Izobraževalna ustanova ne prodaja izdelka s fiksno specifikacijo. Starši, dijaki, študenti in naročniki izbirajo na podlagi mešanice zanesljivosti urnikov, intenzivnosti mentorstva, odgovornosti do inšpektorata ali financerja ter zmožnosti spremljanja individualnega napredka, ne da bi se to izgubilo v papirologiji. Ure se v veliki meri porabijo za tri vrste dela: poučevanje pred razredom ali skupino, administrativno odgovornost, ki temu sledi (ocenjevanje, vodenje dokumentacije, poročanje), in usklajevanje med učitelji, podporo in vodstvom. Prav ta tretja kategorija pogosto najhitreje narašča, brez da bi kdo to sklenil: urniki, izjeme, prošnje za dopust, komunikacija s starši ali naročniki, iskanje podatkov za revizijo ali akreditacijo.
Okoliščine, ki usmerjajo izid, niso povsod enake. Ustanova s homogeno ciljno skupino in stabilnim kurikulumom ima drugačno porazdelitev bremena kot ustanova s številnimi prilagojenimi programi, spremenljivim vpisom ali večjezično populacijo. Kjer je administrativno breme visoko, čas, ki bi lahko šel v mentorstvo, pogoltne odgovornost do dokumentiranja. Ta razlika delno določa, na čem lahko ustanova zmaga: na razpoložljivosti učiteljev, na hitrosti individualnih povratnih informacij, ali na zanesljivosti same odgovornosti.
AI deloma prevzema delo, ki je prej preprosto zahtevalo ure. Sestavljanje urnikov s kompleksnimi omejitvami lahko izračuna sistem namesto planerja, ki to preizkuša ročno. Prve osnutke poročil, analiz ocenjevanja ali pregledov napredka lahko pripravi AI, učitelj pa jih potrdi, prilagodi ali zavrne. Vpisni obrazci, tokovi prijav in standardna komunikacija s starši ali naročniki lahko potekajo večinoma samodejno. Kar ostaja delo ljudi, je pedagoški pogovor, presoja mejnih primerov in odgovornost za končno oceno dijaka ali študenta.
Ta premik neposredno vpliva na primerjavo med ustanovami. Dokler je bilo sestavljanje urnikov in poročanje predvsem delo zasedenosti, je zmagala ustanova z več administrativnim osebjem ali strožjo kulturo načrtovanja. Če ustanova prepusti večino teh nalog AI-ju, se spremeni, kaj tam prevlada: ne več, kdo je vložil največ kapacitete, temveč kdo sproščene ure dejansko namenja mentorstvu, stikom ali individualni pozornosti. Dve ustanovi z enako AI-uporabo lahko torej vseeno dosežeta različne rezultate, ker ena sproščeni čas vrne v razred, druga pa v nove plasti poročanja.
To se ne zgodi povsod z enako hitrostjo. Ustanove s standardiziranim kurikulumom in jasnimi merili ocenjevanja se lažje odpirajo za avtomatizirano podporo kot ustanove z veliko individualnega prilagojenega dela, kjer vsaka zadeva zahteva lastno presojo. Prav tako se razlikuje stopnja nadzora: kjer vodstvo obravnava izpis AI kot osnutek, ki ga mora učitelj potrditi, nastane drugačno zagotavljanje kakovosti kot tam, kjer izpis nenadzorovano teče naprej. Pri odločitvah, ki vplivajo na osebje, veljajo za to presojo lastne zakonske zahteve; to je stvar ustanove in njenega pristojnega organa, ne primerjave delovnih procesov.
Dimenzije, ki so prej predvsem zadevale obseg — koliko učiteljev, koliko administrativnega osebja, koliko lokacij — se premikajo proti dimenzijam glede razporejanja in odgovornosti. Ali ustanova zmaguje na hitrosti odzivanja staršem, na kakovosti individualnega poročanja o napredku, na zanesljivosti svojih podatkov o ocenjevanju, ali na preglednosti svoje odgovornosti do inšpektorata ali financerja? Vsaka ustanova sporoča trditev o eni od teh točk, vendar ni vsaka trditev podprta z dokazi. Kako to preveriti za lastno ponudbo, je opisano na strani o preverjanju, ali razlikovalna prednost dejansko obstaja.
Indikacijo, kam konkurent usmerja svojo kapaciteto, je pogosto mogoče razbrati iz načina, kako zaposluje: ustanova, ki objavlja razpisana delovna mesta za analitike podatkov namesto za dodatno administrativno osebje, s tem izda nekaj o tem, kje je premik že izvedla, kot je opisano na strani o tem, kaj razpisi za delovna mesta konkurenta razkrivajo. Enaka logika premika je prisotna v drugih sektorjih s podobno prerazporeditvijo ur, kot je razvidno iz analize na čem se zmaguje v IT sektorju zdaj, ko AI prevzema delo in v primerjavi na čem se zmaguje v trgovini na drobno zdaj, ko AI prevzema delo, kjer avtomatizacija urnikov in odgovornosti igra podobno vlogo.
Osnovno vprašanje je za vsako ustanovo drugačno: kateri del dela v vaši organizaciji je resnično mogoče prepustiti AI-ju in kateri del ostaja delo ljudi z človeškim nadzorom. To vprašanje se za vsako nalogo posebej odgovori s pomočjo delovne analize FTE TO AI.
Lahko začnete z opredelitvijo, na čem menite, da zmagujete: hitrost odzivanja, individualno mentorstvo, kakovost odgovornosti ali kaj drugega. Brezplačno preverjanje dimenzij pokaže, katere od teh trditev je mogoče podpreti z dokazi in katere so predvsem predpostavke. Celotna primerjalna analiza, z dokazno matriko po dimenzijah in primerjavo z vašo skupino primerljivih ustanov, je v pripravi.