Tai gali būti nepatogi tiesa, bet ją reikia pasakyti. Dauguma vadovų mano, kad jų veikla veikia kaip „Formulės 1“ boksų sustojimas. Iš tikrųjų, be duomenų, ji labiau primena spūstį piko metu.Kodėl taip nutinka? Todėl, kad jie valdo remdamiesi rezultatais – susitelkia į tai, ar tikslas buvo pasiektas – tačiau dažnai nesugeba valdyti kritinio kelio, kuris apibrėžia, kaip iki jo buvo prieita.
Šis skirtumas tarp suvokiamo efektyvumo ir operacinės realybės vadinamas „Delusion Gap”.
Siekiant išspręsti šią matomumo problemą, produktyvumo intelekto platformos, tokios kaip KYP.ai (Know Your Process, Know Your People, Know Your Potential), veikia kaip organizacijos MRT – jos diagnozuoja tikrąsias problemų priežastis, o ne tik gydo simptomus.
Pakeisdama valdymą, pagrįstą „nuojauta“, duomenimis grindžiamu sprendimų priėmimu, platforma siekia suteikti vadovams „ramų nakties miegą“ ir leisti jiems gerti kavą su malonumu, o ne skubant.
Šiame straipsnyje pasineriame į krištolo skaidrumo, duomenimis paremtą vaizdą, kaip darbas iš tikrųjų atliekamas, peržengdami „gražius grožinės literatūros kūrinius“, dažnai randamus oficialiuose procesų žemėlapiuose.
Tavo efektyvumo suvokimas gali būti klaidingas
Ir tame nėra nieko blogo. Tam tereikia nedidelės korekcijos.
Problema 1: „paslėptų pajėgumų“ mitas
Vadovai dažnai prašo didinti darbuotojų skaičių, remdamiesi įsitikinimu, kad „visi yra užsiėmę“. Produktyvumo intelektas atskleidžia, kad būti „užsiėmus“ dažnai reiškia būti „įstrigus“. KYP sprendimas identifikuoja pajėgumų nutekėjimus, pavyzdžiui, laiką, švaistomą nekuriančiai vertės veiklai, tokiai kaip iki 20 % darbo dienos, galimai skiriamos duomenų klaidų taisymui.
Problema 2: „sielą gniuždanti“ užduotis
Įsivaizduok tai: nuimi Robert Lewandowski nuo aikštės ir liepi jam dienų dienas mušti tik baudinius. Jis galbūt akimirką nusišypsos, gal net pasimėgaus pirmąja popiete. Jis sukurtas laimėti rungtynes ir padėti komandai, o ne be perstojo kartoti tą pačią smūgio seką.
Didelė darbuotojų kaita ir prastas išlaikymas dažnai kyla dėl to, kad talentingi žmonės yra verčiami atlikti pasikartojantį „robotinį darbą“.
KYP.ai sprendžia šią problemą identifikuodama „copy-paste“ kilpas (vadinamąsias swivel-chair veiklas), kurios griauna motyvaciją. Tai paverčia subjektyvius nusiskundimus objektyviais pokyčių įrodymais. Pavyzdžiui, įrankis atskleidė nebūtinus „workaround’us“, kai darbuotojai kopijavo pastabas iš elektroninių lipnių lapelių ir įklijuodavo jas į lėtą ERP sistemą.
„Process friction“ – atotrūkis tarp to, kaip darbas turėtų vykti, ir to, kaip jis iš tikrųjų vyksta
Problema 3: „standartizacijos“ melas
Oficialios standartinės veiklos procedūros (SOP) dažnai „visiškai neatitinka realybės“. KYP.ai pateikia gyvą, nuolat atsinaujinantį skaitmeninį darbo žemėlapį ir atskleidžia procesų variantus. Ji gali parodyti, kad 50 žmonių gali apdoroti sąskaitas naudodami net 200 skirtingų darbo eigų, tiksliai nurodydama, kurie variantai yra dažniausi.
Problema 4: „projekto poveikio“ juodoji dėžė
Be „prieš“ nėra „po“. Transformacijos ir procesų tobulinimo (PEX) lyderiai po įgyvendinimo dažnai susiduria su sunkumais įrodydami savo projektų investicijų grąžą (ROI). Sprendimas paprastas: atsižvelgti į „prieš“ ir „po“. Išmatavus procesą Q1, įgyvendinus pokyčius ir pakartotinai išmatavus Q2, skirtumas suteikia neginčijamą ROI.
