realtimevaluation Į laukiančiųjų sąrašą

Kennisbank

Ką AI daro jūsų versle ir kaip tai fiksuojate

Klausimas, kuris slypi už klausimo

Vadovybė, kuri klausia, kaip fiksuoti, ką daro AI, iš tikrųjų užduoda kitą klausimą: kas lieka, jei tam tikri žmonės rytoj išnyktų. Pirkėjas užduoda tą patį klausimą, tik apie visą įmonę. Jis perka ne darbuotojų skaičių darbo užmokesčio sąraše, jis perka tai, kas veikia be jų. Fiksuoti, ką daro AI, taigi nėra techninė įrankių ir licencijų apžvalga, tai yra aprašymas, koks darbas priklauso nuo sistemos, o koks – nuo asmens.

Trys kategorijos, ne dvi

Klaida, kurią daro dauguma apžvalgų, yra tai, kad jos darbą skirsto į dvi dėžes: automatizuota arba ne. Taip prarandama vidurinė dalis, kurioje šiuo metu vyksta daugiausia. Yra užduočių, kurias AI atlieka savarankiškai, užduočių, kuriose AI pateikia pasiūlymą, o žmogus jį patvirtina arba atmeta su pagrindimu, ir užduočių, kurios lieka žmogaus darbu, nes sprendimo, santykių ar atsakomybės perduoti negalima. Ta vidurinė kategorija yra nestabili: priežiūra, kuri šiandien dar reikalinga, po metų gali būti lengvesnė arba lygiai taip pat sunki. Tas, kuris registruoja tik tai, kas šiandien jau veikia visiškai automatiškai, praranda iš akių tai, kur vyksta judėjimas.

Pagal užduotį, ne pagal pareigas

Pareigų pavadinimas mažai ką pasako apie tai, ką AI gali perimti. Kontrolierius atlieka ataskaitų rengimo darbą, kurį didžia dalimi galima automatizuoti, ir vertinimo darbą, kurio negalima, dažnai per tą pačią darbo savaitę. Fiksuoti, ką daro AI, todėl reiškia nusileisti iki užduočių lygmens: kokia operacija, su kokiais duomenimis, su kokiu sprendimu pabaigoje. Pareigų lygmenyje susidaro iškraipytas vaizdas, kurį pirkėjas per due diligence patikrina per vieną dieną.

Kur vertinimas yra neapibrėžtas

Kiekvienas vertinimas, ką gali perimti AI, remiasi prielaidomis apie duomenų kokybę, proceso stabilumą ir organizacijos pasirengimą leisti sistemai priimti sprendimą. Užduotyse su daug išimčių, kintančiais duomenimis ar jautriais vertinimais riba yra plati, o rezultatas yra labiau kryptis nei faktas. Apžvalga, kuri tam nepalieka vietos ir viską pateikia fiksuotais procentais, nusipelno mažiau pasitikėjimo nei apžvalga, kuri nurodo, kur paklaida yra didelė. Tas pats galioja poveikiui kainai: kuri priklausomybė nuo AI tiekėjo mažina kainą negalima apibrėžti vienu skaičiumi, nes tai priklauso nuo to, kiek perimto darbo priklauso nuo vieno išorinio partnerio, o kiek yra įtvirtinta pačiame procese.

Kada rezultatas nieko nepasako

Yra situacijų, kai apžvalga, ką daro AI, pirkėjui turi mažai vertės. Jei užduočių perėmimas visiškai remiasi vieno žmogaus, kuris sistemą sukūrė, žiniomis, ir niekas kitas negali paaiškinti, kodėl ji veikia, žyma „automatizuota“ nieko nepasako apie riziką. Tai tas pats klausimas, kaip ir su žmogaus darbu: kodėl pirkėjas klausia, kas prižiūri AI liečia būtent šį klausimą. Užduotis, kurią šiandien atlieka sistema, bet kurią sutrikus galima atkurti tik savininkui, pirkėjui reiškia kitką nei užduotis, kurią supranta ir prižiūri komanda.

Kaip atsiranda skirtumas tarp įmonių

Kai kurios įmonės tai jau užfiksavo, kitos dar visiškai ne, ir skirtumas retai priklauso nuo sektoriaus ar dydžio. Jis priklauso nuo to, kas užduotis aprašė dar prieš atsirandant AI. Įmonė su aprašytais procesais gali gana greitai nurodyti, kurią jų dalį galima perduoti sistemai. Įmonė, kurioje darbas laikomas galvose, pirmiausia turi žengti tą žingsnį, kad AI galėtų ką nors iš to perimti. Tai kartu yra ir vertės klausimas: kaip išmatuoti, kiek priklauso nuo savininko paaiškina, kodėl įmonės su užfiksuotomis žiniomis gali greičiau parodyti, ką daro AI, nei įmonės, kuriose tos žinios niekada nebuvo užrašytos.

Ką tai daro su pelnu

Sąnaudų sumažėjimas, kylantis iš AI, pirkėjui automatiškai nereiškia geros kokybės pelno. Sutaupymas, priklausantis nuo vieno kontrakto su vienu tiekėju, yra trapesnis nei sutaupymas, įtvirtintas pačiame procese ir veikiantis be to tiekėjo. Poveikis apyvartiniam kapitalui taip pat nėra savaime palankus: greitesnis sąskaitų ar užsakymų apdorojimas gali sutrumpinti ciklus, tačiau kas yra apyvartinis kapitalas ir kodėl jis svarbus parduodant rodo, kad ryšys tarp automatizavimo ir grynųjų pinigų padėties nėra tiesioginis.

Ne personalo sprendimas, o faktų vaizdas

Ką įmonė toliau daro su apžvalga apie perimtą, iš dalies prižiūrimą arba visam laikui žmogaus darbu likusį darbą, yra darbdavio sprendimas. Sprendimams, kurie liečia personalą, galioja atskiri teisiniai reikalavimai, ir ši apžvalga tam nėra pagrindas. Tikslas yra faktų vaizdas: koks darbas priklauso nuo ko ar ko, ir ką tai reiškia tam, kas lieka, jei asmuo išnyksta. Tai taip pat vieta, kur svarbus žinių paskirstymas: kaip išvengti, kad jūsų vertė priklausytų nuo saujelės žmonių liečia tą patį klausimą, tik iš žmonių, o ne sistemų perspektyvos.

Kada ši apžvalga yra svarbi

Momentas, kai ši apžvalga duoda daugiausia naudos, yra ne prieš pat pardavimą, o gerokai anksčiau, kai dar yra galimybė ką nors padaryti su priklausomybėmis, kol pirkėjas jų neaptiko. Kada turėtumėte pradėti ruoštis pardavimui iš dalies priklauso nuo to, kiek dabartinio darbo dar priklauso nuo žmonių, kurie neliks.

Ką galite daryti dabar

Esminis klausimas, koks darbas šioje konkrečioje įmonėje iš tikrųjų gali būti perimtas AI, atsakomas pagal kiekvieną užduotį FTE TO AI darbo skenavime. Tiems, kas pirmiausia nori sužinoti, kur šiandien kaina patiria didžiausią spaudimą, yra nemokamas vertės patikrinimas: aštuoni trumpi klausimai, po vieną kiekvienam vertės veiksniui, su vaizdu, kuris veiksnys šiandien sveria daugiausia. Pilnas vertės skenavimas, su brandos įverčiais, įrodymais kiekvienam veiksniui ir dvejų metų kalendoriumi iki pasitraukimo momento, yra ruošiamas.