Kennisbank

Czego łańcuch kolejnych kroków wymaga od organizacji

Łańcuch to coś innego niż zadanie. Przy zadaniu ktoś, lub coś, wykonuje czynność i dostarcza wynik. Przy łańcuchu jeden krok logicznie wynika z drugiego: wynik kroku pierwszego jest wejściem kroku drugiego, a błąd, który tam powstaje, wędruje dalej do wszystkiego, co następuje później. Oferta, która startuje od błędnie wypełnionych danych klienta, dossier, które w niewłaściwym statusie trafia do kolejnego działu, sygnał, który nie został obsłużony przed eskalacją. Łańcuchy są wszędzie w organizacji i rzadko można je przypisać do jednego działu lub jednego systemu.

To sprawia, że łańcuchy są jednocześnie atrakcyjne i trudne dla AI. Atrakcyjne, ponieważ obietnica automatyzacji polega właśnie na łączeniu kroków, które obecnie są przekazywane ręcznie. Trudne, ponieważ łańcuch działa tylko wtedy, gdy każde ogniwo jest wystarczająco wiarygodne, a przekazanie między ogniwami jest jasno zdefiniowane. Jedno słabe ogniwo, i łańcuch się przerywa — często widoczne to jest dopiero kilka kroków dalej, gdy nikt już nie wie, gdzie coś poszło nie tak.

Co dzieje się pod okienkiem czatu

Okienko czatu pokazuje jedną interakcję: pytanie, odpowiedź. Łańcuch rozgrywa się na warstwie poniżej, gdzie systemy przekazują dane, zmieniają statusy i decyzje wywołują następny krok. Aby łańcuch działał, ta warstwa musi być w stanie zapewnić kilka rzeczy.

Po pierwsze, musi być jasne, kiedy krok jest zakończony i kolejny może się zacząć. Brzmi to oczywiście, ale w wielu organizacjach nie jest to nigdzie ustalone — pozostaje w głowie pracownika, który wie, kiedy dossier jest „wystarczająco kompletne”, aby je przekazać dalej. Po drugie, musi istnieć coś, co informuje krok pierwszy o błędzie powstałym w kroku drugim, a nie coś, przez co błąd bezgłośnie wędruje dalej do kroku trzeciego. Po trzecie, musi istnieć forma odpowiedzialności za cały łańcuch, nie tylko za poszczególne kroki — kto lub co odpowiada za całość, nie tylko za własny element.

Te trzy punkty są bliskie tematom, które w innych miejscach są omawiane osobno. Koordynacja między działami dotyczy samego przekazania: kto coś przekazuje komu i co przy tym może zostać utracone. Monitorowanie i sygnalizacja dotyczy momentu, w którym musi stać się jasne, że krok został zakończony lub właśnie się zatrzymał. Łańcuch łączy te osobne elementy w jedną całość i przez to jest bardziej podatny na zakłócenia niż suma jego części.

Czego to wymaga od organizacji

Aby przekazać łańcuch, lub jego część, do AI, najpierw musi być ustalone coś innego: łańcuch musi istnieć jako opisany proces, a nie tylko jako zwyczaj. Dokąd przekazanie między krokiem drugim i trzecim istnieje tylko dlatego, że dwoje współpracowników znają się od lat i wiedzą, czego mogą się od siebie wzajemnie oczekiwać, nie ma nic, co system mógłby przejąć. Organizacja musi uczynić wyraźnym to, co obecnie jest niejawne.

Wymaga to zarządzania danymi, które wykracza poza samo przechowywanie informacji. Chodzi o rozpoznawalne, konsekwentne punkty przekazania: te same pola, te same statusy, tę samą definicję „gotowe” przy każdym ogniwie. Bez tej konsekwencji łańcuch działa dobrze tylko tak długo, jak długo są obecni ludzie, którzy noszą wyjątki w głowie — a to jest właśnie ta podatność na zakłócenia, która stoi na przeszkodzie pilotowi. Łańcuch, który w środowisku testowym działa bezbłędnie, w praktyce spotyka się z dossier wypełnionym trochę inaczej niż oczekiwano, lub z działem, który stosuje własną interpretację statusu.

Istnieje również strona organizacyjna. Kto jest właścicielem procesu, który przechodzi przez trzy działy? Kto decyduje, co się dzieje, gdy krok się zatrzymuje: zwrócić, eskalować, czy zrobić coś innego? Te pytania istnieją już przed pojawieniem się AI, ale łańcuchy, które przebiegają częściowo lub całkowicie automatycznie, czynią je nieuchronnymi. System nie improwizuje, gdy reguły są nieobecne; zatrzymuje się, albo działa dalej na podstawie założenia, które nikt nie sprawdził.

Dwa tematy, które często kryją się w łańcuchach, zasługują na osobną uwagę: czytanie i podsumowywanie dokumentów jako często powtarzający się krok w ramach większego łańcucha, oraz rejestrowanie i śledzenie rozmów jako ogniwo, od którego wiele łańcuchów praktycznie się zaczyna — telefon, wywiad wstępny, zgłoszenie, które uruchamia resztę.

Dlaczego tego nie da się przetestować w kącie

Łańcuch trudno zamknąć w małym pilocie, właśnie dlatego, że jego wartość leży w połączeniu między krokami, które zwykle należą do różnych zespołów. Pilot, który patrzy tylko na krok drugi, bez uwzględnienia przekazania z kroku pierwszego i do kroku trzeciego, testuje coś innego niż to, co musi się dziać w praktyce. Dlaczego pilot, który działa tylko w swoim kącie, niczego nie przynosi, jest wyjaśnione na tej stronie, i dotyczy to łańcuchów może nawet silniej niż pojedynczych zadań.

Co temu musi poprzedzać

Zanim organizacja może ocenić, czy jest gotowa powierzyć łańcuchy AI, warto wiedzieć, jak dojrzała jest organizacja w podstawowych wymiarach: organizacja, infrastruktura IT i zarządzanie danymi mają priorytet, ponieważ łańcuch, który opiera się na niestabilnych danych lub niejasnych odpowiedzialnościach, nie stanie się solidniejszy przez to, że przepuści się przez niego system. Pomiar dojrzałości hybridresourcing ukazuje to na pięciu poziomach i siedmiu wymiarach, z rundą punktową, w której kilka osób ocenia niezależnie, dzięki czemu widać, gdzie w organizacji rozchodzą się poglądy. Narzędzie jest w budowie; kto chce z tym zacząć pracę, może zapisać się na listę oczekujących.

Tam, gdzie ta strona dotyczy pytania, czy organizacja jest w stanie unieść łańcuch, skan pracy FTE TO AI dotyczy czegoś innego: obliczana jest w nim, dla każdego zadania, jaka część pracy może zostać przejęta przez AI. To rozróżnienie ma znaczenie w momencie, gdy wiadomo już, jakie łańcuchy istnieją w organizacji — skan pracy pokazuje dla każdego kroku w tym łańcuchu, gdzie leży potencjał przejęcia, bez odpowiadania na pytanie, czy organizacja jest już na to gotowa.