Koliko je poslovna usluga daleko stigla s AI zrelošću

Poslovne usluge — odvjetništvo, računovodstvo, savjetovanje, HR usluge, pravno i porezno savjetovanje — u svojoj srži prodaju nešto što se teško automatizira bez rasprave: prosudbu. Gdje fabrika optimizira proces i trgovina upravlja asortimanom, ovaj sektor prodaje stručnost ljudi koji znaju nešto što klijent ne zna. To čini odnos između ambicije i spremnosti drugačijim nego drugdje. Interes za AI je velik, često veći nego u sektorima s manjom marginom na znanju. Ali pitanje može li organizacija podnijeti taj interes, redovito zapinje na dijelovima koji nemaju nikakve veze s AI-jem.

Sektor koji se vrti oko ljudi i dosjea, ne oko sustava

Mnogi uredi u poslovnim uslugama izrasli su oko partnera, seniornog savjetnika, čovjeka s mrežom i pamćenjem. Znanje se nalazi u glavama, u razmjeni e-mailova, u dosjeima koji su izgrađeni po klijentu ili po slučaju, a ne u zajedničkim sustavima koji se međusobno povezuju. To funkcionira dobro dok ljudi ostaju. Postaje problem čim želite izgraditi nešto što se mora moći osloniti na to znanje. AI koji mora raditi s dosjeima, presedanima ili korespondencijom s klijentima, treba nešto na čemu će se temeljiti: strukturu u kojoj su informacije pronalazive i usporedive. Ta struktura u dijelovima sektora još nedostaje, ne iz nespremnosti, već zato što sam posao nikada nije tražio tu strukturu.

Organizacija i podaci prednjače ispred infrastrukture, ili obrnuto

Pet razina mjerenja — baseline, foundation, activation, insight, intelligence — u ovom sektoru pokazuju promjenjivu slika po dimenziji, a ta slika je rijetko ravnomjerna. Neki uredi imaju svoje upravljanje podacima u redu: dosjei su strukturirani, prava pristupa su uređena, postoji ideja o tome što se gdje nalazi. Ali IT infrastruktura iza toga je zastarjela ili razdrobljena na zasebne aplikacije koje ne komuniciraju međusobno. Kod drugih ureda je upravo obrnuto: moderni sustavi, ali organizacijski nema jasnoće o tome ko o čemu odlučuje, ko može odobriti primjenu AI-ja, ili ko je odgovoran ako nešto krene po zlu. Obje situacije dovode do istog rezultata — pilot koji sam po sebi dobro funkcionira, ali se ne skalira jer temeljne dimenzije nisu na istoj razini. To je redoslijed koji mjerenje otkriva: organizacija, infrastruktura i upravljanje podacima moraju prvo dosegnuti određenu razinu prije nego što ovisne dimenzije, kao što su automatizirano testiranje ili kontinuirana optimizacija, od toga imaju koristi.

Raspon između partnera i zaposlenika je signal, ne problem

Krug procjene, u kojem više ljudi zasebno ocjenjuje, u poslovnim uslugama često pokazuje specifičan obrazac: partner ili direktor ocjenjuje organizaciju više nego savjetnik koji svakodnevno radi s dosjeima. Ta razlika govori nešto. Može značiti da se odluke o AI-ju donose na razini uprave bez da dopiru do radnog mjesta, ili da se na terenu već dugo bori sa sustavom koji se s vrha ocjenjuje kao dovoljan. Obje interpretacije su korisne, i obje se mogu vidjeti samo tako da se različiti ljudi zasebno puste da ocjenjuju, ne postavljanjem jednog dojma osobi koja izrađuje izvještaj.

Poverljivost kao faktor koji drugi sektori manje poznaju

Što ovaj sektor razlikuje od, na primjer, trgovine na malo ili ugostiteljstva je osjetljivost samih podataka. Odvjetnički ured ili računovodstveni ured radi s informacijama koje su predmet obveze čuvanja tajne, disciplinskog prava, pravila koja ne vrijede za zalihe trgovine ili jelovnik. To direktno pogađa dimenziju upravljanja podacima: ne samo je li podatak pronalaziv, već je li taj podatak pohranjen i zaštićen na način koji dopušta korištenje AI-ja bez narušavanja poverljivosti. To traži drugačiji tempo od sektora gdje su podaci manje osjetljivi, i ta razlika u tempu vidljiva je u rezultatima na ovoj dimenziji.

Slične prepreke, drugačiji sektor

Obrazac visoke ambicije uz nepotpunu osnovu nije jedinstven za poslovne usluge. U IT sektoru često se javlja obrnuti problem — snažna infrastruktura bez organizacijske jasnoće — a u financijskim uslugama zadrška se često nalazi u regulativi koja se mijenja brže nego što je sustavi mogu pratiti. Usporedba nije namijenjena da jedan sektor učini boljim ili lošijim od drugog, već da pokaže da je redoslijed — prvo temeljne dimenzije, zatim ovisne — svugdje isti, iako se sadržaj po sektoru razlikuje.

Što ovo mjerenje ne radi

Ovo mjerenje ne govori ništa o tome koje zadatke u uredu AI može preuzeti, i koliko vremena bi to oslobodilo. To je drugo pitanje, koje traži drugačiji pogled: ne na organizaciju kao celinu, već na sam posao, zadatak po zadatak. Ko nakon ovog mjerenja želi znati što, s obzirom na trenutnu spremnost, stvarno dolazi u obzir za AI, to pronalazi u radnoj skali FTE TO AI, koja po zadatku izračunava koji se dio može preuzeti.

Alat koji provodi mjerenje zrelosti i krug procjene još je u izradi. Ko ovo želi koristiti čim postane dostupan, može se prijaviti na listu čekanja.