To może być niewygodna prawda, ale musimy to powiedzieć. Większość liderów uważa, że ich operacje działają jak pit stop w Formule 1. W rzeczywistości jednak, bez danych, funkcjonują one jak korek w godzinach szczytu. Dlaczego tak się dzieje? Ponieważ zarządzają na podstawie wyników – skupiają się na tym, czy cel został osiągnięty – ale często nie potrafią zarządzać kluczową drogą, która definiuje, jak do tego celu doszli.
Ta różnica między postrzeganą efektywnością a operacyjną rzeczywistością nazywana jest „Delusion Gap”.
Aby rozwiązać ten problem braku widoczności, platformy productivity intelligence, takie jak KYP.ai (Know Your Process, Know Your People, Know Your Potential), działają jak rezonans magnetyczny organizacji – diagnozują źródłowe przyczyny problemów, zamiast jedynie leczyć objawy.
Zastępując zarządzanie oparte na „przeczuciach” podejmowaniem decyzji opartym na danych, platforma ma na celu zapewnić liderom „spokojny sen” i pozwolić im pić kawę z przyjemnością, a nie w pośpiechu.
W tym artykule zagłębiamy się w krystalicznie czysty, oparty na danych obraz tego, jak praca faktycznie jest wykonywana, wychodząc poza „piękne dzieła fikcji”, które często można znaleźć w oficjalnych mapach procesów.
Twoje postrzeganie efektywności może być błędne
I nie ma w tym nic złego. Wymaga to jedynie drobnej korekty.
Problem 1: mit „ukrytej pojemności”
Menedżerowie często wnioskują o zwiększenie liczby pracowników, opierając się na przekonaniu, że „wszyscy są zajęci”. Productivity Intelligence pokazuje jednak, że bycie „zajętym” bardzo często oznacza bycie „zablokowanym”. Rozwiązanie KYP identyfikuje wycieki pojemności, takie jak czas marnowany na pracę niedodającą wartości, np. nawet 20% dnia pracy potencjalnie poświęcane na poprawianie błędów w danych.
Problem 2: „miażdżące duszę” zadanie
Wyobraź sobie taką sytuację: zdejmujesz Robert Lewandowskiego z boiska i każesz mu spędzać całe dni wyłącznie na strzelaniu rzutów karnych. Przez chwilę może się uśmiechnąć, być może nawet polubi pierwszy dzień. Został stworzony do wygrywania meczów i wspierania zespołu, a nie do nieustannego powtarzania tej samej sekwencji strzałów.
Wysoka rotacja pracowników i niska retencja często wynikają z tego, że utalentowani ludzie są zmuszani do wykonywania powtarzalnej „robotycznej pracy”.
KYP.ai rozwiązuje ten problem, identyfikując pętle „copy-paste” (tzw. aktywności swivel-chair), które niszczą morale. Dzięki temu subiektywne skargi zamieniają się w obiektywne dowody na potrzebę zmian. Przykładowo, narzędzie ujawniło zupełnie niepotrzebne obejścia, w których pracownicy kopiowali notatki z elektronicznych karteczek samoprzylepnych i wklejali je do wolnego systemu ERP.
„Process friction” – luka między tym, jak praca powinna przebiegać, a tym, jak faktycznie się odbywa
Problem 3: „kłamstwo standaryzacji”
Oficjalne Standard Operating Procedures (SOP) często „nie mają nic wspólnego z rzeczywistością”. KYP.ai dostarcza żywą, dynamiczną cyfrową mapę pracy i ujawnia warianty procesów. Może pokazać, że 50 osób przetwarza faktury przy użyciu 200 różnych workflowów, dokładnie wskazując, które warianty występują najczęściej.
Problem 4: „czarna skrzynka wpływu projektu”
Bez „before” nie ma „after”. Liderzy transformacji i Process Excellence (PEX) często mają trudność z udowodnieniem zwrotu z inwestycji (ROI) swoich projektów po wdrożeniu. Rozwiązanie jest proste: uwzględnić „before” oraz „after”. Mierząc proces w Q1, wdrażając zmiany, a następnie mierząc go ponownie w Q2, uzyskana różnica dostarcza niepodważalnego ROI.
