Una dirección que se pone a trabajar con IA suele plantear una sola pregunta: qué trabajo puede asumir un sistema. Es una pregunta legítima, pero es la segunda pregunta. La primera pregunta es si la organización que lo rodea puede soportar ese sistema. Quien invierte ese orden ve pilotos que sobre el papel son prometedores y que en la práctica se estancan, sin que quede claro a qué se debe.
Soportar la IA significa que la organización, la infraestructura de TI y la gestión de datos están en orden antes de que se asuma algo. Estas son las dimensiones fundamentales: determinan si una aplicación de IA puede funcionar sobre la base de datos fiables, en una infraestructura preparada para ello, dentro de una organización que sabe quién decide sobre qué. Después vienen las dimensiones que dependen de estos fundamentos. Ese orden no es una preferencia nuestra, sino la manera en que funciona: una dimensión dependiente no puede crecer más allá de lo que le permite el fundamento sobre el que se apoya. Si desea saber cómo se ve esto para su organización a nivel de infraestructura, encontrará más información sobre esa capa específica en la página qué tan madura es su infraestructura de TI en materia de IA.
Asumir la IA es otra pregunta: qué parte de una tarea específica puede realizar un sistema, y qué sigue siendo trabajo humano. Esa es la pregunta que responde el escáner de trabajo de FTE TO AI, por tarea, con un resultado que indica qué parte se puede asumir. Esa pregunta no tiene sentido mientras no esté claro si la organización puede soportar el resultado. Un sistema que asume una tarea genera un resultado. Si nadie puede evaluar ese resultado, si los datos sobre los que funciona el sistema no son fiables, o si no está claro quién es responsable del resultado, entonces la asunción no cambia nada del problema. Solo lo desplaza.
La medición de madurez de hybridresourcing analiza el lado del soporte. Cinco niveles, de baseline a intelligence, en siete dimensiones. No es una puntuación que diga si puede usar la IA, sino una imagen de dónde se encuentra la organización ahora y qué dimensión resulta en este momento la más limitante. En una ronda de plot, varias personas de la organización puntúan de forma independiente entre sí. La dispersión que resulta de ello suele ser más informativa que el promedio: una gran dispersión en una dimensión muestra que dentro de la dirección no hay una imagen compartida de dónde se encuentra la organización. Si se pregunta por qué su propio equipo no se pone de acuerdo sobre el ritmo de adopción de la IA, eso coincide con lo que describimos en por qué su dirección no se pone de acuerdo sobre el ritmo de la IA.
La medición no dice qué debe hacer. No ofrece un asesoramiento a medida, ni una recomendación, ni un plan de pasos con un calendario. Ofrece una estructura: una puntuación por dimensión, una imagen de la dispersión entre evaluadores, y una indicación de dónde probablemente se estancará la organización si se sigue adelante ahora. Lo que haga con ello depende de usted. La medición tampoco garantiza un resultado. Una puntuación alta a nivel organizativo dice algo sobre la preparación, no sobre el resultado. Además, dos organizaciones con una puntuación baja en la misma dimensión pueden enfrentarse a pasos siguientes muy distintos; lo que influye en ello puede leerlo en qué dos escenarios corresponden a una puntuación baja.
La medición tampoco es una fotografía puntual que siga siendo válida para siempre. Las organizaciones cambian, la infraestructura se sustituye, la gestión de datos mejora o empeora. La frecuencia con la que se necesita una nueva medición depende de lo que haya cambiado en el intervalo y de lo cerca que estuviera la organización de un punto de inflexión; puede leer más sobre esto en con qué frecuencia debe repetirse una medición de madurez.
Muchas direcciones forman su idea de la preparación para la IA a partir de lo que hacen unos pocos empleados en una ventana de chat. Esa imagen es estrecha. Dice algo sobre el uso individual, pero nada sobre la organización, la infraestructura o la gestión de datos que hay detrás. Lo que se pasa por alto en ese caso está descrito en qué no ve si solo conoce la ventana de chat. Para quien quiera empezar con una imagen más amplia de la propia organización, está la página qué tan madura es su organización en materia de IA.
La medición de madurez de hybridresourcing se está construyendo ahora. Todavía no existe un instrumento que pueda completar hoy. Quien quiera utilizar la medición en cuanto esté disponible puede inscribirse en la lista de espera. No es una oferta de algo que ya existe, sino una manera de mantenerse informado sobre cuándo estará disponible.
En cuanto quede claro si la organización puede soportar la IA, la pregunta cambia. Entonces se vuelve relevante saber qué parte del propio trabajo se puede asumir: no como imagen general, sino por tarea, con un resultado que indica qué parte puede hacer la IA y qué parte sigue siendo trabajo humano. Para eso se construyó el escáner de trabajo de FTE TO AI. El lado del soporte y el lado de la asunción responden a preguntas distintas, y ambas son necesarias para obtener una imagen completa; pero el orden en que las plantee determina si la segunda pregunta produce algún resultado.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
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