Ein CEO, der AI auf der Agenda hat, hört meist zwei Arten von Meldungen. Die eine kommt von den Teams, die Pilotprojekte durchführen und Erfolge melden. Die andere kommt von den Zahlen, die zeigen, dass wenig von diesen Erfolgen in den Rest der Organisation durchdringt. Zwischen diesen beiden Meldungen steckt eine Frage, die sich der CEO irgendwann selbst stellt: liegt das an der Technik, an den Menschen, oder an etwas, das wir noch nicht eingerichtet haben.
Die Frage lautet selten "funktioniert AI hier". Diese Frage ist intern längst beantwortet, meist mit einem Beispiel, das tatsächlich funktionierte. Die Frage, die übrig bleibt, ist, warum dieses Beispiel nicht überall funktioniert, und ob das ein Problem der Skalierung ist oder ein Problem des Fundaments. Ein CEO will wissen, ob die Organisation als Ganzes bereit ist, AI zu tragen, nicht ob ein einzelnes Team klug genug damit umgehen kann.
Das ist eine andere Art von Frage als die der Fachspezialisten in der Organisation. Der COO schaut auf Prozesse, der CIO auf Infrastruktur, der CHRO auf Menschen und Rollen. Für jede dieser Perspektiven existiert eine eigene Antwort, zu finden unter worauf ein COO bei AI-Reife achtet, worauf ein CIO bei AI-Reife achtet und worauf ein CHRO bei AI-Reife achtet. Der CEO braucht diese Antworten, aber seine eigene Frage liegt eine Ebene höher: stehen diese drei Fundamente im Verhältnis zueinander, oder gerät die Organisation aus dem Gleichgewicht, weil das eine dem anderen weit voraus ist.
Das Risiko für einen CEO ist nicht, dass AI scheitert. Das Risiko ist, dass die Organisation in der falschen Reihenfolge investiert: Geld und Aufmerksamkeit in Anwendungen, während Organisation, IT-Infrastruktur und Datenmanagement noch nicht auf dem Niveau sind, diese Anwendungen zu tragen. Das sind die fundamentalen Dimensionen. Sie gehen den abhängigen Dimensionen voran, nicht weil das eine Präferenz ist, sondern weil das die Reihenfolge ist, in der es funktioniert. Eine Organisation, die darüber keinen Überblick hat, führt weiterhin Pilotprojekte durch, die sich nicht zu etwas Größerem summieren, und zahlt dafür in Zeit, in der Glaubwürdigkeit des Programms und im Vertrauen der Menschen, die daran mitgewirkt haben.
Was er ebenfalls zu verlieren hat, ist die Fähigkeit, seinem Aufsichtsrat oder seinen Aktionären zu erklären, wo die Organisation steht. "Wir machen etwas mit AI" ist keine Antwort, auf die ein CEO wartet, wenn ihn gefragt wird, was das einbringt. Er braucht etwas, das er vorweisen kann: ein Niveau, eine Struktur, einen Grund, warum im nächsten Quartal nicht dieselbe Frage zurückkommt.
Ein CEO akzeptiert keine Antwort, die auf einer einzigen Perspektive beruht. Wenn nur die IT sagt, dass es gut läuft, oder nur HR sagt, dass die Menschen bereit sind, weiß er, dass dieses Bild von seinem Ursprungsort gefärbt ist. Was er braucht, ist ein Bild, in dem diese Perspektiven nebeneinanderliegen, mit den Unterschieden sichtbar statt wegerklärt.
Er akzeptiert auch keine Antwort, die alles über einen Kamm schert. "AI-Reife: 3 von 5" sagt ihm nichts, wenn er nicht weiß, welche Dimension diese Zahl nach unten und welche sie nach oben zieht. Ohne diese Aufschlüsselung kann er keine Priorität setzen, und jedes Gespräch über AI bleibt ein Gespräch über Gefühl statt über Struktur.
Die Reifemessung von hybridresourcing basiert auf diesen beiden Punkten. Sie betrachtet sieben Dimensionen, von Organisation und IT-Infrastruktur bis Datenmanagement und die darauf folgenden Dimensionen, und platziert jede Dimension auf einem von fünf Niveaus: baseline, foundation, activation, insight, intelligence. Dieses Niveau ist nie für die gesamte Organisation gleich. Ein Unternehmen kann bei Datenmanagement auf foundation stehen und bei Organisation auf activation, und genau dieser Unterschied ist es, mit dem ein CEO etwas anfangen kann.
Die Messung arbeitet mit einer Plot-Runde: mehrere Menschen aus der Organisation bewerten getrennt, ohne die Antworten der anderen zu sehen. Die Streuung, die daraus entsteht, ist selbst Information. Wenn der CIO und der CHRO bei demselben Bestandteil weit voneinander abweichen, sagt das etwas darüber aus, wie die Organisation darauf blickt, unabhängig davon, was das "echte" Niveau ist. Für einen CEO, der zwischen zwei Meldungen steht, ist diese Streuung oft aufschlussreicher als der Durchschnitt.
Diese Messung sagt nichts darüber aus, welche Aufgaben AI übernehmen kann oder wie viel Kapazität dadurch frei wird. Sie misst, ob die Organisation tragen kann, nicht was zu tragen ist. Wer dieses erste Bild hat und wissen möchte, was das zweite ergibt, landet bei einer anderen Frage: welcher Teil der Arbeit sich übernehmen lässt, und unter welchen Bedingungen. Genau dafür wurde der Werkscan von FTE TO AI entwickelt. Er berechnet pro Aufgabe, welcher Teil der Arbeit von AI übernommen werden kann, basierend auf der Art der Aufgabe selbst, nicht auf der Bereitschaft der Organisation dahinter. Die beiden Messungen gehören in dieser Reihenfolge zusammen: erst sehen, ob der Boden trägt, dann erst berechnen, was darauf gebaut werden kann.
Das Tool, mit dem Organisationen dies selbst durchlaufen können, ist im Aufbau. Wer die Messung nutzen möchte, sobald sie verfügbar ist, kann sich für die Warteliste anmelden. Zum Vergleich: wie ein ganzer Sektor damit umgeht, ist beschrieben unter wie die Baubranche bei AI-Reife abschneidet.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
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