CEO, kelle päevakorras on AI, kuuleb enamasti kahesuguseid teateid. Üks tuleb tiimidelt, kes viivad läbi pilootprojekte ja teatavad edust. Teine tuleb arvudest, mis näitavad, et vähe sellest edust jõuab ülejäänud organisatsioonini. Nende kahe teate vahele jääb küsimus, mille CEO endale mingil hetkel esitab: kas asi on tehnoloogias, inimestes või milleski, mida me veel ei ole korraldanud.
Küsimus on harva "kas AI töötab siin". Sellele küsimusele on organisatsiooni sees juba ammu vastatud, tavaliselt näitega, mis tõepoolest töötas. Alles jääv küsimus on, miks see näide ei toimi kõikjal, ja kas see on skaleerimise probleem või vundamendi probleem. CEO tahab teada, kas organisatsioon tervikuna on valmis AI-d kandma, mitte kas üks üksik tiim suudab sellega osavalt töötada.
See on teistsugune küsimus kui organisatsiooni spetsialistidel. COO vaatab protsesse, CIO infrastruktuuri, CHRO inimesi ja rolle. Igale nendest vaatenurkadest on olemas eraldi vastus, mille leiab lehtedelt millele COO pöörab tähelepanu AI-valmiduse puhul, millele CIO pöörab tähelepanu AI-valmiduse puhul ja millele CHRO pöörab tähelepanu AI-valmiduse puhul. CEO vajab neid vastuseid, kuid tema oma küsimus asub ühe tasandi kõrgemal: kas need kolm vundamenti on omavahel tasakaalus, või kaldub organisatsioon viltu, kuna üks on teisest kaugel ees.
CEO risk ei ole see, et AI ebaõnnestub. Risk on see, et organisatsioon investeerib valesse järjekorda: raha ja tähelepanu suunatakse rakendustesse, samal ajal kui organisatsioon, IT-infrastruktuur ja andmehaldus ei ole veel piisaval tasemel, et neid rakendusi kanda. Need on fundamentaalsed dimensioonid. Need eelnevad sõltuvatele dimensioonidele, mitte eelistuse tõttu, vaid kuna see on järjekord, milles asi töötab. Organisatsioon, kellel puudub sellest ülevaade, jätkab pilootprojektide läbiviimist, mis ei liitu suuremaks tervikuks, ning tasub selle eest aja, programmi usutavuse ja kaasa töötanud inimeste usalduse kaudu.
Mida tal on veel kaotada, on võime selgitada oma nõukogule või aktsionäridele, kus organisatsioon seisab. "Me tegeleme AI-ga" ei ole vastus, mida CEO ootab, kui temalt küsitakse, mida see toob. Tal on vaja midagi, mida ta saab näidata: tase, struktuur, põhjus, miks järgmisel kvartalil ei tule tagasi sama küsimus.
CEO ei aktsepteeri vastust, mis toetub ühele vaatenurgale. Kui ainult IT ütleb, et kõik läheb hästi, või ainult HR ütleb, et inimesed on valmis, teab ta, et see pilt on värvitud selle poolt, kust see tuleb. Tal on vaja pilti, kus need vaatenurgad asetsevad kõrvuti, erinevused nähtaval, mitte ära seletatud.
Ta ei aktsepteeri ka vastust, mis viskab kõik ühte hunnikusse. "AI-valmidus: 3 punkti 5-st" ei ütle talle midagi, kui ta ei tea, milline dimensioon seda arvu alla tõmbab ja milline üles tõstab. Ilma selle lahtikirjutamiseta ei saa ta prioriteete seada, ja iga vestlus AI-st jääb vestluseks tundest, mitte struktuurist.
hybridresourcing.com valmidusmõõtmine on ehitatud nende kahe punkti peale. See vaatab seitset dimensiooni, alates organisatsioonist ja IT-infrastruktuurist kuni andmehalduseni ja neile järgnevateni, ning paigutab iga dimensiooni ühele viiest tasemest: baseline, foundation, activation, insight, intelligence. See tase ei ole kunagi kogu organisatsiooni jaoks ühesugune. Ettevõte võib andmehalduse osas olla tasemel foundation ja organisatsiooni osas tasemel activation, ja täpselt see erinevus on see, millest CEO-l on kasu.
Mõõtmine töötab hindamisvooru põhimõttel: mitu organisatsiooni inimest annavad hindeid eraldi, näinud üksteise vastuseid. Sellest tekkiv hajuvus on iseenesest informatsioon. Kui CIO ja CHRO on samal teemal kaugel üksteisest, ütleb see midagi selle kohta, kuidas organisatsioon sellele vaatab, sõltumata sellest, mis on "tegelik" tase. CEO-le, kes seisab kahe teate vahel, on see hajuvus sageli informatiivsem kui keskmine.
See mõõtmine ei ütle midagi selle kohta, milliseid ülesandeid AI võib üle võtta või kui palju see mahtu vabastab. See mõõdab, kas organisatsioon suudab kanda, mitte mida on kanda. Kes on saanud selle esimese pildi ja tahab teada, mida toob teine, jõuab teise küsimuse juurde: milline osa töö laseb üle võtta, ja mis tingimustel. Selleks on täpselt ehitatud FTE TO AI töömõõtmine (werkscan). See arvutab ülesande kaupa välja, milline osa töö on AI-le üleantav, tuginedes ülesande olemusele, mitte selletaga seotud organisatsiooni valmidusele. Need kaks mõõtmist käivad kokku selles järjekorras: esmalt näha, kas maapind kannab, ja alles siis arvutada, mida sellele saab ehitada.
Tööriist, millega organisatsioonid saavad selle enda läbi viia, on ehitamisel. Kes soovib mõõtmist kasutada kohe, kui see saab kättesaadavaks, saab liituda ootenimekirjaga. Võrdluseks: kuidas terve sektor sellega toime tuleb, on kirjeldatud lehel kuidas ehitussektor AI-valmiduses hindeid saab.
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.