Tulemuslikkuse juhtimine on üks seitsmest dimensioonist, millega hybridresourcing mõõdab organisatsiooni küpsust, kui jutt käib AI-st. See dimensioon käsitleb midagi konkreetset: kas te saate kindlaks teha, kas AI toel tehtav või AI poolt üle võetud töö muutub ka tegelikult paremaks, kiiremaks või odavamaks? Paljud organisatsioonid alustavad pilootprojektidega, ilma et suudaksid sellele küsimusele vastata, ja jäävad seetõttu kinni katsetamise faasi, näitamata, mida see tegelikult andis.
Tulemuslikkuse juhtimine saab küpseks muutuda ainult siis, kui teised dimensioonid on juba midagi loonud, millele saab ehitada. Usaldusväärsete andmete puudumisel andmehaldusest on tulemuslikkuse mõõtmine üksnes hinnang. Ilma selgete vastutusaladeta organisatsiooni dimensioonist, nagu on välja töötatud lehel mida maksab organisatsiooni ühe taseme võrra tõstmine, ei ole kellelgi tulemuse eest vastutust. Ja ilma IT-infrastruktuurita, mis suudab mõõtmisi jäädvustada ja korrata, nagu on käsitletud lehel mida maksab IT-infrastruktuuri ühe taseme võrra tõstmine, jääb igasugune mõõtmine ühekordseks. Sellepärast saab see dimensioon mõõtmises kõrgemale tasemele liikuda alles siis, kui alusdimensioonid juba midagi kannavad.
Baseline. Puudub kindel viis hindamiseks, kas AI toel tehtav töö toimib paremini kui vana töömeetod. Hinnangud on juhuslikud ja isikuga seotud. Kui inimene lahkub, kaob koos temaga ka ainuke ülevaade, mis olemas oli.
Foundation. Esineb üksikuid mõõtmisi, enamasti projekti või pilootprojekti kaupa. Neid võrreldakse harva ja puudub kindel hetk, mil vaadatakse tagasi, kas soovitud mõju ka tegelikult saabus. Mõõtmine on olemas, kuid see ei toimi õppeprotsessina.
Activation. Esineb korduv rütm: mõõtmisi kordatakse kindlatel hetkedel ja tulemused antakse tagasisidena töö tegijatele. Organisatsioon hakkab mustreid näha, isegi kui neid ei jäädvustata veel süstemaatiliselt ja osakondade vahel ei võrrelda.
Insight. Mõõtmisi kasutatakse kursi kohandamiseks, mitte ainult aruandluseks. Olemas on jagatud arusaam sellest, mis töötab ja mis mitte, ja see arusaam viib muudatusteni AI kasutamises. Erinevad meeskonnad saavad oma tulemusi omavahel võrrelda, kuna mõõtmisviis on ühtne.
Intelligence. Tulemuslikkuse juhtimine on kinnistunud viisi, kuidas AI-otsuseid tehakse. Varasema kasutuse tulemused mõjutavad otseselt uute rakenduste valikuid. Organisatsioon suudab põhjendada, miks midagi laiendatakse või ei laiendata, selle asemel et lähtuda kõhutundest või sellest, kes kõige valjemini järgmise pilootprojekti eest seisab.
Selle dimensiooni tase ei peitu ainult tööriistas või töölaual. See peitub selle ümber olevas käitumises: kas pärast pilootprojekti vaadatakse tagasi, või liigutakse kohe edasi järgmise juurde? Kas keegi teie organisatsioonis suudab soovi korral näidata, mida AI-rakendus tegelikult andis, sõltumata eelnevast eeldusest? Kas ebarahuldav tulemus arutatakse läbi, või unustatakse see vaikimisi? Need ei ole tehnilised küsimused. Need käsitlevad, kas on tekkinud harjumus vaadata, mitte ainult tegutseda.
Selle dimensiooni raames tekib sageli suur hajuvus nende vahel, kes hindamisvooru täidavad. Tegevusjuht näeb igapäevaselt activation-faasi üksikuid mõõtmisi ja hindab organisatsiooni tegelikkusest kõrgemale, kuna need mõõtmised on tema jaoks käegakatsutavad. Finantsjuht, kes näeb ainult kvartaliaruannet, hindab madalamalt, kuna tal puudub jooksev ülevaade sellest, mida vahepeal mõõdetud on. Mõlemad arusaamad on tõesed selle jaoks, kes need annab. Hajuvus ise on informatsioon: see näitab, et puudub jagatud, organisatsioonilaiune ülevaade tulemuslikkusest, mis omakorda annab avalduse taseme kohta.
Samm baseline-tasemelt foundation-tasemele nõuab peamiselt distsipliini: kindla hetke valimist tagasivaatamiseks ja selle hetke säilitamist järgmise pilootprojekti kiirustuse all kadumata. Samm activation-tasemele nõuab korratavat protsessi, mis omakorda puudutab, kui küps on aluseks olev infrastruktuur. Samm insight- või intelligence-tasemele nõuab, et mõõtmised oleksid piisavalt usaldusväärsed, et nende alusel toimida, ja see viib tagasi andmekvaliteedi ning organisatsioonisisese pädevuse juurde, kes tohib nende mõõtmiste alusel kurssi kohandada. Samuti mängivad kaasa dimensioonid nagu eetika ja privaatsus ja turvalisus: tulemuslikkuse mõõtmine, mis mööda vaatab küsimusest, kas tulemus tekkis vastutustundlikul viisil, on puudulik mõõtmine. Mida üks aste täpselt maksab, ajas, tähelepanus või ressurssides, erineb organisatsiooni kaupa ja sõltub sellest, kus teised dimensioonid seisavad. Sellepärast töötab hybridresourcing hindamisvooruga, mitte kindla etapiplaaniga: esmalt tehakse nähtavaks, kus te seisate ja kus arvamused lahknevad, enne kui midagi fikseeritakse selle kohta, mida vaja on.
See leht käsitleb, kas teie organisatsioon suudab kindlaks teha, mida AI annab, sõltumata sellest, millist tööd see täpselt puudutab. See on erinev küsimus sellest, milliseid ülesandeid saab üle võtta ja millises ulatuses. Kes soovib seda teada, ülesande kaupa ja lähtuvalt sellest, mida töö sisuliselt endas kannab, leiab selle FTE TO AI töömahu hindamise vahendist. Tulemuslikkuse juhtimine ja töömahu hindamise vahend täiendavad teineteist: üks mõõdab, kas te suudate tulemust hinnata, teine arvutab, milline osa tööst on olemas, et hinnata.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.