Baseline on esimene viiest tasemest hybridresourcing küpsusmõõtmises. See ei ole negatiivne hinnang. See kirjeldab organisatsiooni, kus seitsmel dimensioonil — sealhulgas organisatsioon, IT-infrastruktuur ja andmehaldus — puudub veel struktuur, mis AI-d kandma suudaks. Võib-olla on AI-ga juba eksperimenteeritud. Käivad pilootprojektid, on ostetud litsentse, keegi meeskonnas kasutab keelemudelit aruannete jaoks. See ei muuda taset. Baseline käib selle kohta, mis on paigas, mitte selle kohta, mida on juba proovitud.
Baseline-tasemel puudub ühine arusaam sellest, kes mille eest vastutab, kui jutt on AI-st. Otsuseid tööriistade üle tehakse osakonna tasandil, ilma et kellelgi oleks ülevaadet, mis kõik käigus on. IT-infrastruktuur on üles seatud AI-eelsete töövoogude jaoks: süsteemid, mis omavahel ei suhtle, puudub keskne koht, kus andmed kokku saavad, puudub visioon sellest, mida on vaja, et mudelid saaksid töötada organisatsiooni andmetega. Andmehaldus on nime poolest olemas — on arhiiv, CRM, intranet — kuid mitte kellel pole kindlust, kus mis andmed asuvad, kellel on nendele juurdepääs ja kas need andmed on õiged.
Fundamentaalsed dimensioonid on aluspõhi teistele, ja seda tunnetate sellel tasemel kõige valusamalt. Pilootprojekt, mis üksinda toimib hästi, jookseb kinni niipea, kui seda tuleb laiendada, kuna infrastruktuur selle all ei suuda seda kanda. Meeskond, mis entusiastlikult AI-rakendust testib, avastab, et vajalikud andmed ei ole kusagil struktureeritud kujul saadaval. Need ei ole juhuslikud vahejuhtumid. Need on ootuspärased tagajärjed vundamendist, mis ei ole veel valmis.
Baseline ei tähenda, et organisatsioon seisab paigal või et inimesed ei taha midagi teha. Sageli on vastupidi tõsi: on liikumist, on algatusi, on eraldatud eelarvet. Puudu ei ole motivatsioonist, vaid seostatusest. Üksikud pilootprojektid ühise infrastruktuurita, üksik andmekasutus keskse haldamiseta, üksikud otsused ühise vastutuseta. Energiat on olemas. Struktuuri, mis selle energia vastu võtaks, veel ei ole.
See ei tähenda ka, et see tase peaks kestma kaua või et organisatsiooniga, mis sellest alustab, oleks midagi valesti. Enamik organisatsioone, kes AI-d tõsiselt kaaluvad, alustavad baseline-tasemelt või vahetult sellest kõrgemalt. Tase on hetkepilt, mitte otsus.
Küpsusmõõtmise plot-voorus hindavad mitu inimest eraldi, ja baseline-organisatsioonide juures torkab tihti silma üks konkreetne asi: vastajate vahelised erinevused on suured. Kui IT-vastutaja näeb, et infrastruktuuris on suured lüngad, arvab osakonnajuht võib-olla, et kõik on hästi, kuna tema kasutatavad tööriistad toimivad korralikult. See erinevus on iseenesest signaal. See näitab, et organisatsioonis puudub veel ühine arusaam sellest, kus organisatsioon täpselt on — ja just see ühise arusaama puudumine on baseline'i tunnus.
Üleminek baseline'ilt järgmisele tasemele ei nõua rohkem AI-projekte. See nõuab, et üks asi läheks ülejäänute ette: selged vastutusalad, infrastruktuur, mis suudab andmeid koguda ja kättesaadavaks teha, ning andmehaldus, mis on piisavalt usaldusväärne, et selle peale ehitada. Selle aluseta jääb igasugune järgmine samm ajutiseks, kuna see seisab liival.
Mida see üleminek konkreetselt teie organisatsiooni jaoks tähendab, on olukorrast sõltuv — see oleneb sektorist, suurusest ja sellest, milline seitsmest dimensioonist kõige rohkem maha jääb. Kuidas jõuda baseline'ilt järgmisele tasemele kirjeldab, millised liigutused sellega kaasnevad. Võrdluseks on kasulik näha ka, kuhu see samm viib: mida tase foundation praktikas tähendab näitab, milline vundament näeb välja, kui põhistruktuur on paigas. Organisatsioonidele, kes soovivad vaadata kaugemale kui vaid järgmine samm, kirjeldab mida tase insight praktikas tähendab, kuidas küpsus edasi areneb, kui andmed ja infrastruktuur on korras.
hybridresourcing küpsusmõõtmine vaatab küsimust, kas organisatsioon suudab AI-d kanda: kas vundament on olemas, kas struktuur on paigas, kas on ühine arusaam vastutusaladest ja andmetest. See on erinev küsimus sellest, milline osa tööst ise on AI jaoks sobiv. Baseline-tasemel organisatsioonil võib väga hästi olla töövooge, kus paljud ülesanded sobiksid AI-le üle andmiseks — ainult puudub veel struktuur, et seda jätkusuutlikul viisil teha. Kes soovib teada, kui palju tööst, ülesande kaupa, saab AI-le üle anda, leiab selle vastuse mitte küpsusmõõtmisest, vaid FTE TO AI töövooskaneeringust. See arvutab ülesande kaupa, milline osa sobib AI-le, sõltumata küsimusest, kas organisatsioon on selleks juba valmis. Mõlemad vastused koos — kas organisatsioon on selleks valmis ja kas töö on selleks valmis — annavad täieliku pildi enne, kui te kuhugi investeerite.
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.