O conducere care întreabă cum să consemneze ce face AI pune de fapt o altă întrebare: ce rămâne dacă anumite persoane ar pleca de mâine. Un cumpărător pune și el această întrebare, doar că despre întreaga companie. El nu cumpără numărul de angajați de pe statul de plată, ci ceea ce continuă să funcționeze fără ei. Consemnarea a ceea ce face AI nu este deci un inventar tehnic de instrumente și licențe, ci o descriere a ce muncă depinde de un sistem și ce muncă depinde de o persoană.
Greșeala pe care o fac majoritatea inventarelor este că împart munca în două categorii: automatizată sau nu. Astfel se pierde din vedere zona intermediară în care se petrece în prezent cea mai mare parte. Există sarcini pe care AI le finalizează în mod autonom, sarcini în care AI face o propunere iar o persoană o aprobă sau o respinge cu un motiv, și sarcini care rămân muncă umană pentru că judecata, relația sau responsabilitatea nu pot fi delegate. Această categorie intermediară este instabilă: supravegherea care este necesară astăzi poate fi mai ușoară în decurs de un an, sau la fel de intensă. Cine consemnează doar ceea ce astăzi rulează deja complet automat, ratează unde se află mișcarea.
Un titlu de funcție spune puțin despre ce poate prelua AI. Un controlor financiar face muncă de raportare care poate fi în mare parte automatizată și muncă de evaluare care nu poate, adesea în cadrul aceleiași săptămâni de lucru. Consemnarea a ceea ce face AI înseamnă deci să se ajungă la nivelul sarcinilor: ce acțiune, cu ce input, cu ce decizie la final. La nivel de funcție se creează o imagine deformată pe care un cumpărător o dezvăluie în cadrul due diligence-ului în decurs de o zi.
Orice estimare a ceea ce poate prelua AI se bazează pe presupuneri privind calitatea datelor, stabilitatea procesului și disponibilitatea unei organizații de a lăsa un sistem să ia decizia. La sarcinile cu multe excepții, input variabil sau evaluări sensibile, marja este largă, iar rezultatul este mai puțin un fapt și mai mult o direcție. Un inventar care nu lasă loc pentru acest lucru, și prezintă totul în procente fixe, merită mai puțină încredere decât un inventar care indică unde marja este mare. Acest lucru este valabil și pentru efectul asupra prețului: care dependență de un furnizor de AI reduce prețul nu poate fi exprimat într-o singură cifră, deoarece depinde de cât din munca preluată depinde de o singură parte externă versus cât este ancorat în procesul propriu.
Există situații în care un inventar al ceea ce face AI are puțină valoare pentru un cumpărător. Dacă preluarea sarcinilor se bazează complet pe cunoștințele unei singure persoane care a configurat sistemul și nimeni altcineva nu poate explica de ce funcționează, mențiunea „automatizat” nu spune nimic despre risc. Aceasta este aceeași întrebare ca la munca umană: de ce un cumpărător întreabă cine întreține AI-ul atinge exact acest punct. O sarcină care astăzi este gestionată de un sistem, dar care în caz de defecțiune poate fi remediată doar de proprietar, contează diferit pentru un cumpărător decât o sarcină care este înțeleasă și întreținută de o echipă.
Unele companii au consemnat deja acest lucru, altele deloc, iar diferența rareori se află în sector sau dimensiune. Ea se află în cine a descris sarcinile înainte ca AI să apară în peisaj. O companie cu procese descrise poate indica relativ rapid care parte dintre acestea poate fi transferată unui sistem. O companie în care munca se află în capul angajaților trebuie mai întâi să facă acest pas înainte ca AI să poată prelua ceva. Aceasta este imediat și o întrebare de valoare: cum măsurați cât depinde de proprietar explică de ce companiile cu cunoștințe consemnate pot demonstra mai rapid ce face AI decât companiile în care aceste cunoștințe nu au fost niciodată scrise.
O economie care rezultă din AI nu contează automat pentru un cumpărător drept profit de calitate bună. O economie care depinde de un singur contract cu un singur furnizor este mai fragilă decât o economie care este ancorată în procesul însuși și care continuă să funcționeze fără acel furnizor. De asemenea, efectul asupra capitalului de lucru nu este de la sine favorabil: o procesare mai rapidă a facturilor sau comenzilor poate reduce timpii de livrare, dar ce este capitalul de lucru și de ce contează la o vânzare arată că relația dintre automatizare și poziția de numerar nu este liniară.
Ce face compania apoi cu inventarul muncii preluate, supuse parțial supravegherii sau rămase muncă umană, este o decizie a angajatorului. Pentru deciziile care afectează personalul se aplică cerințe legale proprii, iar acest inventar nu constituie o fundamentare pentru acestea. Scopul este o imagine factuală: de cine sau de ce depinde munca, și ce înseamnă asta pentru ce rămâne dacă o persoană ar pleca. Aceasta este și zona în care distribuirea cunoștințelor joacă un rol: cum preveniți ca valoarea dumneavoastră să depindă de câteva persoane atinge aceeași întrebare, dar din perspectiva persoanelor și nu a sistemelor.
Momentul în care acest inventar aduce cel mai mult, nu este chiar înainte de o vânzare, ci mult timp înainte, când mai există spațiu pentru a face ceva în privința dependențelor înainte ca un cumpărător să le găsească. Când trebuie să începeți pregătirea unei vânzări depinde parțial de cât din munca actuală mai este legată de persoane care nu vor rămâne.
Întrebarea de fond, care muncă din această companie specifică poate fi cu adevărat preluată de AI, este răspunsă pe sarcină în scanarea muncii de la FTE TO AI. Pentru cei care doresc mai întâi să afle unde prețul este cel mai presat astăzi, există verificarea gratuită a valorii: opt întrebări scurte, una pentru fiecare factor de valoare, cu o imagine a ce factor cântărește cel mai mult astăzi. Scanarea completă a valorii, cu scoruri de maturitate, dovezi pentru fiecare factor și un calendar de doi ani către momentul exit-ului, este în curs de dezvoltare.