Der er en fristelse til at betragte AI-beredskab som en samling løsrevne temaer, som man kan kombinere efter behov. Vælg det der føles akut, mål det, gå videre. Modenhedsmålingen fra hybridresourcing fungerer ikke sådan, og det er ikke et stilvalg.
De syv dimensioner er ikke ligeværdige i tid. Organisation, IT-infrastruktur og datamanagement er fundamentale: uden et velfungerende fundament dér har alt det følgende intet at stå på. De øvrige dimensioner er afhængige. De forudsætter, at fundamentet allerede kan bære noget. Dette er en teknisk rækkefølge, som kan sammenlignes med en fundering, der skal være på plads, før en etage giver mening. Man kan godt bygge etagen uden fundering, men det man da måler, er ikke det man tror man måler.
Organisationer, der starter med de afhængige dimensioner — lad os sige med hvordan teams tolker AI-resultater, eller hvor hurtigt beslutninger justeres — får scores der føles som fremskridt, men som ikke har betydning uden underlaget. Et team kan være fremragende til at tolke AI-output, mens de data output'en bygger på, er upålidelige. Den score på den afhængige dimension siger så noget om dygtighed, men intet om hvorvidt resultatet kan stoles på.
De fundamentale dimensioner er derfor ikke vigtigere i betydningen prestige. De er snarere først i betydningen logik. Datamanagement afgør hvad der indholdsmæssigt er muligt. IT-infrastruktur afgør hvad der teknisk kan skaleres. Organisation afgør hvem der er ansvarlig for hvad, når det går skævt. Uden disse tre er hver score på de øvrige dimensioner en score uden fundament.
Metoden arbejder med en plot-runde: flere personer inden for samme organisation scorer uafhængigt af hinanden på alle syv dimensioner. Det, der bliver synligt derefter, er ofte mere informativt end selve scoren. Spredning mellem respondenterne er et signal. Hvis IT-direktøren placerer IT-infrastrukturen på et højere niveau end de teams, der arbejder med den dagligt, siger det noget om, hvem der har hvilket billede af virkeligheden — og det er præcis den samtale, der går forud for alle andre skridt.
Denne spredning er udtrykkeligt ikke en fejl i målingen. Det er målingen. En organisation, hvor alle scorer nøjagtig samme niveau, har enten et usædvanligt fælles billede, eller ingen har tænkt ordentligt over spørgsmålet. Begge er mulige; plot-runden gør forskellen synlig i stedet for at udjævne den til ét tal.
Modenhedsmålingen siger intet om hvilke opgaver AI kan tage over. Den siger intet om hvor meget tid en implementering tager, og intet om hvad et AI-projekt giver økonomisk. Den leverer ingen procent, ingen gennemløbstid, ingen beløb — fordi disse tal ikke kan komme fra en beredskabsmåling. Hvad metoden derimod giver, er en placering på fem niveauer — baseline, foundation, activation, insight, intelligence — per dimension, og et billede af hvor organisationen adskiller sig mest i sit eget selvbillede.
Dette er også hvorfor metoden ikke giver råd om, hvad man derefter bør gøre. Der findes intet "man bør" i dette resultat. Der er et resultat, og organisationen bestemmer selv, hvad der skal gøres med det. Denne skelnen er ikke tilfældig; det er en grænse der hører til et instrument der måler, ikke rådgiver.
Modenhedsmålingen besvarer spørgsmålet om, hvorvidt en organisation kan bære AI. Den besvarer ikke spørgsmålet om, hvilket arbejde AI ville kunne tage over — det er et andet spørgsmål, med en anden skala og en anden logik. Forskellen mellem disse to spørgsmål bliver uddybet i skelnen mellem at bære AI og at lade AI tage over, og det er værd at have denne skelnen skarpt, før man tolker en måling som en udsagn om noget andet end det, den måler.
Rækkefølgen mellem fundamental og afhængig berører også, hvad en organisation må automatisere og hvad ikke. Den, der spørger sig selv, hvad der skal kortlægges, før automatisering seriøst kan overvejes, finder holdepunkter i hvad der hører med i en beslutningsoversigt, og den, der spørger sig selv, hvor grænsen ligger, finder den uddybet i hvilke beslutninger aldrig må automatiseres. Begge spørgsmål forudsætter en organisation, der allerede ved, hvor den står — hvilket netop er, hvad denne måling giver.
Fordi beredskab ikke er en fast tilstand, er også spørgsmålet om, hvor ofte denne måling skal gentages, relevant; det behandles i hvor ofte en modenhedsmåling skal gentages.
Når de fundamentale dimensioner er i orden, eller i det mindste kortlagt, opstår et andet spørgsmål: hvilken del af det faktiske arbejde i organisationen der kan tages over af AI. Det er ikke det, denne måling besvarer. Det er hvad arbejdsscanen fra FTE TO AI er til: et regnestykke per opgave, der viser hvilken del af arbejdet der kan tages over, og hvilken del der forbliver hos mennesker. Modenhedsmålingen afgør, om grunden er solid nok; arbejdsscanen udregner, hvad der kan bygges på den grund.
Modenhedsmålingen fra hybridresourcing er under udvikling. Den, der vil bruge resultatet af denne måling så snart den er tilgængelig, kan tilmelde sig ventelisten.
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.