Insight е четвъртото от петте нива, които измерването на зрелостта на hybridresourcing разграничава: baseline, foundation, activation, insight и intelligence. Организация на това ниво е оставила зад себе си фазата на разпокъсани експерименти. Данните, IT-инфраструктурата и организационната структура вече не са три отделни въпроса, а започват да се съгласуват едни с други. Това е онова, което съдържателно отличава нивото от activation: не вече опитване дали нещо работи, а виждане защо работи и къде засяда.
На ниво insight съществува разбиране за собствените информационни потоци: къде възниква информацията, къде се събира и къде се губи между отделите. Това разбиране не е случайно наличие само у един анализатор, а е записано по начин, който може да бъде използван и прегледан от повече хора. IT-инфраструктурата е устроена така, че да поддържа тези информационни потоци, вместо да ги възпрепятства. А организацията е разпределила ролите и отговорностите така, че решенията за приложения с AI вече не се вземат случайно или само от един запален служител.
Това ниво се разпознава по вида на въпросите, които се задават в организацията. Не вече: можем ли да опитаме това? А: защо това приложение работи в един отдел и не работи в друг, и какво казва това за нашите данни или за нашата структура? Този въпрос може да бъде поставен само ако вече има достатъчна видимост за случващото се. Именно тази видимост е онова, което insight добавя към предходните нива.
Онова, което на това ниво обикновено все още липсва, е стъпката от разбиране към предвиждане. Insight дава обяснения след фактите: защо един пилотен проект се е получил или не, защо един екип е бил по-бърз от другия. Все още липсва структура, която предварително да показва къде следващото приложение ще се приложи успешно и къде — не. Точно това отличава insight от intelligence — нивото, при което този предвиждащ пласт вече е налице. Какво означава на практика това ниво, е описано на страницата за нивото intelligence.
Втори риск на това ниво е, че разбирането остава ограничено до малка група хора. Данните ги има, инфраструктурата я има, но ако разбирането на онова, което тези данни означават, не е разпределено в цялата организация, insight остава уязвимо. Веднага след като този човек напусне или отделът бъде преструктуриран, нивото пада обратно. Това е една от причините, поради които измерването на hybridresourcing не работи с един разговор, а с плот-кръг: няколко хора поотделно оценяват седемте измерения, и разсейването между техните отговори показва точно дали разбирането е споделено в цялата организация или се крепи само на неколцина.
При insight разсейването между оценките често е по-интересно от самото средно ниво. Организация може средно да излезе на insight, докато IT-отделът усеща разбирането като задълбочено, а операционните екипи почти не забелязват нищо от него. Точно тази празнина е сигналът, който показва къде трябва да започне следващата стъпка: не с още техника, а със споделяне на онова, което вече се разбира. Тъй като фундаменталните измерения — организация, IT-инфраструктура, управление на данни — носят зависимите измерения, няма смисъл да се започва с предвиждащи приложения, ако разбирането все още не е проникнало навсякъде.
Преходът от insight към intelligence не изисква събиране на нови данни, а превръщане на съществуващите разбирания в нещо, което гледа напред, вместо назад. Това е различна задача от преходите преди него: от baseline към следващото ниво ставаше дума главно за поставяне на структура там, където тя липсваше, а от activation към следващото ниво — за свързване на разпокъсани успехи. При insight задачата е другаде: споделеното разбиране, което вече съществува, трябва да се превърне в система, която дава посока предварително. Какво конкретно изисква този преход, е описано на страницата за стъпката от insight към следващото ниво.
Измерването на зрелостта на hybridresourcing отговаря на друг въпрос от онзи за задачите и часовете. То измерва дали организацията може да носи AI: дали данните, инфраструктурата и организационната структура са готови за онова, което идва отгоре. Организация на ниво insight в голяма степен вече има тази носеща основа изградена. Това не означава автоматично, че е ясно каква част от фактическата работа наистина може да бъде поета от AI — това е друго измерване, с друга скала. Който иска да знае колко от настоящата работа може конкретно да бъде поета, по задача и по роля, може да намери това при работния скенер на FTE TO AI. Този скенер изчислява каква част от работата може да бъде поета, при дадената степен, в която организацията вече е готова за това според настоящото измерване.
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.