Бизнес услугите — адвокатура, счетоводство, консултантски услуги, услуги за човешки ресурси, юридически и данъчен консултинг — по своята същност продават нещо, което трудно се автоматизира без дискусия: преценка. Докато фабриката оптимизира процес и магазинът управлява асортимент, този сектор продава експертизата на хора, които знаят нещо, което клиентът не знае. Това прави съотношението между амбиция и готовност различно от другаде. Интересът към AI е голям, често по-голям, отколкото в сектори с по-малка марж на знанието. Но въпросът дали организацията може да носи този интерес, редовно засяда при компоненти, които нямат нищо общо с AI.
Много кантори в бизнес услугите са израснали около партньора, старшия консултант, човека с мрежата и паметта. Знанието се съдържа в глави, в имейлова кореспонденция, в досиета, изградени по клиент или по случай, не в общи системи, които се свързват едни с други. Това работи добре, докато хората остават. Превръща се в проблем веднага щом искате да изградите нещо, което трябва да може да се опира на това знание. AI, който трябва да работи с досиета, прецеденти или клиентска кореспонденция, се нуждае от нещо, върху което да се крепи: структура, при която информацията е откриваема и съпоставима. Тази структура все още липсва в части от сектора, не от неохота, а защото самата работа никога не е изисквала такава структура.
Петте нива на измерването — baseline, foundation, activation, insight, intelligence — показват в този сектор променлива картина по измерение, и тази картина рядко е равномерна. Някои кантори имат управлението на данните си в ред: досиетата са структурирани, правата на достъп са уредени, има представа какво се намира къде. Но ИТ-инфраструктурата зад това е остаряла или разпокъсана върху отделни приложения, които не общуват помежду си. При други кантори е точно обратното: модерни системи, но организационно няма яснота кой решава по какво, кой може да одобри дадено AI-приложение, или кой носи отговорност, ако нещо се обърка. И двете ситуации водят до един и същ резултат — пилотен проект, който работи добре сам по себе си, но не се разраства, защото фундаменталните измерения не са на едно ниво. Това е последователността, която измерването разкрива: организацията, инфраструктурата и управлението на данни трябва първо да достигнат някакво ниво, преди зависимите измерения, като автоматизирано тестване или непрекъсната оптимизация, да имат полза от него.
Кръгът на нанасяне на точки, при който няколко хора оценяват поотделно, често показва в бизнес услугите специфичен модел: партньорът или директорът оценява организацията по-високо от консултанта, който работи ежедневно с досиетата. Тази разлика говори нещо. Може да означава, че решенията за AI се вземат на директорско ниво, без да достигат до работния етаж, или че работният етаж отдавна се бори със система, която отгоре се оценява като достатъчна. И двете интерпретации са полезни, и двете могат да се видят единствено чрез поотделно оценяване от различни хора, не чрез искане на едно единствено впечатление от онзи, който съставя доклада.
Това, което отличава този сектор от например търговията на дребно или хотелиерството и ресторантьорството, е чувствителността на самите данни. Адвокатска кантора или счетоводна кантора работи с информация, която е предмет на задължение за поверителност, на дисциплинарно право, на правила, които не се прилагат за складова наличност на магазин или меню на ресторант. Това засяга директно измерението управление на данни: не само дали данните са откриваеми, а дали тези данни са съхранени и защитени по начин, който позволява използване на AI без нарушаване на поверителността. Това изисква различно темпо от сектори, където данните са по-малко чувствителни, и тази разлика в темпото се вижда в оценките по това измерение.
Моделът на висока амбиция редом с непълна основа не е уникален за бизнес услугите. В ИТ-сектора често се проявява обратният проблем — силна инфраструктура без организационна яснота — а във финансовите услуги забавянето често се дължи на регулация, която се променя по-бързо, отколкото системите могат да следват. Сравнението няма за цел да представи един сектор като по-добър или по-лош от друг, а да покаже, че последователността — първо фундаменталните измерения, после зависимите — е еднаква навсякъде, макар че съдържанието изглежда различно във всеки сектор.
Това измерване не казва нищо за това какви задачи в рамките на една кантора могат да бъдат поети от AI, и колко време би освободило това. Това е друг въпрос, който изисква друг поглед: не към организацията като цяло, а към самата работа, задача по задача. Който след това измерване иска да знае какво, при настоящата готовност, действително е подходящо за AI, ще намери отговора в работния скенер на FTE TO AI, който изчислява за всяка задача коя част може да бъде поета.
Инструментът, който извършва измерването на зрялостта и кръга на нанасяне на точки, все още е в разработка. Който иска да го използва веднага след като стане достъпен, може да се запише в списъка на чакащите.
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.