„Automation dead-end” – moment, w którym pipeline automatyzacji wysycha
Problem 5: „pusty pipeline” i nieudane boty
To jak chodzenie po ciemnym pokoju w poszukiwaniu włącznika światła. Zamiast zapalić światło, strącasz kubek, który rano zostawiłeś na biurku, albo uderzasz małym palcem w krawędź szuflady.
Projekty automatyzacyjne często grzęzną, ponieważ zespoły automatyzują procesy o niskiej wartości lub zawodzą, gdy napotykają dużą zmienność procesów. Productivity Intelligence rozwiązuje problem „automation dead-end”, dostarczając opartą na danych mapę drogową.
Zamiast zgadywać, co automatyzować, platforma identyfikuje najlepsze przypadki użycia i automatycznie wylicza business case z góry.
Na przykład platforma może wyliczyć, że automatyzacja konkretnego kroku przyniesie oszczędności rzędu 500 tys. euro. Dodatkowo zapewnia walidację, upewniając się, że automatyzacje działają poprawnie.
Co więcej, platforma pełni rolę enablera dla „AI agentic story”, pomagając w budowie kodu agentów oraz wyliczając business case w oparciu o rzeczywiste dane.
Odnajdywanie prawdziwych kontrybutorów w modelu hybrydowym
Problem 6: paradoks „wyników vs. obecności”
To jak posiadanie własnego korporacyjnego Banksyego. Wiesz, że gdzieś tam jest ktoś, kto wykonuje świetną pracę, ale nie do końca go widać i na pewno nie są to osoby, które zabierają głos na callach albo dominują w wątkach na czatach.
The whole world knows that in a hybrid working environment, „loud employees get promoted” while silent, high-performing introverts often burn out unnoticed.
KYP.ai rozwiązuje ten problem poprzez równoważenie obciążenia pracą. Wizualizuje, kto jest przeciążony (czasem pracuje do północy), a kto ma wolne moce przerobowe. Dzięki temu oceny pracownicze odchodzą od subiektywnych kryteriów, takich jak „kto najszybciej odpowiada na Teams”, w stronę obiektywnych danych pokazujących, kto faktycznie dowozi pracę.
Odnajdywanie narzędzi, których nigdy nie zatwierdziłeś, a z których wszyscy korzystają
Problem 7: „rozrost aplikacji” i dług technologiczny
Często zdarza się, że działy takie jak Finanse twierdzą, iż korzystają wyłącznie z systemów podstawowych (np. SAP i Excel), podczas gdy w rzeczywistości mogą opierać się na 500 lub nawet większej liczbie aplikacji i stron internetowych.
Platforma ujawnia ten „app sprawl” i identyfikuje „tarcie technologiczne”. Wykrywa, kiedy to wolna lub przestarzała technologia jest prawdziwym wąskim gardłem, na przykład aplikację, która ładuje się 10 sekund i robi to 1 000 razy dziennie, jasno pokazując, że IT powoduje straty produktywności.
Platforma mierzy również adopcję drogich, nowych systemów (takich jak Salesforce czy Workday), weryfikując, czy zespoły faktycznie korzystają z oprogramowania, za które firma zapłaciła.
Zacznij zapobiegać, zamiast gasić pożary
Productivity Intelligence fundamentalnie zmienia sposób funkcjonowania organizacji, przesuwając ją z podejścia reaktywnego (ciągłego gaszenia kryzysów) do proaktywnego (zapobiegania wypaleniu, marnotrawstwu i długu technologicznemu, zanim się pojawią).
Dane dostarczają CIO, COO oraz liderowi transformacji informacji, których potrzebują, aby odnieść sukces i udowodnić wartość ludzi oraz inicjatyw, które wspierają. To podejście można porównać do wizyty u lekarza na badania kontrolne: pomiary są wykonywane po to, aby zapobiec katastrofie i utrzymać zdrowie, a nie po to, by karać pacjenta.
Dodatkowo zwiększając użyteczność, generatywne funkcje AI, takie jak Concierge, pozwalają menedżerom i pracownikom „rozmawiać ze swoimi danymi”, wpisywać pytania i otrzymywać natychmiastowe, kontekstowe odpowiedzi, dzięki czemu złożone insighty danych stają się łatwo dostępne.
