Workforce leader — často odpovědný za personální plánování, řízení kapacit nebo za spojení mezi HR a byznysem — dostane AI na starost, aniž by mu předem někdo vysvětlil, co to znamená pro obsazenost. Otázka přichází shora: méně nového náboru, jiné profily, pružnější škálování. Workforce leader na to musí mít odpověď, aniž by sám věděl, zda má organizace v pořádku výchozí podmínky, aby tuto odpověď mohl naplnit.
Otázka nezní, zda AI zasáhne funkce. Na tu otázku už odpověděli jiní, výše v organizaci. Otázka, kterou si workforce leader klade sám, je jiná: na základě jakých předpokladů se nyní upravuje personální plánování, a jak pevné jsou tyto předpoklady? Pokud se kapacitní scénáře staví na příslibu AI, který vychází z kvalitních dat, funkční infrastruktury a týmů, které umí s výsledky pracovat, a tyto výchozí podmínky nejsou splněny, pak plánování nesedí. To se nepozná dnes. To se pozná ve chvíli, kdy je nábor už zpomalen a výstup nepřichází.
Workforce leader, který postaví personální plánování na efektu AI, který se nedostaví, na to zůstane sám. Formace je už upravena, pozice jsou buď zastaveny, nebo naopak právě otevřeny, a byznys počítá s kapacitou, která se ukáže jako neexistující. Náprava zabere čas, který personální plánování nemá — nábor má svou dobu realizace, a mezera, která je odhalena pozdě, se nedá zacelit stisknutím tlačítka. Toto riziko nespočívá v technologii. Spočívá v předpokladu, že technologie už funguje v organizaci, která na to ještě není připravena.
Pokud workforce leader dopředu ví, jak vyspělá organizace skutečně je, než začne plánovat, jeho pozice se změní. Může rozlišit mezi kapacitním scénářem, který je krátkodobě realistický, a scénářem, který závisí na základech, které je teprve třeba vybudovat. Může byznysu předložit časový plán, který sedí, místo časového plánu, který jen doufá. To není záruka dobrého výsledku, ale je to plánování, které se nezhroutí, jakmile se první předpoklad nenaplní.
Co workforce leader nepřijímá, je AI-roadmapa, která mluví o budoucí kapacitě, aniž by specifikovala, co k tomu musí nejprve stát na místě. „AI časem nahradí část náboru" není podklad pro plánování, pokud nikdo nedokáže říct, zda je na to už připraveno řízení dat, IT infrastruktura a organizační struktura. Nepřijímá ani žádné číslo, které se opírá jen o pocit nadšeného sponzora. Co potřebuje, je obraz toho, kde se organizace skutečně nachází, po jednotlivých dimenzích, s rozptylem mezi tím, co si o tom myslí různí lidé v organizaci — protože tento rozptyl je sám o sobě informací o tom, jak stabilní je kapacitní předpoklad.
Měření vyspělosti od hybridresourcing hodnotí organizaci na pěti úrovních — baseline, foundation, activation, insight, intelligence — v sedmi dimenzích. Základní dimenze jako organizační struktura, IT infrastruktura a řízení dat předcházejí závislým dimenzím, nikoli proto, že by to byla preference, ale protože je to pořadí, v jakém to funguje: bez funkční infrastruktury a spolehlivých dat má AI málo na čem stavět, jakkoli dobře už organizační struktura stojí. V kole hodnocení bodují jednotlivě více lidí, takže se ukáže, kde se obraz organizace shoduje a kde se rozchází. Pro workforce leadera je tento rozptyl často nejužitečnějším signálem: velký rozptyl v řízení dat znamená, že nikdo s jistotou neví, zda je základ na místě, a to je přesně základ, na kterém stojí kapacitní scénáře.
Tento přístup se dotýká i dalších rolí v organizaci, každé z jiného úhlu zájmu: CEO, který hledá odpověď na uvíznuté AI-piloty, COO, který musí posoudit operační připravenost a CHRO, který dohlíží na organizační stránku AI-vyspělosti. Také podle odvětví se obraz liší, jak je vidět na tom, jak daleko je stavební sektor se základy pro AI a jak se to má k aktuálnímu stavu v instalatérském oboru.
Měření vyspělosti vypovídá o straně nosnosti: zda tato organizace může AI unést, zda základy stojí na místě, zda jsou data v pořádku, zda je infrastruktura na to připravena. Nevypovídá nic o tom, jakou část samotné práce lze AI skutečně převzít. To je jiná otázka, s jiným nástrojem. Jakmile je obraz připravenosti hotový, logickým dalším krokem je otázka, která přichází poté: jaká část práce, úkol po úkolu, je skutečně přenositelná. To vypočítává pracovní scan od FTE TO AI — po jednotlivých úkolech, na základě toho, co samotná práce obsahuje, nikoli na základě předpokladu o organizaci jako celku.
Měření vyspělosti je ve výstavbě. Momentálně si nelze objednat žádnou zprávu ani přizvat poradce, který by prošel jednotlivé dimenze. Kdo chce tento nástroj použít, jakmile bude dostupný, může se přihlásit na čekací listinu.
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.