Es gibt eine Versuchung, KI-Bereitschaft als eine Sammlung loser Themen zu betrachten, die Sie nach Belieben kombinieren können. Wählen Sie, was dringend erscheint, messen Sie das, machen Sie weiter. Die Reifegradmessung von hybridresourcing funktioniert nicht so, und das ist keine Stilfrage.
Die sieben Dimensionen sind zeitlich nicht gleichwertig. Organisation, IT-Infrastruktur und Datenmanagement sind fundamental: Ohne eine funktionierende Basis dort hat alles, was darauf folgt, keinen Boden, auf dem es stehen kann. Die übrigen Dimensionen sind abhängig. Sie setzen voraus, dass das Fundament bereits etwas tragen kann. Dies ist eine technische Reihenfolge, vergleichbar mit einem Fundament, das gelegt sein muss, bevor ein Stockwerk Sinn ergibt. Sie können das Stockwerk auch ohne Fundament bauen, aber was Sie dann messen, ist nicht das, was Sie zu messen glauben.
Organisationen, die bei den abhängigen Dimensionen beginnen — sagen wir, bei der Frage, wie Teams KI-Ergebnisse interpretieren, oder wie schnell Entscheidungen angepasst werden — erhalten Werte, die sich wie Fortschritt anfühlen, aber ohne die Unterschicht keine Bedeutung haben. Ein Team kann hervorragend darin sein, KI-Output zu interpretieren, während die Daten, auf denen dieser Output beruht, unzuverlässig sind. Dieser Wert auf der abhängigen Dimension sagt dann etwas über Fähigkeit aus, aber nichts darüber, ob dem Ergebnis zu vertrauen ist.
Die fundamentalen Dimensionen sind daher nicht wichtiger im Sinne von Prestige. Sie kommen eher zuerst im Sinne von Logik. Datenmanagement bestimmt, was inhaltlich möglich ist. IT-Infrastruktur bestimmt, was technisch skalierbar ist. Organisation bestimmt, wer für was verantwortlich ist, wenn es schiefgeht. Ohne diese drei ist jeder Wert auf den übrigen Dimensionen ein Wert ohne Fundament.
Die Methode arbeitet mit einer Plot-Runde: Mehrere Personen innerhalb derselben Organisation bewerten unabhängig voneinander alle sieben Dimensionen. Was danach sichtbar wird, ist oft aussagekräftiger als der Wert selbst. Streuung zwischen den Befragten ist ein Signal. Wenn der CIO die IT-Infrastruktur auf einem höheren Niveau einordnet als die Teams, die täglich damit arbeiten, sagt das etwas darüber aus, wer welches Bild der Realität hat — und genau das ist das Gespräch, das jedem weiteren Schritt vorausgeht.
Diese Streuung ist ausdrücklich kein Fehler in der Messung. Sie ist die Messung. Eine Organisation, in der alle exakt dasselbe Niveau bewerten, hat entweder ein außergewöhnlich geteiltes Bild, oder niemand hat gründlich über die Frage nachgedacht. Beides ist möglich; die Plot-Runde macht den Unterschied sichtbar, statt ihn zu einer einzigen Zahl zu verrechnen.
Die Reifegradmessung sagt nichts darüber aus, welche Aufgaben KI übernehmen kann. Sie sagt nichts darüber, wie viel Zeit eine Implementierung kostet, und nichts darüber, was ein KI-Projekt finanziell einbringt. Sie liefert keinen Prozentsatz, keine Durchlaufzeit, keinen Betrag — weil diese Zahlen nicht aus einer Bereitschaftsmessung stammen können. Was die Methode wohl liefert, ist eine Einordnung auf fünf Ebenen — baseline, foundation, activation, insight, intelligence — pro Dimension, sowie ein Bild davon, wo die Organisation in ihrem eigenen Selbstbild am stärksten auseinandergeht.
Das ist auch der Grund, warum die Methode keine Empfehlung dazu gibt, was Sie anschließend tun sollten. Es gibt kein „Sie sollten“ in diesem Ergebnis. Es gibt ein Ergebnis, und die Organisation entscheidet selbst, was damit zu tun ist. Diese Unterscheidung ist nicht beliebig gemeint; sie ist eine Grenze, die zu einem Instrument gehört, das misst, nicht berät.
Die Reifegradmessung beantwortet die Frage, ob eine Organisation KI tragen kann. Sie beantwortet nicht die Frage, welche Arbeit KI übernehmen könnte — das ist eine andere Fragestellung, mit einer anderen Skala und einer anderen Logik. Der Unterschied zwischen diesen beiden Fragen wird ausgearbeitet in der Unterscheidung zwischen KI tragen und KI übernehmen, und es lohnt sich, diese Unterscheidung klar vor Augen zu haben, bevor Sie eine Messung als Aussage über etwas anderes interpretieren, als was sie tatsächlich misst.
Die Reihenfolge zwischen fundamental und abhängig betrifft auch, was eine Organisation automatisieren darf und was nicht. Wer sich fragt, was erfasst werden muss, bevor Automatisierung ernsthaft in Betracht gezogen werden kann, findet Anhaltspunkte in was in eine Entscheidungsinventur gehört, und wer sich fragt, wo die Grenze liegt, findet diese ausgearbeitet in welche Entscheidungen niemals automatisiert werden dürfen. Beide Fragen setzen eine Organisation voraus, die bereits weiß, wo sie steht — was genau das ist, was diese Messung liefert.
Da Bereitschaft kein fester Zustand ist, ist auch die Frage relevant, wie oft diese Messung wiederholt werden muss; das wird behandelt in wie oft eine Reifegradmessung erneut erforderlich ist.
Wenn die fundamentalen Dimensionen in Ordnung sind, oder zumindest erfasst wurden, entsteht eine andere Frage: welcher Teil der tatsächlichen Arbeit in der Organisation sich von KI übernehmen lässt. Das ist nicht das, was diese Messung beantwortet. Dafür ist der Werkscan von FTE TO AI gedacht: eine Berechnung pro Aufgabe, die zeigt, welcher Teil der Arbeit sich übernehmen lässt und welcher Teil bei Menschen bleibt. Die Reifegradmessung bestimmt, ob der Boden stabil genug ist; der Werkscan berechnet, was auf diesem Boden gebaut werden kann.
Die Reifegradmessung von hybridresourcing befindet sich in der Entwicklung. Wer das Ergebnis dieser Messung nutzen möchte, sobald es verfügbar ist, kann sich für die Warteliste anmelden.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
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