▷ A IA pode compensar a falta de conhecimento dos funcionários?

Nota: O seguinte artigo irá ajudá-lo com: A IA pode compensar a falta de conhecimento dos funcionários?

Como você usa a IA e o redesenho de processos de negócios para compensar os funcionários que podem não ter a experiência ou o know-how do negócio?

Um mecânico em uma oficina mecânica pode executar um programa de diagnóstico de computador em seu veículo para identificar o que está errado, mas ele não pode resolver o problema físico real sozinho. Um representante de atendimento ao cliente pode guiá-lo através de uma lista de verificação com script para solucionar um problema com seu ar condicionado, mas depois que você esgotar essa lista de verificação, ambos ficarão perplexos. Enquanto isso, em TI, o desenvolvedor sem código de crackerjack escreve um aplicativo e o implanta em velocidade recorde, mas fica perdido quando o aplicativo usa mais recursos do que deveria e precisa ser ajustado.

Todos são exemplos de como os processos de negócios fundamentais e a TI por trás deles tornaram-se tão abstraídos do processo orgânico real de fazer algo que os funcionários encarregados de executar essas tarefas simplesmente não podem fazê-lo se a receita predeterminada para o desempenho da tarefa falhar. .

Em uma visita que tive a um engenheiro de materiais da indústria de semicondutores, um gerente me confidenciou que estava profundamente preocupado com o fato de uma nova geração de engenheiros de materiais não ter a capacidade de “desenvolver soluções alternativas” quando um determinado metal necessário para a fabricação estava em falta.

“Na minha época, fazíamos isso”, disse ele. “Mas os novos engenheiros simplesmente não são treinados para ir além das receitas e roteiros de trabalho que foram definidos para eles.”

Como chegamos aqui?

A simplificação dos processos de negócios, altamente benéfica para acelerar os tempos de colocação no mercado, provavelmente teve muito a ver com isso.

Há aquele outro lado da moeda. O que você faz quando não consegue obter respostas para um problema indescritível – porque sua força de trabalho se tornou tão abstraída do problema – com tecnologia e automação que eles realmente não conseguem pensar criticamente além do que suas ferramentas lhes dizem? À medida que mais funcionários são treinados para apertar botões e trabalhar com automação, muitas vezes sem conhecimento substantivo sobre os processos “bare metal” que esses botões e automação estão executando, essas lacunas de conhecimento podem se tornar problemas reais para as empresas.

Como fazer a automação funcionar para sua empresa

O que pode ser feito para que as empresas mantenham e cresçam suas bases internas de conhecimento e trabalhem com as vantagens que a automação do workflow lhes oferece?

Projete processos de negócios que possam lidar com exceções

Os fornecedores de IA e automação dizem que essas tecnologias fazem um trabalho mundano para que os funcionários possam fazer um trabalho importante. Tudo bem, mas o que acontece se surgir uma exceção de processo? O funcionário terá as habilidades para lidar com isso?

CONSULTE: Política de Ética em Inteligência Artificial (TechRepublic )

Uma etapa que os usuários de TI e de negócios podem dar no projeto de sistemas e processos é projetar e testar exceções, bem como o processamento padrão. Existem etapas de processo em vigor para o tratamento de exceções? Existem lacunas de conhecimento dos funcionários que podem impedir que as exceções sejam tratadas? Qual é o plano de jogo do projeto para desenvolver esse conhecimento para tratamento de exceções?

Reimagine o processo de e ao cliente e ao produto

Durante anos, as empresas projetaram e utilizaram um sistema de e ao cliente e ao produto de três níveis que consiste em funcionários de nível um que tinham pouco conhecimento do produto, mas que podiam atender o telefone ou iniciar um bate-papo. A segunda camada desse processo consistia em especialistas no assunto que poderiam intervir se os representantes iniciais não conseguissem resolver o problema. No nível três, um especialista em produtos altamente experiente foi contratado. Com o tempo, tanto a IA quanto a automação foram introduzidas para dar e a esse fluxo de processo.

Vamos imaginar que um fabricante de sistema de água redesenhe o processo reduzindo a escalada de problemas do cliente de um modelo de três níveis para um modelo de dois níveis. No nível um, uma pessoa com algum conhecimento, que é quase uma PME, faz a ligação inicial. Isso resolve cerca de 90% dos problemas. Se a resolução do problema ainda for difícil, o cliente é encaminhado para um especialista em produtos altamente qualificado.

A TI então trabalha com o e ao cliente para redesenhar o fluxo de trabalho e seus sistemas. O resultado é um aumento na satisfação do cliente. Mais chamadas que exigem resolução de problemas são resolvidas na primeira chamada.

Neste exemplo, é questionável se a empresa aumentou sua base de conhecimento interna geral — mas a empresa realocou essa base de conhecimento para que seus clientes tivessem o mais imediato a ela.

Mantenha suas mãos velhas no convés – e deixe-as ensinar!

A TI mudou para mais automação de processos e geradores de código automatizados para que desenvolvedores de TI e desenvolvedores cidadãos possam economizar tempo. Infelizmente, isso não muda o fato de que 70-80% das transações de negócios globais e bilhões de linhas de código são escritos em COBOL, e que o programador COBOL médio dos EUA está na casa dos cinquenta e contemplando a aposentadoria.

COBOL não é um gerador de relatórios sem código ou low-code que faz tudo para você. Requer um conhecimento significativo de sistemas e sub-rotinas, portanto, cabe às empresas reconhecer seus investimentos em COBOL e a necessidade de sustentar esses investimentos.

Central para isso está afetando a transferência de conhecimento de habilidades COBOL de funcionários mais antigos para funcionários de TI mais novos.