„Automation dead-end“ – kai išsenka tavo automatikos projektų pipeline’as
Problema 5: „tuščias pipeline’as“ ir nesėkmingi botai
Tai tarsi vaikščioti tamsoje ieškant šviesos jungiklio. Vietoj to, kad įjungtum šviesą, apversti ryte ant stalo paliktą puodelį arba užkliūni mažuoju kojos pirštu už stalčiaus krašto.
Automatizavimo projektai dažnai stringa, nes komandos automatizuoja mažos vertės procesus arba žlunga susidūrusios su didele procesų variacija. Productivity Intelligence pašalina „automation dead-end“, pateikdama duomenimis pagrįstą kelrodį.
Užuot spėliojusi, ką automatizuoti, platforma identifikuoja geriausius naudojimo atvejus ir automatiškai iš anksto apskaičiuoja verslo pagrindimą.
Pavyzdžiui, ji gali apskaičiuoti, kad konkretaus žingsnio automatizavimas leis sutaupyti 500 tūkst. eurų. Ji taip pat suteikia validaciją, užtikrindama, kad automatizacijos veiktų tinkamai.
Be to, platforma veikia kaip „AI agentic story“ įgalintojas, padėdama kurti agentų kodą ir, remdamasi realiais duomenimis, apskaičiuodama verslo pagrindimą.
Tikruosius indėlio kūrėjus rasti hibridiniame darbo modelyje
Problema 6: „rezultatų ir matomumo“ paradoksas
Tai tarsi turėtum savo korporatyvinį Banksy. Tu žinai, kad kažkur yra žmogus, atliekantis išskirtinį darbą, bet jo beveik nematai, ir tai tikrai ne tie, kurie per skambučius pirmi griebia mikrofoną ar nuolat užtvindo pokalbių gijas.
Visas pasaulis žino, kad hibridinėje darbo aplinkoje „garsūs darbuotojai yra paaukštinami“, o tylūs, aukštus rezultatus pasiekiantys intravertai dažnai nepastebėti perdegsta.
KYP.ai sprendžia šią problemą subalansuodama darbo krūvį. Platforma vizualizuoja, kas yra perkrautas darbu (kartais dirba iki vidurnakčio), o kas turi laisvų pajėgumų. Tai perkelia veiklos vertinimą nuo subjektyvių kriterijų, tokių kaip „kas greičiausiai atsako Teams“, prie objektyvių duomenų apie tai, kas iš tikrųjų atlieka darbą.
Rasti įrankius, kurių niekada nepatvirtinai, bet kuriuos naudoja visi
Problema 7: „programėlių išsikerojimas“ ir techninė skola
Įprasta, kad tokie padaliniai kaip finansai teigia naudojantys tik pagrindines sistemas (pvz., SAP ir Excel), tačiau iš tikrųjų jie gali remtis 500 ar net daugiau skirtingų programų ir interneto svetainių.
Platforma atskleidžia šį „app sprawl“ ir identifikuoja „tech friction“. Ji aptinka, kada lėta ar pasenusi technologija yra tikrasis siaurasis taškas, pavyzdžiui, programa, kuri 1 000 kartų per dieną kraunasi po 10 sekundžių, taip įrodydama, kad IT sukelia produktyvumo praradimą.
Ji taip pat matuoja brangių naujų sistemų (tokių kaip Salesforce ar Workday) įsisavinimą ir patikrina, ar komandos iš tikrųjų naudoja programinę įrangą, už kurią įmonė sumokėjo.
Pradėk užkirsti kelią problemoms, užuot nuolat gesinęs gaisrus
Productivity Intelligence iš esmės pakeičia organizacijos veiklos poziciją, perkeldama ją nuo reaktyvaus veikimo (nuolatinio problemų gesinimo) prie proaktyvaus (perdegimo, švaistymo ir technologinės skolos prevencijos dar prieš joms atsirandant).
Duomenys suteikia CIO, COO ir transformacijos vadovui informaciją, kurios jiems reikia sėkmei pasiekti ir įrodyti jų remiamų žmonių bei iniciatyvų vertę. Šis požiūris prilygsta apsilankymui pas gydytoją profilaktinei apžiūrai: matavimai atliekami siekiant užkirsti kelią nelaimei ir palaikyti sveikatą, o ne nubausti pacientą.
Dar labiau padidindamos naudą, generatyvinio dirbtinio intelekto funkcijos, tokios kaip „Concierge“, leidžia vadovams ir darbuotojams „bendrauti su savo duomenimis“ – įvesti klausimus ir akimirksniu gauti kontekstinius, konkrečiai situacijai pritaikytus atsakymus, taip sudėtingas duomenų įžvalgas paverčiant lengvai prieinamomis.
