tulajdonos szándékától.
Egy vevő nem az fte-k számát vásárolja meg, hanem azt, ami a jelenlegi létszám nélkül is működésben marad. Ez megváltoztatja az egyes értékdrijverek súlyát, az egészségügyben erősebben, mint azokban a szektorokban, ahol kevesebb a szabályozási nyomás.
A tulajdonosfüggőség nyomja itt a legnehezebben a mérleget. Sok egészségügyi szervezetben a tulajdonos vagy a vezető gondozó az, aki a finanszírozóval a kapcsolatot fenntartja, a minőségi elszámolást felügyeli és a komplex eseteket értékeli. Ha az AI-támogatás által felszabadított órák a koordinációnál ugyanannál a személynél landolnak, az javítja a margint, de nem az átadhatóságot. Egy vevő ezt a különbséget azonnal észreveszi.
A nyereség minősége a második drijver, amely elmozdul. Egy megtakarítás, amely abból ered, hogy egy szoftverszállító automatikusan generál jelentéseket, másképp számít, mint egy megtakarítás, amely a folyamatba magába van beágyazva, rögzített munkamódokkal, amelyek egy személyi váltás esetén is fennmaradnak. A szerződésstruktúra itt is szerepet játszik: mely szerződések adnak hozzáadott értéket egy átadásnál, azt a vállalati értéket növelő szerződésekről szóló oldal tárgyalja, és azon egészségügyi szervezetek esetében, amelyeknél korlátozott számú nagy finanszírozási forrás van — egy domináns önkormányzat, egy egyetlen biztosító —, ezt közvetlenül egymás mellé lehet állítani azzal, ami az ügyfélkoncentrációról és arról, hogy egy vevő miért veszi ezt figyelembe szóló oldalon áll.
A többi drijver, a növekedési potenciáltól az operációs rendszerekig, együtt mozdul el, amint a rögzített folyamatok bizonyíthatóvá teszik, hogy a minőség nem egyetlen személyen múlik.
Amikor az AI-támogatás az ütemezést vagy a személyzeti tervezést érinti, a bevetésről és a létszámról szóló döntésekre saját jogi követelmények vonatkoznak, többek között a munkavállalói részvétel és a munkajog terén. Ez az oldal azt írja le, mi történik a munkával, nem azt, hogy a munkáltatónak mit kellene ezzel tennie; az a döntés és annak megalapozása a munkáltatónál és tanácsadóinál van.
Az egészségügy megosztja az alapul fekvő logikát más szektorokkal, ahol az emberi munka és az elszámolás egymás mellett létezik. Aki azt szeretné látni, hogyan jelenik meg ugyanez az elmozdulás más kontextusban, nézze meg a nagykereskedelem vállalati értékelését, most hogy az AI átveszi a munkát, hogyan érvényesül ez a feldolgozóiparban, vagy az üzleti szolgáltatók helyzetét, ahol a dossziévezetés és az elszámolás hasonló szerepet tölt be, mint az egészségügyben.
Az, hogy egy adott egészségügyi vállalatnál egy feladatot valóban átvehet-e az AI, attól függ, hogyan végzik el most azt a feladatot, és mi van belőle rögzítve; ez a kérdés feladatról feladatra megválaszolható az FTE TO AI munkaszkennerével.
Az a kérdés, hogy a nyolc értékdrijver közül melyik nyomja ma leginkább a vállalat árát, egy globális becsléssel megválaszolható anélkül, hogy ehhez teljes körű vizsgálat lenne szükséges. Az ingyenes értékellenőrzés nyolc rövid kérdésből áll, egy-egy drijverenkénti kérdésből, és képet ad arról, hol van a legnagyobb nyomás. A teljes körű waardescan, drijverenkénti érettségi pontszámmal, bizonyítékkal, a tulajdonosfüggőségi indexszel és egy kétéves naptárral a kilépési pillanatig, jelenleg készül.