Juhtkond, kes hakkab AI-ga tegelema, esitab enamasti ühe küsimuse: millist tööd saab süsteem meilt üle võtta. See on õigustatud küsimus, kuid see on teine küsimus. Esimene küsimus on, kas organisatsioon selle ümber suudab seda süsteemi kanda. Kes selle järjekorra ümber pöörab, näeb pilootprojekte, mis paberil näivad paljutõotavad ja praktikas kinni jooksevad, ilma et selguks, mille taha see jääb.
AI kandmine tähendab, et organisatsioon, IT-infrastruktuur ja andmehaldus on korras enne, kui midagi üle võetakse. Need on põhilised dimensioonid: need määravad, kas AI-rakendus saab toimida usaldusväärsete andmete alusel, infrastruktuuris, mis on selleks kohandatud, organisatsioonis, kus on selge, kes mille üle otsustab. Seejärel tulevad dimensioonid, mis sõltuvad nendest alustaladest. See järjekord ei ole meie eelistus, vaid viis, kuidas see toimib: sõltuv dimensioon ei saa kasvada kaugemale, kui alustala selle lubab. Kui soovite teada, kuidas see teie organisatsiooni jaoks infrastruktuuri tasandil välja näeb, leiate rohkem sellest konkreetsest kihist lehelt kui küps on teie IT-infrastruktuur AI osas.
AI ülevõtmine on teine küsimus: millise osa konkreetsest ülesandest saab süsteem teha ja mis jääb inimtööks. See on küsimus, millele vastab FTE TO AI töö-skaneering, ülesande kaupa, tulemusega, mis näitab, milline osa on üle võetav. Sellel küsimusel ei ole mõtet, kuni ei on kindel, kas organisatsioon suudab tulemust kanda. Süsteem, mis võtab ülesande üle, annab väljundi. Kui keegi ei saa seda väljundit hinnata, kui andmed, millel süsteem töötab, ei ole usaldusväärsed, või kui ei ole selge, kes vastutab tulemuse eest, siis ülevõtmine ei muuda probleemi olemust. See lihtsalt liigutab selle mujale.
hybridresourcing küpsusmõõtmine vaatab kandevõime poolt. Viis tasandit, algtasemest kuni intelligence-tasemeni, seitsme dimensiooni ulatuses. Mitte skoor, mis ütleb, kas te tohite AI-d kasutada, vaid pilt sellest, kus organisatsioon praegu seisab ja milline dimensioon on praegu kõige piiravam. Kaardistamisvoorus hindavad mitu organisatsiooni inimest teineteisest sõltumatult. Sellest tekkiv hajuvus on tihti informatiivsem kui keskmine: suur hajuvus ühel dimensioonil näitab, et juhtkonna sees puudub ühine arusaam sellest, kus organisatsioon seisab. Kui te mõtlete, miks teie oma meeskond ei ole omavahel ühel meelel AI kasutuselevõtu tempo osas, siis see haakub sellega, mida kirjeldame lehel miks teie juhtkond ei ole ühel meelel AI tempo osas.
Mõõtmine ei ütle, mida te peaksite tegema. See ei annavad kohandatud nõuannet, soovitust ega tegevusplaani ajakavaga. See annab struktuuri: skoori dimensiooni kaupa, pildi hindajate vaheliseest hajuvusest ja viite sellele, kus organisatsioon tõenäoliselt kinni jookseb, kui praegu jätkatakse. Mida te sellega teete, on teie otsustada. Mõõtmine ei taga ka tulemust. Kõrge skoor organisatsiooni tasandil ütleb midagi valmisoleku kohta, mitte tulemuse kohta. Kaks organisatsiooni, kellel on madal skoor samal dimensioonil, võivad seista silmitsi väga erinevate järgmiste sammudega; sellest, mis siin rolli mängib, saate lugeda lehelt millised kaks stsenaariumi kaasnevad madala skooriga.
Mõõtmine ei ole ka hetkevõte, mis kehtib igavesti. Organisatsioonid muutuvad, infrastruktuur vahetatakse välja, andmehaldus paraneb või halveneb. Kui tihti on uus mõõtmine vajalik, sõltub sellest, mis on vahepeal muutunud ja sellest, kui lähedal organisatsioon oli pöördepunktile; sellest saate lugeda lehelt kui tihti tuleb küpsusmõõtmine uuesti läbi viia.
Mitmed juhtkonnad kujundavad oma pildi AI-valmidusest selle põhjal, mida mõned töötajad vestlusaknas teevad. See pilt on kitsas. See ütleb midagi individuaalse kasutuse kohta, kuid mitte midagi organisatsiooni, infrastruktuuri või selle taga oleva andmehalduse kohta. Mida sealjuures tähelepanuta jäetakse, on kirjeldatud lehel mida te ei näe, kui teate ainult vestlusakent. Neile, kes soovivad alustada laiema pildiga organisatsioonist endast, on olemas leht kui küps on teie organisatsioon AI osas.
hybridresourcing küpsusmõõtmist ehitatakse praegu. Veel ei ole instrumenti, mida saaksite täna täita. Kes soovib mõõtmist kasutada niipea, kui see on saadaval, saab end ootenimekirja lisada. See ei ole pakkumine millegi jaoks, mis juba olemas on, vaid viis, kuidas jääda kursis sellega, millal see valmis saab.
Niipea, kui on selge, kas organisatsioon suudab AI-d kanda, muutub küsimus. Siis muutub oluliseks teada, milline osa töö endast on ülevõetav: mitte üldise pildina, vaid ülesande kaupa, tulemusega, mis näitab, milline osa on AI-ga teostatav ja milline osa jääb inimtööks. Selleks on ehitatud FTE TO AI töö-skaneering. Kandevõime pool ja ülevõtmise pool vastavad erinevatele küsimustele ja mõlemad on vajalikud täieliku pildi saamiseks — kuid järjekord, milles te need esitate, määrab, kas teine küsimus midagi annab.
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.