Zarząd, który pyta, jak ustalić, co robi AI, w rzeczywistości stawia inne pytanie: co pozostanie, gdy określone osoby jutro odpadną. Kupujący stawia to samo pytanie, tylko o całą firmę. Nie kupuje liczby pracowników na liście płac, kupuje to, co działa dalej bez nich. Ustalanie tego, co robi AI, nie jest więc technicznym przeglądem narzędzi i licencji, jest opisem tego, jaka praca jest powiązana z systemem, a jaka z osobą.
Błąd, który popełnia większość przeglądów, polega na tym, że dzielą pracę na dwa koszyki: zautomatyzowane lub nie. To pomija środkową część, w której obecnie dzieje się najwięcej. Istnieją zadania, które AI wykonuje samodzielnie, zadania, w których AI przedstawia propozycję, a człowiek zatwierdza lub odrzuca ją z podaniem powodu, oraz zadania, które pozostają pracą ludzką, ponieważ osądu, relacji lub odpowiedzialności nie da się delegować. Ta środkowa kategoria jest niestabilna: nadzór, który obecnie jest jeszcze potrzebny, może za rok być lżejszy, albo równie dobrze pozostać równie ciężki. Kto rejestruje tylko to, co dziś już działa w pełni automatycznie, przeoczy, gdzie tkwi ruch.
Tytuł funkcji mówi niewiele o tym, co AI może przejąć. Kontroler wykonuje pracę raportową, którą w dużej mierze można zautomatyzować, oraz pracę oceniającą, której nie można, często w ramach tego samego tygodnia pracy. Ustalanie tego, co robi AI, oznacza więc zejście na poziom zadań: jaka czynność, z jakim wejściem, z jaką decyzją na końcu. Na poziomie funkcji powstaje zniekształcony obraz, który kupujący podczas due diligence przebije w ciągu jednego dnia.
Każde oszacowanie tego, co AI może przejąć, opiera się na założeniach dotyczących jakości danych, stabilności procesu i gotowości organizacji do pozwolenia systemowi na podjęcie decyzji. Przy zadaniach z wieloma wyjątkami, zmiennym wejściem lub delikatnymi ocenami przedział jest szeroki, a wynik jest bardziej wskazaniem kierunku niż faktem. Przegląd, który nie pozostawia na to miejsca i przedstawia wszystko w postaci ustalonych procentów, zasługuje na mniejsze zaufanie niż przegląd, który wskazuje, gdzie margines jest duży. To dotyczy również wpływu na cenę: jaka zależność od dostawcy AI obniża cenę nie da się ujmować w jednej liczbie, ponieważ zależy to od tego, jak duża część przejętej pracy jest powiązana z jednym zewnętrznym podmiotem, a jak duża jest zakotwiczona w własnym procesie.
Są sytuacje, w których przegląd tego, co robi AI, ma niewielką wartość dla kupującego. Jeśli przejęcie zadań całkowicie opiera się na wiedzy jednej osoby, która skonfigurowała system, i nikt inny nie może wyjaśnić, dlaczego to działa, oznaczenie „zautomatyzowane” nic nie mówi o ryzyku. To to samo pytanie, co przy pracy ludzkiej: dlaczego kupujący pyta, kto utrzymuje AI dotyka właśnie tego punktu. Zadanie, które dziś obsługuje system, ale w przypadku awarii może naprawić tylko właściciel, liczy się dla kupującego inaczej niż zadanie, które jest rozumiane i pielęgnowane przez cały zespół.
Niektóre firmy już to ustaliły, inne jeszcze wcale, a różnica rzadko leży w branży czy wielkości. Leży w tym, kto opisał zadania, zanim AI pojawiła się w obrazie. Firma z opisanymi procesami może relatywnie szybko wskazać, jaką część z nich można przekazać systemowi. Firma, w której praca tkwi w głowach, musi najpierw wykonać ten krok, zanim AI będzie mogła coś z tego przejąć. To jest jednocześnie pytanie o wartość: jak mierzy się, jak dużo przechodzi przez właściciela wyjaśnia, dlaczego firmy z zapisaną wiedzą mogą szybciej wykazać, co robi AI, niż firmy, w których ta wiedza nigdy nie została spisana.
Oszczędność wynikająca z AI nie liczy się dla kupującego automatycznie jako zysk dobrej jakości. Oszczędność powiązana z jedną umową z jednym dostawcą jest bardziej krucha niż oszczędność zakotwiczona w samym procesie i działająca dalej bez tego dostawcy. Również wpływ na kapitał obrotowy nie jest z natury korzystny: szybsze przetwarzanie faktur lub zamówień może skrócić czas realizacji, ale co to jest kapitał obrotowy i dlaczego liczy się przy sprzedaży pokazuje, że relacja między automatyzacją a pozycją kasową nie jest liniowa.
Co firma następnie robi z przeglądem pracy przejętej, wymagającej częściowego nadzoru lub trwale ludzkiej, jest decyzją pracodawcy. Dla decyzji dotyczących personelu obowiązują odrębne wymogi prawne, a ten przegląd nie stanowi dla nich podstawy. Celem jest obraz faktów: jaka praca jest powiązana z kim lub czym i co to znaczy dla tego, co pozostanie, gdy dana osoba odpadnie. To jest też miejsce, w którym rolę odgrywa rozproszenie wiedzy: jak zapobiec temu, by Państwa wartość tkwiła w garstce głów dotyka tego samego pytania, tylko od strony ludzi, a nie systemów.
Moment, w którym ten przegląd daje najwięcej, nie jest chwilą tuż przed sprzedażą, lecz znacznie wcześniej, gdy jest jeszcze przestrzeń, aby coś zrobić z zależnościami, zanim kupujący je zastanie. Kiedy należy zacząć przygotowania do sprzedaży zależy między innymi od tego, jak duża część obecnej pracy jest jeszcze związana z osobami, które nie zostaną.
Na pytanie leżące u podstaw, jaka praca w tej konkretnej firmie da się faktycznie przejąć przez AI, odpowiada się dla każdego zadania w skanie pracy FTE TO AI. Dla tych, którzy najpierw chcą wiedzieć, gdzie cena dziś jest pod największą presją, dostępny jest bezpłatny test wartości: osiem krótkich pytań, jedno na każdy czynnik wartości, z obrazem tego, który czynnik dziś waży najbardziej. Pełny skan wartości, z wynikami dojrzałości, dowodami dla każdego czynnika i dwuletnim kalendarzem do momentu wyjścia z inwestycji, jest w budowie.