Workforce leader — kes vastutab sageli tööjõuplaneerimise, mahujuhtimise või ühenduslüli eest HR-i ja ärivaldkonna vahel — saab AI oma vastutusalasse, ilma et keegi oleks eelnevalt selgitanud, mida see personali osas tähendab. Küsimus tuleb ülevalt: vähem sissevoolu, teised profiilid, paindlikum skaleerimine. Workforce leader peab sellele vastuse leidma, kuid ei tea ise, kas organisatsioonil on olemas eeldused, mis on vajalikud selle vastuse teostamiseks.
Küsimus ei ole see, kas AI mõjutab funktsioone. See küsimus on juba vastatud teiste, organisatsioonis kõrgemal seisvate isikute poolt. Küsimus, mille workforce leader endale esitab, on teine: milliste eelduste alusel kohandatakse tööjõuplaneerimist praegu, ja kui kindlad on need eeldused? Kui mahustsenaariumid ehitatakse üles AI-lubadusele, mis eeldab head andmestikku, toimivat infrastruktuuri ja meeskondi, kes suudavad tulemustega töötada, ja need eeldused ei ole täidetud, siis ei ole planeering korrektne. Seda ei märka ta täna. Seda märkab ta hetkel, mil sissevool on juba aeglustunud ja väljundit ei tule.
Workforce leader, kes rajab tööjõuplaneeringu AI-mõjule, mis ei realiseeru, seisab sellega üksi. Koosseis on selleks ajaks juba kohandatud, vakantsid on peatatud või vastupidi avatud, ja äri arvestab mahtudega, mida ei tekigi. Parandamine võtab aega, mida tööjõuplaneerimisel ei ole — sissevoolul on läbivooluaeg, ja lünka, mida märgatakse liiga hilja, ei saa nupuvajutusega sulgeda. See risk ei peitu tehnoloogias. See peitub eelduses, et tehnoloogia toimib juba organisatsioonis, mis selleks veel valmis ei ole.
Kui workforce leader teab juba enne planeerimist, kui valmis organisatsioon on, muutub tema positsioon. Ta saab eristada mahustsenaariumi, mis on lühiajaliselt realistlik, ja stsenaariumi, mis sõltub alustaladest, mis on veel ehitamata. Ta saab anda ärile ajakava, mis on paikapidav, mitte ajakava, mis loodab parimat. See ei ole garantii head tulemuse saamiseks, kuid see on planeering, mis ei variseb kokku esimese eksinud eelduse korral.
Mida workforce leader ei aktsepteeri, on AI teekaart, mis räägib tulevasest mahust, täpsustamata, mis peab selleks esmalt paigas olema. "AI asendab tulevikus osa sissevoolust" ei ole planeerimise aluseks, kui mitte ükski suuda öelda, kas andmehaldus, IT-infrastruktuur ja organisatsiooni struktuur on selleks juba valmis. Ta ei aktsepteeri ka arvu, mis põhineb ainult entusiastliku sponsori tundel. Mida ta vajab, on ülevaade sellest, kus organisatsioon tegelikult seisab, mõõtme kaupa, koos hajuvusega selle vahel, mida erinevad organisatsiooni inimesed sellest arvavad — sest see hajuvus on iseenesest juba informatsioon sellest, kui stabiilne mahueeldus on.
hybridresourcing.com valmidusmõõtmine hindab organisatsiooni viiel tasemel — baseline, foundation, activation, insight, intelligence — seitsme mõõtme lõikes. Põhimõõtmed, nagu organisatsiooni struktuur, IT-infrastruktuur ja andmehaldus, tulevad enne sõltuvaid mõõtmeid, mitte eelistuse tõttu, vaid seetõttu, et see on järjekord, milles see toimib: ilma toimiva infrastruktuuri ja usaldusväärsete andmeteta ei ole AI-l suurt millele toetuda, ükskõik kui hästi organisatsiooni struktuur juba paigas on. Ploti-voorus hindavad mitmed inimesed eraldi, mistõttu on nähtav, kus organisatsiooni ülevaade ühtib ja kus see erineb. Workforce leaderi jaoks on see hajuvus tihti kõige kasulikum signaal: suur hajuvus andmehalduses tähendab, et keegi ei ole kindel, kas alus on paigas, ja see on täpselt see alus, millel mahustsenaariumid toetuvad.
See lähenemine puudutab ka teisi rolle organisatsioonis, igaüht oma huvide vaatenurgast: CEO, kes otsib vastust ummikusse jooksnud AI-pilootidele, COO, kes peab hindama operatiivset valmidust ja CHRO, kes valvab AI-valmiduse organisatsioonilist külge. Sektoripõhiselt erineb ka ülevaade, nagu näha kui kaugel on ehitussektor AI aluste rajamisega ja kuidas see suhestub olukorraga installatsioonisektoris.
Valmidusmõõtmine ütleb midagi kandevõime kohta: kas see organisatsioon suudab AI-d kanda, on alustalad paigas, on andmed korras, on infrastruktuur selleks valmis. See ei ütle midagi selle kohta, milline osa töö sisust on AI poolt üle võetav. See on teine küsimus, teise vahendiga. Kui valmiduse ülevaade on paigas, on loogiline järgmine samm küsimus, mis sellele järgneb: milline osa töö sisust, ülesanne ülesande haaval, on tegelikult üle antav. Selle arvutab välja FTE TO AI töövoo skaneering — ülesande kaupa, lähtudes sellest, mida töö sisu tegelikult hõlmab, mitte eeldusest organisatsiooni kohta tervikuna.
Valmidusmõõtmine on väljatöötamisel. Praegu ei ole võimalik tellida raportit ega konsultanti, kes tuleks mõõtmeid läbi käima. Kes soovib mõõtmist kasutada kohe, kui see on kättesaadav, saab end registreerida ootenimekirja.
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.