Vrijwel elke organisatie worstelt en experimenteert met automatisering. Maar de meesten missen de voordelen die voortvloeien uit diepgaande en systemische verandering. Een van de grootste tekortkomingen, naar onze inschatting, is dat organisaties niet de tijd besteden die nodig is om het werk dat ze overwegen te automatiseren grondig te begrijpen. Het zijn geen deconstruerende taken, zodat de specifieke taken die kunnen worden geautomatiseerd, kunnen worden geïdentificeerd. En zonder deconstructie, bedrijven riskeren aanzienlijke nevenschade en minimaliseren hun ROI als ze proberen om volledige taken te automatiseren.

Dus hoe ga je om met het deconstrueren van banen om te bepalen hoe automatisering het beste kan worden ingezet voor specifieke taken en welke rol automatisering kan spelen?

Er zijn veel manieren om de componentactiviteiten van banen te deconstrueren en te categoriseren, maar we geloven dat ze kunnen worden geïllustreerd met drie fundamentele werkkenmerken:

Repetitief versus variabel werk

Repetitief werk is vaak voorspelbaar, routine, en bepaald door vooraf gedefinieerde criteria, terwijl meer variabel werk onvoorspelbaar is, veranderen, en het vereisen van adaptieve criteria en beslissingsregels.

De meeste werktaken van een kredietanalist zijn repetitief, bijvoorbeeld. Ze verzamelen en synthetiseren vergelijkbare gegevens voor elke leningaanvraag. Ze zoeken naar dezelfde rode vlaggen in elk stuk klantgegevens dat uit bankgegevens wordt gehaald, gegevens van kredietbeoordelaars, overheidsgegevens, en sociale media. Over het algemeen, repetitief werk is meer automatiseringscompatibel met gevestigde oplossingen zoals Robotic Process Automation (RPA). RPA kan dergelijke analyses maar liefst 15 keer sneller uitvoeren, met bijna geen fouten.

Aan de andere kant van het continuüm, het werk van een HR-adviseur is zeer variabel. Elke klantsituatie is anders en elk probleem is uniek. HR-consultants werken met analytische toolkits, verandermanagementkaders, en procesontwerptechnieken die moeten worden aangepast om unieke problemen en oplossingen te diagnosticeren. Dergelijk werk is over het algemeen minder vatbaar voor automatisering, maar vooruitgang in cognitieve automatisering kan sommige analytische taken automatiseren, of "leren" van eerdere klantafspraken.

Onafhankelijk versus interactief werk

Zelfstandig werk vereist weinig of geen samenwerking of communicatie met anderen, terwijl interactief uitgevoerd werk meer samenwerking en communicatie met anderen inhoudt, en vertrouwt op communicatieve vaardigheden en empathie.

Een accountant die aan de hand van voorgeschreven templates en beslisregels wettelijke rapportages voor toezichthouders maakt, doet primair zelfstandig werk. Ze kunnen gegevens uit verschillende bronnen verzamelen, hun bevindingen synthetiseren, geaccepteerde analytische hulpmiddelen toepassen en rapporten opstellen met hun bevindingen zonder dat u met iemand anders hoeft in te schakelen. Een groot deel van dergelijk werk is automatiseringscompatibel met behulp van gevestigde methoden. Bijvoorbeeld, RPA zou de informatieverzameling en -synthese kunnen doen, terwijl kunstmatige intelligentie een groot deel van de analyse zou kunnen doen en bepaalde basisrapporten zou kunnen produceren.

Een callcentermedewerker, anderzijds, doet interactief werk, hun werk afstemmen op de unieke emoties van elke beller, behoeften en stijl van communiceren. Interactief werk is over het algemeen minder automatiseringscompatibel, maar vooruitgang in kunstmatige intelligentie en sensoren kan de emoties van de beller detecteren en het verzoek analyseren om de callcentermedewerker relevante informatie te geven om de beller beter van dienst te zijn met meer empathie en zorgzaamheid.

Fysiek versus mentaal werk

Fysiek werk is werk dat voornamelijk handmatig van aard is, handvaardigheid vereist en, vaak, kracht, terwijl mentaal werk iemands cognitieve vaardigheden vereist.

Het werk van een monteur van een productielijn is fysiek werk. De assembler kan verschillende onderdelen verzamelen, las ze aan elkaar, het werk inspecteren en het eindproduct naar een ander deel van de fabriek verplaatsen. Dergelijk werk leent zich goed voor sociale of collaboratieve robotica die het resultaat zijn van het combineren van AI, sensoren, en mobiele apparatuur. Een collaboratieve robot kan onderdelen verzamelen en verplaatsen en aan elkaar lassen met een precisie die veel groter is dan die van een mens. Anderzijds, het mentale werk van een accountant, zoals we in het bovenstaande gedeelte hebben beschreven, kan vaak worden vervangen of aangevuld door RPA of cognitieve automatisering.

Met deze drie categorieën in gedachten, bedrijven kunnen beter begrijpen welk werk ze denken aan automatisering en hoe specifieke taken worden opgesplitst in afzonderlijke taken.

De volgende stap is dan de vraag:zijn deze taken te automatiseren, technisch sprekend? Zijn deze taken gegroepeerd in een enkele taak, en zo ja, kunnen deze activiteiten worden gescheiden met minimale breuk? En wat is het verwachte rendement van automatisering in termen van productiviteit, snelheid naar vermogen, kosten, risico, enzovoort.? Dit zijn slechts enkele van de vragen die bedrijven moeten stellen, en slechts een onderdeel van een volledige automatiseringsstrategie. Maar ze vermijden de valkuil om al het werk als hetzelfde te behandelen, en evenzeer in aanmerking komen voor automatisering. Sommige werkzaamheden zijn moeilijker te automatiseren dan ander werk en - net zo belangrijk - sommige werkzaamheden zijn zinvol als een enkele taak, terwijl andere werkzaamheden kunnen worden opgesplitst in verschillende taken.