Los pilotos de IA que se quedan estancados son una imagen conocida en muchas organizaciones. Ha habido presupuesto, se ha construido una prueba de concepto, ha habido entusiasmo en un grupo de proyecto — y luego ya no ocurre nada más. El proyecto no logra escalar hacia el resto de la organización. A menudo se busca la causa en la tecnología misma: modelo incorrecto, proveedor incorrecto, demasiados pocos datos. Con frecuencia el motivo está en otro lugar: la organización a su alrededor todavía no estaba preparada para que el proyecto pudiera consolidarse.
Organización es una de las siete dimensiones que mide la medición de madurez de hybridresourcing, y junto con su infraestructura de TI y su gestión de datos, pertenece a las dimensiones fundamentales. Eso no significa que estas dimensiones sean más importantes que las demás, sino que les corresponde antes el turno. Una organización que está muy avanzada en el ámbito de la ética o la gestión del desempeño, pero que a nivel organizacional no ha definido toma de decisiones, propiedad o líneas presupuestarias para la IA, está construyendo sobre un cimiento que aún no está terminado.
La madurez organizacional trata sobre preguntas como: ¿hay alguien responsable de las iniciativas de IA, o eso queda repartido en todas partes y por tanto en ninguna? ¿Existe un proceso para evaluar un piloto y tomar una decisión sobre escalarlo o detenerlo? ¿Hay presupuesto reservado para la fase posterior al piloto, o hay que volver a luchar por ello cada vez? ¿Sabe la organización quién decide sobre qué cuando una aplicación de IA afecta a varios departamentos a la vez?
La medición distingue cinco niveles de madurez, desde baseline hasta intelligence. En el nivel baseline, la IA existe principalmente como iniciativa individual: un empleado o departamento entusiasta experimenta, sin que exista una visión a nivel de toda la organización. En el nivel foundation suele haber ya conciencia de que la IA es algo con lo que la organización tendrá que lidiar, pero todavía falta un enfoque estructurado: no hay una propiedad clara, no hay un proceso fijo para evaluar iniciativas.
En el nivel activation hay un responsable identificable o un comité directivo, y existe un proceso básico para iniciar y evaluar pilotos. A partir del nivel insight, ese proceso también se utiliza realmente para aprender: las evaluaciones conducen a ajustes, y la organización construye una imagen de qué funciona y qué no en su propio contexto. En el nivel intelligence, la toma de decisiones sobre IA está integrada en la gobernanza habitual de la organización, con una capacidad de decisión clara y líneas presupuestarias que no se cuestionan de nuevo cada trimestre.
Para la mayoría de las organizaciones no resulta difícil reconocer una imagen general de sí mismas entre estos niveles. Más difícil es ver con precisión dónde se encuentra el punto de inflexión entre un nivel y el siguiente, y es exactamente por eso que la autoevaluación aislada aporta poco. Una persona en la cúpula a menudo percibe una organización más avanzada que un líder de equipo que se enfrenta a diario a la falta de toma de decisiones.
Por eso la medición trabaja con una ronda de plotting: varias personas de la organización puntúan las mismas preguntas de forma independiente entre sí, sin ver las respuestas de los demás. Solo después se hace visible la dispersión. Una dispersión amplia en la dimensión organización ya es en sí misma información — significa que no existe una visión compartida sobre quién decide qué, que a menudo es exactamente el problema que hace que un piloto se estanque. Una dispersión reducida con una puntuación baja indica algo distinto: todos saben que aún no hay estructura, y esa conciencia compartida es un punto de partida diferente a la desavenencia.
El paso de un nivel al siguiente depende de lo que ya esté presente en la organización en cuanto a estructuras de toma de decisiones, mandato y procesos repetibles. Para algunas organizaciones, el primer paso es simplemente designar a un responsable que pueda tomar decisiones sobre los pilotos con capacidad de decisión. Para otras organizaciones eso ya existe, y el siguiente paso consiste en establecer un momento de evaluación que se repita de forma estructural en lugar de surgir de manera ad hoc tras un piloto exitoso o fallido.
Esta dimensión no existe de forma aislada. Una organización que puntúa bien en organización pero débil en privacidad y seguridad o en personas y competencias, se estanca igualmente, solo que en otro punto del recorrido. Las siete dimensiones juntas ofrecen la imagen completa; organización es el punto de partida porque la toma de decisiones y la propiedad son la condición sobre la que se pueden construir las demás dimensiones.
Esta medición le indica si su organización está preparada para sostener la IA: si la estructura, la toma de decisiones y la propiedad están presentes para que las iniciativas puedan consolidarse y crecer. No dice nada sobre qué trabajo es realmente adecuado para que la IA lo asuma — esa es otra pregunta, con otro instrumento. Quien desee saber qué parte del trabajo es apta para la IA, por tarea y por rol, lo encuentra en el escán de trabajo de FTE TO AI. Esas dos preguntas — si la organización puede sostenerlo, y qué puede asumir la IA — deben plantearse una después de la otra, no de forma mezclada.
La medición de madurez de hybridresourcing está en construcción. Quien desee realizar la medición en cuanto esté disponible, puede inscribirse en la lista de espera.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
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