Kes esimest korda keelemudeliga töötab, näeb midagi töötamas. Tuleb vastus, vastus on piisavalt tihti õige, ja järeldus on käepärast: sellest saab rohkem. See järeldus ei ole vale, kuid see põhineb ühel hetkel ühes aknas. Vestlusaken näitab, kas mudel oskab küsimusele vastata. See ei näita, kas selle taga olev organisatsioon oskab küsimust õigesti esitada, õigeid andmeid pakkuda ja vastuse jõuda otsusesse, mis kuskil midagi tähendab.
See vahe on põhjus, miks pilootprojektid tihti käivituvad, kuid harva skaleeruvad. Piloot tõestab, et tehnoloogia oskab midagi. See ei tõesta midagi seitsme mõõtme kohta, mis määravad, kas organisatsioon suudab seda suutlikkust ka kandma jääda: organisatsioonist ja juhtimisest kuni IT-infrastruktuuri, andmehalduse, protsesside, inimeste, valitsemise ja kultuurini. Vestlusaken testib üht praktilist juhtumit, ühel hetkel, ühe kasutajaga. See ei ütle midagi selle kohta, mis juhtub, kui sada kasutajat esitavad sama küsimuse, andmetega, mis ei ole alati puhtad, protsessis, mis ei ole seatud üles vastust jaoks, mis kõikub.
hybridresourcing.com küpsusmõõtmine ei vaata ülesannet ega vastust, vaid sellest allpool olevat kihti: küsimust, kas organisatsioon tervikuna on valmis AI-ga töötama, mitte ainult sellega eksperimenteerima. See toimub viiel tasemel — baseline, foundation, activation, insight, intelligence — ja seitsmel mõõtmel, mis koos määravad, kus organisatsioon seisab. Mitte igal mõõtmel ei ole igal hetkel sama kaalu. Fundamentaalsed mõõtmed, nagu organisatsioon ja IT-infrastruktuur, tulevad enne mõõtmeid, mis nendest sõltuvad. See ei ole meie valik, vaid järjekord, milles see toimib: ilma toimiva infrastruktuurita on hea andmehaldus vähese haardega, ja ilma selge otsustusprotsessita on hea infrastruktuuri mõju väike.
Oluline osa mõõtmisest on plotivoor. Mitmed organisatsiooni inimesed hindavad eraldi, näägemata üksteise vastuseid. Sellest tuleb välja mitte ainult positsioon viiel tasemel, vaid ka hajuvus selles, mida erinevad inimesed tõeks peavad. Juhatus, kes arvab, et organisatsioon on tasemel activation, samal ajal kui IT paigutab end tasemele baseline, seisab silmitsi probleemiga, mis on suurem kui keskmine. See hajuvus on tihti informatiivsem kui skoor iseenesest: see näitab, kus organisatsioon on iseenda suhtes eriarvamusel, ja täpselt seal jookseb piloot ummikusse, ilma et kellelgi oleks selge, miks.
Küpsusmõõtmine ei vasta küsimusele, milliseid ülesandeid AI üle võtta saab. See ei ütle midagi selle kohta, kui palju aega üks funktsioon kulutab teatud tegevusele, ega selle kohta, mis juhtub, kui see tegevus kaob. See mõõdab valmisolekut, mitte ülevõtmist. Organisatsioon võib saada kõrge skoori kõigil seitsmel mõõtmel ja siiski mitte olla tuvastanud ühtegi ülesannet, mis on valmis üleandmiseks. Vastupidi, organisatsioon võib olla täis ülesandeid, mis sobivad suurepäraselt automatiseerimiseks, samal ajal kui organisatsioon ise ei ole veel valmis seda vastutustundlikult teostama.
Mõõtmine ei ütle ka, milliseid otsuseid tohib või ei tohi automatiseerida — see on küsimus, mis vajab eraldi tähelepanu, muu hulgas ülevaates otsustest, mis peaksid jääma automatiseerimise ulatusest väljapoole. Ja skoor ei ütle midagi selle kohta, mis dokumentatsiooni praktikas puudu on: kes soovib teada, mida peaks sisaldama otsuste inventuur, ei leia seda tasemest või mõõtmest, vaid eraldi protsessist.
Mida mõõtmine tõepoolest teeb, on selguse loomine lähtepositsiooni kohta. Madal skoor ühel seitsmest mõõtmest ei tähenda automaatselt, et midagi on põhjalikult valesti; see tähendab, et võimalikud on kaks teed, ja kumb neist kehtib, erineb organisatsiooni kaupa — erinevus, mida käsitletakse põhjalikumalt lehel, mis kirjeldab madala skooriga seotud kahte stsenaariumi. Kes soovib alustada oma hinnanguga, saab seda teha lehtedel, mis käsitlevad organisatsiooni enda küpsust ja IT-infrastruktuuri küpsust kui kahte seitsmest mõõtmest, millele täielik mõõtmine on ehitatud.
See eristus on teadlik. Organisatsioon, kes soovib esmalt teada, kas AI toob talle midagi, esitab teistsuguse küsimuse kui organisatsioon, kes soovib teada, kas ta on valmis AI-d vastutustundlikult rakendama. Mõlemad küsimused on legitiimsed, kuid nõuavad erinevaid vahendeid. Kes laseb need kaks küsimust segamini minna, saab vastuse, mis ei sobi hästi ühelegi neist: skoor, mis kõlab nagu ülesannete analüüs, või ülesannete analüüs, mis käitub nagu ütleks midagi organisatsiooni valmisoleku kohta.
Küpsusmõõtmine, viie taseme, seitsme mõõtme ja plotivooruga, on praegu ehitamisel. Veel ei ole keskkonda, kuhu saaksite täna sisse logida ja hinnata. Kes on sellest huvitatud, saab registreeruda ootenimekirja ja teda hoitakse kursis, kui mõõtmine kättesaadavaks muutub.
Kui organisatsiooni valmisolek on kord kaardistatud, jääb vastuseta teine küsimus: kui suur osa tööst ise tegelikult üle võetakse. See ei ole midagi, millega see mõõtmine tegeleb, ja see ei ole ka selle eesmärk. Sellele küsimusele vastab FTE TO AI töö-skaneering, mis arvutab ülesande kaupa, kui suur osa tööst on kõlblik, et AI selle üle võtaks — arvutus, mis omab tähendust vaid siis, kui organisatsioon, kuhu see maandub, on ka tegelikult valmis seda kandma.
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.