Имало е успешен пилот. Ръководството иска темпо. Решението е взето: разгърнете го към останалата част от организацията, други екипи, други отдели. Онова, което работеше в един ъгъл, сега трябва да работи навсякъде.
Това далеч не винаги минава добре. Не защото технологията изведнъж реагира по различен начин, а защото средата, в която тя трябва да функционира, е организирана различно навсякъде. Екипът, в който пилотът успя, случайно имаше ИТ инфраструктура, която можеше да поеме исканото, управление на данните, което беше в ред, и организационна структура, в която някой поемаше отговорност. На друго място в организацията едно или повече от тези неща стоят различно. Резултатът: същото усилие носи резултат на едно място и никакъв на друго, или по-лошо, допълнителна работа за отстраняване на грешки.
Мащабирането се усеща като следваща стъпка, защото пилотът е доказал нещо. Има резултат, има ентусиазъм, има натиск за увеличаване на възвръщаемостта. Който веднъж е накарал нещо да работи, не иска да го ограничи до един екип. Освен това мащабирането е видимо: повече потребители, повече екипи, повече процесни линии, които поемат новия начин на работа. Това се усеща като прогрес, дори когато фундаменталните измерения — организация, ИТ инфраструктура, управление на данни — все още не са навсякъде на нивото, на което зависимото от тях измерение действително може да функционира.
Редът, в който това работи, не е по избор. Ако фундаменталният слой не стои стабилно, зависимият слой няма върху какво да се изгради. Това не е въпрос на предпочитание или на отделяне на повече време; това е начинът, по който измеренията се подпомагат взаимно. Мащабирането пренебрегва този ред и очаква, че повторението на един работен метод е достатъчно, дори без основата, която първия път случайно е била налична.
Няколко сигнала се повтарят често. Екипи, които поемат новия работен метод, отчитат различни резултати, и никой не може добре да обясни защо при един екип работи, а при друг не. Иска се повече обучение или повече комуникация, докато проблемът е другаде: в системи, които не се свързват помежду си, в данни, които нямат едно и също качество, в структура, в която никой не е собственик на резултата отвъд границите на екипите.
Познатата ситуация е и когато технологията се разгръща върху структура, която самата не се е променила заедно с нея: новият работен метод се предоставя технически, но ролите, отговорностите и линиите на вземане на решения остават същите, както преди пилота. Сходен е моделът, при който пилот функционира добре в собствения си ъгъл, но не се свързва с останалата част от организацията: мащабирането копира работния метод, не условията, при които този работен метод е възникнал.
Трети сигнал е по-малко видим, но не по-малко решаващ: двама енергични ентусиасти теглят каруцата и никой друг не се чувства отговорен. Докато инициативата зависи от няколко човека, които случайно са мотивирани, няма организационна основа за мащабиране — има само ентусиазъм, който не се умножава веднага щом екипът стане по-голям.
Кой разпознава тези сигнали, добре е да се запита дали разликата между екипите е следствие от изпълнението, или от разлика в готовността, която отдавна е присъствала преди мащабирането да започне. Точно това разграничение изследва измерването на зрелостта на hybridresourcing: не един резултат за цялата организация, а пет нива в седем измерения, измерени чрез отделно оценяване от няколко човека, при което разликата между техните отговори става видима. Тази разлика често казва повече от средната стойност: ако оценката на изпълнителния директор фундаментално се различава от оценката на ИТ директора, там се крие част от обяснението защо мащабирането някъде успява и някъде не. Онова, което изпълнителен директор показва в това измерване за собствената организация и онова, което операционен директор разпознава в него от гледна точка на ежедневното изпълнение рядко дават една и съща картина, и точно тази разлика е онова, върху което е изградено измерването.
Тази страница разглежда въпроса дали организацията може да носи AI: стои ли структурата стабилно, стои ли инфраструктурата стабилно, стои ли управлението на данни на ниво, на което мащабирането има смисъл. Това е различен въпрос от кой дял от самата работа е подходящ за прехвърляне към AI. На последния въпрос отговаря сканирането на работа на FTE TO AI: то изчислява за всяка задача какъв дял от работата може да бъде поет от AI, независимо от това дали организацията вече е готова за това. Двата въпроса вървят заедно, но редът не е по избор — знанието какво е прехвърляемо има малка стойност, докато не е ясно дали основата може да носи това прехвърляне.
Измерването на зрелостта на hybridresourcing все още се изгражда. Кой иска да го използва веднага щом стане достъпно, 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.