На нивото insight се е случило нещо, което надхвърля отделните експерименти. Организацията разбира не само че AI прави нещо, но и защо на едно място работи, а на друго не. Възникнал е език, чрез който да се води този разговор: хората говорят за качество на данните, за отговорност при грешки, за кои процеси се поддават на автоматизация и кои не. Това е различен разговор от този отпреди година, когато въпросът беше основно дали един пилотен проект дава резултат.
Характерно за това ниво е следното: разбирането е налице, но все още не е закотвено навсякъде в начина, по който се вземат решения. Един отдел има ясна представа какви данни са му необходими и какви липсват. Друг отдел все още добросъвестно следва пилотен проект, без някой да е установил дали основната инфраструктура издържа. Insight следователно не е равномерен слой върху цялата организация. По-скоро е съвкупност от места, на които светлината е светнала, с участъци помежду им, които все още стоят в тъмнина.
Стъпката към следващото ниво, intelligence, изисква това разбиране да се превърне в управление. Не инцидентно — като реакция на възникнал проблем — а структурно, като част от начина, по който организацията обичайно работи. Това засяга същите фундаментални измерения, които вече бяха определящи и на предишните нива: организирано ли е управлението на данни така, че решенията, взети на база резултати от AI, да могат да се обосноват? Изградена ли е IT-инфраструктурата така, че новите приложения да не започват всеки път от нулата? Организирана ли е самата организация така, че отговорността за AI-базираните процеси да е закотвена някъде, а не разпределена малко навсякъде?
На нивото insight често виждате, че тези въпроси вече са зададени, но отговорът се различава по измерение. Едно измерение вече е толкова напреднало, че управлението е възможно; друго все още върви след разпокъсани инициативи. Тази разлика в темпото е точно там, където разсейването в кръг от plot става видимо: когато няколко човека оценяват поотделно, се вижда, че един респондент смята, че организацията стои напреднало по управление на данни, докато друг поставя същото измерение все още на foundation. Това разсейване не е шум. То показва кое измерение първо изисква внимание и кое трябва да последва.
Изкушението на това ниво е вниманието да се насочи към измеренията, които са най-видими — често зависимите измерения, близки до ежедневната работа. Но фундаментните измерения имат предимство. Ако управлението на данни не е в ред, всяко управление на база резултати от AI остава несигурно, колкото и разбиране да е изградено. Ако IT-инфраструктурата е разпокъсана, всяко приложение остава остров, дори ако организацията вече може добре да говори за него вътрешно.
Това не е различен ред от този, който важеше на предишните нива. Това е същият ред, но в момент, в който разходите от прескачането му стават по-видими. При baseline и foundation отсъствието на основа все още можеше да се скрие зад факта, че се случваше малко. При insight вече се движи повече, а това прави слабото фундаментно измерение по-осезаемо: управление, което не издържа, решения, които впоследствие не могат да се проследят, приложения, които засядат веднага щом надхвърлят границата на един отдел.
Преходът към intelligence не е въпрос на прилагане на повече AI. Той е въпрос на доизграждане на фундаментните измерения дотолкова, че зависимите измерения да могат структурно да се надграждат върху тях. Това се различава силно според организацията: една организация трябва основно да консолидира управлението на данни, друга има IT-инфраструктура, която първо трябва да бъде обединена, преди да може да се управлява по-широко. Какво точно ще бъде, зависи от къде разсейването в кръга от plot е най-голямо — това е мястото, на което чака следващото ниво.
Кой иска да погледне отвъд intelligence, ще намери на страницата за нивото след intelligence описание на онова, което възниква, когато управлението вече не е само структурно, а самообучаващо се. Кой търси разпознаване по-рано в пътя, може да препрочете при activation как изглеждаше фазата, преди да възникне разбирането, или да провери какво означава, когато agents, изпълняващи работа, започнат да играят роля наред с управляващия слой, който се изгражда на това ниво.
Insight ви казва къде стои организацията в способността си да носи AI: кои измерения са стабилни и кои все още стоят разхлабени. Това е различен въпрос от този кой дял от самата работа наистина може да се предаде на AI. Веднага след като носещата страна се изясни по-добре, вторият въпрос става релевантен: кой дял от задачите в рамките на процес наистина може да бъде поет. Точно за това е създаден работният скенер на FTE TO AI — метод на изчисление, който за всяка задача установява какъв дял от работата отговаря на условията за поемане, така че разговорът за intelligence да не се води само за готовност, но и за онова, което, щом тази готовност е налице, действително може да се спечели.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.