Baseline е първото от петте нива в измерването на зрелостта на hybridresourcing. Това не е негативна оценка. То описва организация, в която седемте измерения — включително организация, IT инфраструктура и управление на данни — все още нямат структура, която може да носи AI. Може вече да е имало експерименти с AI. Има пилотни проекти, закупени са лицензи, някой в екипа използва езиков модел за отчети. Това не променя нивото. Baseline се отнася до това какво е налично, а не до това какво вече е било пробвано.
На нивото baseline липсва споделена представа за кой отговаря за какво, когато става дума за AI. Решенията за инструменти се вземат на ниво отдел, без някой да има общ преглед на всичко, което работи. IT инфраструктурата е изградена за работните процеси отпреди AI: системи, които не си говорят помежду си, няма централно място, където данните се събират, няма визия за какво е необходимо за да работят моделите с данните на организацията. Управлението на данни съществува по име — има архив, CRM, интранет — но никой не може да каже със сигурност къде се намират кои данни, кой има достъп до тях и дали тези данни са коректни.
Фундаменталните измерения имат предимство пред зависимите, и това усещате най-силно точно на това ниво. Пилотен проект, който сам по себе си работи добре, засяда веднага щом трябва да се мащабира, защото инфраструктурата отдолу не може да го понесе. Екип, който с ентусиазъм тества AI приложение, установява, че данните, от които се нуждае, никъде не са структурирано достъпни. Това не са инциденти. Те са предвидимите последствия от основа, която все още не е завършена.
Baseline не означава, че организацията стои на едно място или че хората не искат. Често е точно обратното: има движение, има инициативи, отделен е бюджет. Това, което липсва, не е мотивация, а съгласуваност. Отделни пилотни проекти без споделена инфраструктура, отделно използване на данни без централно управление, отделни решения без споделена собственост. Енергията е налице. Структурата, която да поеме тази енергия, все още не.
То също не означава, че това ниво трябва да продължи дълго или че нещо не е наред с организация, която стартира тук. Повечето организации, които сериозно се насочват към AI, започват на baseline или малко над него. Нивото е снимка, не присъда.
В кръга на разпределяне на измерването на зрелостта отделни хора оценяват поотделно, и при baseline-организациите често се откроява нещо специфично: разпределението между респондентите е голямо. Докато отговорникът за IT вижда, че инфраструктурата все още има големи пропуски, ръководител на отдел може да смята, че всичко е наред, защото инструментите, които те използват, работят както трябва. Самото това разпределение е сигнал. То показва, че все още няма споделена представа за къде се намира организацията — и точно тази липса на споделена представа е характерна за baseline.
Преходът от baseline към следващото ниво не изисква повече AI проекти. Той изисква на нещо да се даде предимство пред останалото: ясни отговорности, инфраструктура, която може да събира и предоставя данни, и управление на данни, което е достатъчно надеждно, за да се строи върху него. Без тази основа всяка следваща стъпка остава временна, защото стои върху пясък.
Какво означава конкретно този преход за вашата организация, се различава според ситуацията — това зависи от сектора, размера и от това кое от седемте измерения изостава най-много. Как да преминете от baseline към следващото ниво описва какви движения се свързват с това. За сравнение е полезно също да се види накъде води тази стъпка: какво означава на практика нивото foundation показва как изглежда основа, когато базовата структура вече е налице. За организации, които искат да гледат по-далеко от следващата стъпка, какво означава на практика нивото insight описва как зрелостта се развива по-нататък, след като данните и инфраструктурата са в ред.
Измерването на зрелостта на hybridresourcing разглежда въпроса дали организация може да носи AI: налице ли е основата, стои ли структурата, има ли споделена представа за отговорностите и данните. Това е различен въпрос от кой дял на самата работа е подходящ за AI. Организация на ниво baseline може напълно да има работни процеси, в които много задачи се поддават на поемане от AI — само че все още липсва структурата, за да се направи това по устойчив начин. Който иска да знае колко от самата работа, по задача, може да бъде поето от AI, ще намери този отговор не в измерването на зрелостта, а в работния скенер на FTE TO AI. Той изчислява за всяка задача какъв дял е подходящ за AI, независимо от въпроса дали организацията вече е готова за това. Двата отговора заедно — готова ли е организацията, и готова ли е работата — дават пълната картина, преди да инвестирате в нещо.
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.