Il lavoro che non lascia traccia
Una parte ampia del lavoro reale non lascia traccia nei sistemi. Avviene in telefonate, riunioni, e-mail e nell'uso di strumenti. La quota cresce con la seniority. Questo lavoro consuma tempo reale, ma non compare né nelle job description né nei sistemi transazionali. Il C LEVEL TWIN lo porta nel modello.
L'osservazione parte dal C-Level, dove questa quota è più alta. Poi si estende a tutti i livelli dell'organizzazione, e copre attività formali e informali.
Esempio illustrativo. Entrano solo i dati dentro il perimetro autorizzato. Nulla entra nel modello senza una decisione umana.
L'osservazione non è un interruttore. Per ogni persona il modello registra quali fonti sono attive, con quale livello di dettaglio, su quale base legale, con quale autorizzazione e per quanto tempo.
Un task scoperto dall'osservazione non è un cambiamento. È lavoro che esisteva già e non era visibile. Per questo entra nell'AS IS, non in un TO-BE. In un TO-BE gonfierebbe il beneficio di una trasformazione esattamente del lavoro che prima era solo nascosto.
Se più persone con lo stesso JOB mostrano lo stesso task, il task appartiene al JOB: la job description era incompleta. Viene aggiunto al JOB e vale per tutti i titolari. Se lo mostra una sola persona, è una variante individuale e resta legato a quella persona.
Ogni task registra la sua origine: dichiarata od osservata. Il modello calcola la quota di task osservati per JOB, unità e funzione. Una funzione amministrativa osservata all'80% e una funzione operativa osservata al 10% danno affidabilità diverse su carichi, costi e automatizzabilità. Il modello mostra la differenza.
Quando una persona revoca, i task già aggiunti al JOB restano: ora descrivono la posizione, non la persona. I task tenuti come varianti individuali seguono la revoca.
L'AI propone. HR, con il consulente, decide. Il modello registra chi ha proposto, chi ha deciso, su quali evidenze e con quale decorrenza.
Il C LEVEL TWIN osserva persone reali in aziende reali. Non si applica agli ambienti di formazione, dove i dati sono standard per costruzione.