El debate sobre el futuro del trabajo tiene un problema de evidencia

No faltan cifras sobre cuánto trabajo absorberán los agentes. Hay una escasez considerable de cifras obtenidas al observar a los agentes trabajando.

Esta brecha no es un accidente. Observar la adopción real es lento, complicado y específico de la organización, mientras que producir una estimación de exposición lleva una tarde y una taxonomía de tareas. Así que las estimaciones llegaron primero y desde entonces han estado circulando con una precisión que nunca tuvieron.

Lo que realmente miden las estimaciones

El método habitual toma una ocupación, la descompone en tareas, juzga qué tareas podría realizar un modelo de manera plausible e informa la proporción. Es un método razonable para lo que es. El problema es lo que sucede en la traducción.

Una tarea en una taxonomía es una unidad limpia. Una tarea en un trabajo está incrustada en un contexto que la taxonomía descartó: a quién hay que preguntar primero, qué excepción se aplica este trimestre, qué dijo el cliente por teléfono que nunca quedó registrado en el registro. Un agente que puede realizar la versión de la taxonomía no necesariamente ha tocado la real.

Entonces, una puntuación de exposición es una declaración sobre las tareas tal como se describen. Habitualmente se lee como una declaración sobre los trabajos realizados, y esas son afirmaciones diferentes.

La parte que queda fuera

En las organizaciones con las que trabajamos, la mayor parte del esfuerzo no es la tarea que realiza el agente. Es todo lo que lo rodea.

Decidir qué trabajo es seguro entregar. Establecer quién es el propietario del agente. Definir cómo se ve un buen resultado con suficiente precisión para calificarlo. Construyendo el paso de revisión. Al darse cuenta, tres semanas después, de que el agente ha estado haciendo algo casi bien en silencio.

Nada de eso aparece en una estimación de exposición, y todo determina si la exposición alguna vez se convierte en algo. Esta es la razón por la que las curvas de adopción no se parecen en nada a las previsiones: el cuello de botella nunca fue la capacidad del modelo.

Lo que mediríamos en su lugar

La medición honesta de la adopción de agentes es más difícil y menos citable, pero es posible. Se parece a esto.

• Realice un seguimiento de los resultados, no de la capacidad. No "un agente podría hacer esto", sino "hizo uno y el resultado fue aceptado sin reelaboración".
• Cuente la reseña. Si un humano lee cada resultado con atención, el trabajo se movió en lugar de desaparecer. Eso sigue siendo un cambio, pero es diferente.
• Sigue a los huérfanos. Los agentes que funcionan durante meses después de que terminó su propósito son un costo real y una señal sobre la gobernanza.
• Medida por agente, no por organización. Las cifras agregadas ocultan el hecho de que dos de cada cuarenta agentes suelen realizar la mayor parte del trabajo útil.
• Informar las fallas. Los estudios de adopción que sólo cuentan los éxitos describen un mundo en el que nadie trabaja.

Por qué esto importa más allá de la precisión

Las malas estimaciones no sólo son erróneas, sino que también son caras. Un equipo de liderazgo que cree que el sesenta por ciento de una función es automatizable planificará eso y luego pasará un año descubriendo la diferencia entre una tarea y un trabajo. Un equipo que cree que nada es automatizable se perderá los casos concretos en los que los agentes realmente eliminan horas de una semana.

Ambos errores provienen del mismo lugar: un número que sonaba lo suficientemente específico como para planificarlo, producido por un método que nunca fue capaz de esa especificidad.

¿Qué estamos haciendo al respecto?

Yaju Labs estudia cómo las organizaciones realmente crean, usan, administran y mejoran agentes, lo que significa observar la capa operativa que saltan las estimaciones de exposición. Publicamos lo que encontramos, incluidas las partes que no respaldan una narrativa limpia.

Es un trabajo más lento que producir otro pronóstico. También tiene la ventaja de describir algo que sucedió.

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Las páginas del Futuro del Trabajo cubren las cuatro áreas que estudiamos y por qué la brecha entre crear un agente y operarlo es el verdadero tema. Si desea participar en ese trabajo en lugar de leer sobre él, unirse a la Comunidad de Desarrollo Abierto es gratuito.