Se adquiere una herramienta de IA, se implementa, se despliega. Hay presupuesto, hay un proveedor, hay una fecha de inicio. Lo que no hay: un cambio en quién toma qué decisión, cómo se mueve la información entre departamentos, o dónde recae la responsabilidad cuando el resultado del sistema difiere de lo que un empleado esperaba. La organización permanece exactamente igual que antes, con una capa de tecnología encima.
La suposición es que la tecnología hace el trabajo y la estructura puede permanecer sin cambios. Eso es cierto para una calculadora. No es cierto para un sistema que necesita datos de tres departamentos que ya se comunican mal entre sí, o que propone una decisión a alguien que no tiene el mandato para tomar esa decisión.
Adquirir tecnología es una acción concreta y delimitada. Hay una cotización, una fecha de implementación, un resultado que se vuelve visible en un panel de control. Cambiar la estructura es vago: quién va a hacerlo, cuándo estará terminado, cuál es el resultado. Entre una acción clara y una acción poco clara, una organización casi siempre elige la clara.
A esto se suma que los proveedores de sistemas de IA venden su producto como algo que se ajusta a la organización existente. Ese es también su modelo de negocio: cuanto menos tenga que cambiar el cliente, más fácil es la venta. El mensaje de que la organización primero debe hacer algo por sí misma no resuena en esa conversación de ventas.
Y hay una tercera razón, quizás la más importante: cambiar la estructura afecta al poder, a quién decide ahora y quién decidirá después. Adquirir tecnología no afecta a eso. Es más fácil comprar que reconsiderar quién asume qué responsabilidad.
Algunas señales que suelen presentarse juntas más que por separado:
La tecnología está ahí, pero a nadie se le ha dado la facultad de actuar de forma distinta a la habitual sobre la base del resultado. El sistema asesora, la persona decide como siempre lo ha hecho, y el asesoramiento desaparece en un cajón.
Los datos que el sistema necesita están dispersos entre departamentos que no tienen un proceso conjunto para compartirlos. El sistema trabaja con lo que recibe por casualidad, y la calidad del resultado depende de qué departamento haya entregado datos esa semana en particular.
Hay un equipo piloto entusiasmado, pero el resto de la organización sigue trabajando como siempre. Lo que exactamente falta ahí, puede leerlo en la descripción de un piloto que se estanca en dos entusiastas y nadie más.
El piloto se ha iniciado sin haber definido qué significa el éxito y quién lo evalúa. Después de unos meses hay un resultado, pero nadie sabe si ese resultado es suficientemente bueno para continuar. Ese patrón está descrito en un piloto que avanza sin criterios acordados de antemano.
Se decide ampliar la implementación mientras el primer piloto todavía funciona a base de excepciones y correcciones manuales. Lo que entonces sale mal está descrito en ampliar antes de que la base esté lista.
Y la tecnología funciona bien dentro de un equipo, pero en cuanto el resultado necesita a otro equipo para avanzar, el proceso se detiene. Ese es el patrón de un piloto que solo funciona dentro de los límites de su propio equipo.
Si se presentan dos o más de estas señales, es muy probable que la tecnología esté asumiendo una tarea para la cual la organización no se ha preparado.
La medición de madurez de hybridresourcing analiza siete dimensiones, de las cuales tres son fundamentales: organización, infraestructura de TI y gestión de datos. Esas tres van primero, no porque se consideren más importantes, sino porque una organización sin flujos de datos funcionales y sin responsabilidades claras no tiene una base sobre la que pueda sostenerse ninguna de las demás dimensiones. Cinco niveles, desde baseline hasta intelligence, indican hasta dónde ha llegado una organización en cada dimensión.
Lo que hace especial a esta medición es la ronda de valoración conjunta: varias personas dentro de la misma organización puntúan por separado, sin influenciarse entre sí. La dispersión que resulta de ello suele ser más informativa que el promedio. Si el CEO ubica a la organización en el nivel insight y el gerente de TI en baseline, esa diferencia es en sí misma una señal, y precisamente el tipo de señal que es independiente de qué tecnología se adquiera.
En qué se fija específicamente un CEO en esta medición, y por qué eso difiere de lo que le importa a un COO, se explica en las páginas en qué se fija un CEO respecto a la madurez de IA y en qué se fija un COO respecto a la madurez de IA.
Esta medición trata sobre si la organización puede sostener la IA, no sobre qué trabajo podría asumir la IA. Esa es una pregunta diferente, con un instrumento diferente. En cuanto queda claro en qué punto se encuentra la organización en las siete dimensiones, y qué pasos fundamentales aún deben darse, se vuelve relevante la pregunta de qué parte del trabajo es realmente transferible a la IA. Esa pregunta la responde el escáner de trabajo de FTE TO AI, que calcula por tarea qué parte se puede transferir. El orden no es casual: primero la capacidad de sostener, luego la capacidad de transferir.
La medición de madurez de hybridresourcing está en construcción. Quien desee utilizar la ronda de valoración conjunta 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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