Kennisbank

Co úroveň insight v praxi znamená

Insight je čtvrtá z pěti úrovní, které rozlišuje měření vyspělosti hybridresourcing: baseline, foundation, activation, insight a intelligence. Organizace na této úrovni má fázi jednotlivých experimentů za sebou. Data, IT infrastruktura a organizační struktura již nejsou tři oddělené otázky, ale začínají na sebe navazovat. To je to, co tuto úroveň obsahově odlišuje od activation: již se nezkoumá, zda něco funguje, ale vidí se, proč to funguje a kde to naráží.

Jak se tato úroveň projevuje

Na úrovni insight existuje vhled do vlastních datových toků: kde informace vznikají, kde se sbíhají a kde se ztrácejí mezi odděleními. Tento vhled není náhodně přítomen u jediného analytika, ale je zaznamenán způsobem, který může konzultovat a používat více lidí. IT infrastruktura je uspořádána tak, aby tyto datové toky podporovala, nikoli jim bránila. A organizace rozdělila role a odpovědnosti tak, že rozhodnutí o aplikacích AI již nezáleží na náhodě nebo na jednom nadšenci.

Tato úroveň se pozná podle druhu otázek, které se v organizaci pokládají. Ne už: můžeme to vyzkoušet? Ale: proč tato aplikace funguje v jednom oddělení a v druhém ne, a co to říká o našich datech nebo naší struktuře? Tuto otázku lze položit pouze tehdy, pokud už existuje dostatečný přehled o tom, co se děje. Tento přehled je přesně to, co insight přidává k předchozím úrovním.

Co ještě chybí

Co na této úrovni obvykle ještě chybí, je krok od chápání k předvídání. Insight přináší vysvětlení až po faktech: proč se pilotní projekt ujal nebo neujal, proč jeden tým postupoval rychleji než druhý. Co zde ještě není, je struktura, která by dopředu naznačila, kde se další aplikace uchytí a kde ne. To odlišuje insight od intelligence, úrovně, na které je tato předvídací vrstva již přítomna. Co tato úroveň v praxi znamená, je popsáno na stránce o úrovni intelligence.

Druhé riziko na této úrovni je, že vhled zůstane omezen na malou skupinu lidí. Data jsou k dispozici, infrastruktura je k dispozici, ale pokud se chápání toho, co tato data znamenají, nesdílí v celé organizaci, zůstává insight nestabilní. Jakmile tato osoba odejde nebo se toto oddělení zreorganizuje, úroveň klesne zpět. To je jeden z důvodů, proč měření hybridresourcing nefunguje s jediným rozhovorem, ale s kolem hodnocení: více lidí odděleně hodnotí sedm dimenzí, a rozptyl mezi jejich odpověďmi přesně ukazuje, zda je vhled sdílen v celé organizaci, nebo zda spočívá na hrstce lidí.

Co ukazuje rozptyl na této úrovni

U insight je rozptyl mezi skóre často zajímavější než průměrná úroveň sama. Organizace může v průměru vycházet na insight, zatímco IT oddělení vnímá vhled jako důkladný a operativní týmy z něj téměř nic nepociťují. Tato mezera je přesně signál, který ukazuje, kde má začít další krok: ne u další techniky, ale u sdílení toho, co už je pochopeno. Protože základní dimenze — organizace, IT infrastruktura, správa dat — nesou závislé dimenze, nemá smysl začínat s předvídajícími aplikacemi, pokud vhled ještě nepronikl všude.

Cesta k další úrovni

Přechod od insight k intelligence nevyžaduje sběr nových dat, ale přeměnu stávajících vhledů na něco, co se dívá dopředu, nikoli zpět. To je jiná úloha než přechody před tím: u přechodu od baseline k další úrovni šlo především o nastavení struktury, kde chyběla, a u přechodu od activation k další úrovni o propojení jednotlivých úspěchů. U insight leží úloha jinde: sdílené chápání, které již existuje, se musí přeložit do systému, který dopředu udává směr. Co tento přechod konkrétně vyžaduje, je popsáno na stránce o kroku od insight k další úrovni.

Proč toto měření stojí mimo otázku, co AI převezme

Měření vyspělosti hybridresourcing odpovídá na jinou otázku než na otázku úkolů a hodin. Měří, zda organizace může AI unést: zda jsou data, infrastruktura a organizační struktura připraveny na to, co na ně přijde. Organizace na úrovni insight má tento nosič z velké části vybudovaný. To automaticky neznamená, že je jasné, jakou část skutečné práce lze skutečně převést na AI — to je jiné měření, s jinou stupnicí. Kdo chce vědět, kolik ze současné práce se konkrétně dá převzít, po jednotlivých úkolech a rolích, najde to u pracovního skenu FTE TO AI. Tento sken vypočítá, jakou část práce lze převzít, s ohledem na to, do jaké míry je na to organizace podle tohoto měření již připravena.