AI-piloty málokdy troskotají na technice. Troskotají na tom, co lidé dokážou, co si troufnou a co vědí. Organizace může mít výborná data a solidní infrastrukturu a přesto uvíznout, protože nikdo přesně neví, co AI dělá a co ne, kdy je nedůvěra oprávněná a kdy ne, a kdo má jakou roli, když model dodá něco, co musí posoudit člověk. Tato stránka se věnuje právě této dimenzi: lidé a dovednosti, jedné ze sedmi dimenzí, které mapuje měření vyspělosti hybridresourcing.
Lidé a dovednosti se týkají tří vrstev, které se často řeší oddělené, přestože spolu souvisí. První vrstvou jsou znalosti: rozumí zaměstnanci tomu, co systém AI dělá, kde jsou jeho hranice a jaké chyby jsou typické pro daný typ aplikace, kterou používají. Druhou vrstvou je dovednost: dokážou lidé skutečně posoudit výstup AI, upravit ho nebo jej porovnat s vlastním úsudkem. Třetí vrstvou je postoj: je prostor zkoušet AI, nahlásit chyby a upravit kurz, nebo převažuje strach z novoty či naopak slepá důvěra. Organizace, která investuje pouze do školení, ale postoj neřeší, často zůstává na stejné úrovni, i po letech kurzů.
Protože tato dimenze silně závisí na jednotlivých lidech, hybridresourcing ji neměří jedním skóre, ale plotovacím kolem: více zúčastněných hodnotí zvlášť a rozptyl mezi jejich odpověďmi se stává viditelným. Velký rozptyl je sám o sobě výsledkem. Ukazuje, že organizace vypadá na papíře, že má jednu úroveň, zatímco provoz vnímá něco jiného než management.
Na úrovni baseline neexistuje společný obraz toho, co AI je nebo dělá. Jednotliví lidé experimentují, ale neexistuje společný jazyk ani struktura pro sdílení zkušeností. Na úrovni foundation existují základní znalosti, obvykle u omezené skupiny, a zbytek organizace sleduje z dálky. Úroveň activation znamená, že podstatná část zapojených zaměstnanců ví, co AI znamená pro jejich vlastní práci, a umí s ní prakticky zacházet. Úroveň insight k tomu přidává, že lidé dokážou kriticky posoudit výstupy AI a vědí, kdy mají pochybovat. Na úrovni intelligence je tato dovednost rozšířena po celé organizaci, zakotvena ve způsobu, jak lidé pracují, a nezávisí na několika early adopterech.
Kde na této škále organizace stojí, není nikdy věcí intuice. Závisí to na tom, kolik lidí skutečně pracuje s AI, jak rozmanité jsou jejich zkušenosti a zda se tyto zkušenosti někde spojují. Přesně proto přináší plotovací kolo více než dotazník s jedním respondentem za tým.
Několik signálů ukazuje na nízkou úroveň. Pokud otázky o AI vždy skončí u stejné dvojice lidí, znalosti nejsou rozšířené. Pokud se nikdo neodváží odmítnout výstup AI, protože nezná logiku, která za ním stojí, chybí dovednost posoudit ho. Pokud se projekty AI zahajují bez zapojení lidí, kteří s nimi budou muset pracovat, chybí podpora nezbytná k tomu, aby se něco dostalo za fázi pilotu.
Vyšší úroveň poznáte podle opaku: diskuse o výstupech AI, které jsou věcné, nikoliv zásadové, zaměstnanci, kteří sami navrhují, kde AI může a kde nemůže pomoci, a organizace, ve které je pochybnost o výsledku AI vnímána jako běžná součást práce, nikoliv jako znak, že projekt neuspěl.
Cesta k vyšší úrovni málokdy začíná více technikou. Začíná zviditelněním toho, co lidé už vědí a kde jsou mezery, a organizováním chvil, kdy se zkušenosti sdílejí, místo aby zůstávaly izolované u jednotlivých experimentů. Kolik to konkrétně stojí, v čase a pozornosti, se silně liší podle organizace a výchozí úrovně; kdo chce mít orientační odhad, najde ho na stránce, která vypočítává, co stojí posun organizace o úroveň výš.
Lidé a dovednosti ostatně nestojí oddělené od ostatních dimenzí. Kdo chce posuzovat AI, musí také rozumět tomu, jak se toto posouzení zaznamenává a používá, a to se dotýká řízení výkonu, pokud jde o AI. Kdo si chce dovolit nahlašovat chyby, musí vědět, že soukromí a bezpečnost jsou v pořádku, což souvisí s tím, co stojí posun soukromí a bezpečnosti o úroveň výš. A kdo chce vybudovat důvěru ve výstupy AI, dříve či později narazí na otázky spojené s tím, co stojí posun etiky o úroveň výš.
Tato stránka popisuje, zda lidé ve vaší organizaci dokážou AI unést: rozumět jí, posuzovat ji a korigovat. Nepopisuje, jakou část práce lze samotnou AI převzít. To je jiná otázka, s jiným nástrojem. Pracovní scan FTE TO AI vypočítá pro každou úlohu, jaká část práce přichází v úvahu pro AI, s ohledem na povahu úlohy a kontext, ve kterém se provádí. Tento výsledek má smysl až tehdy, když nosná stránka, včetně lidí, kteří musí s výsledky pracovat, dosáhla určité úrovně. Kdo chce zjistit, kde organizace v tomto okamžiku stojí, může se přihlásit na čekací listinu měření vyspělosti, které se stále připravuje.
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.