Madal tulemus küpsusmõõtmisel tekitab enamikus juhtkondades sama küsimuse: kui halb see on. Vastus on see, et küsimus ise tuleb liiga vara. Madal number ühel seitsmest dimensioonist võib tähendada kaht stsenaariumi, millel on omavahel vähe pistmist, ja tööriist ise ei ütle, kumb neist kahest kehtib.
Esimene stsenaarium on organisatsioon, mis on alguses. Puudub andmehaldus, mida järjepidevalt hoitakse, puudub infrastruktuur, mis suudaks AI-rakendusi kandda, ja organisatsioon ise ei ole veel harjunud AI-süsteemidega töötama. Selles stsenaariumis on madal skoor olukorra õige kirjeldus. Selles ei ole midagi kummalist; enamik organisatsioone alustab siit. Oluline on järjekord, milles see üles ehitatakse. Lehel miks fundamentaalsed dimensioonid peavad tulema esimesena loete, miks organisatsioon, IT-infrastruktuur ja andmehaldus ei seisa teiste dimensioonide kõrval, vaid nende all — otsustusprotsessi intelligentsuse tase pakub vähe väärtust, kui andmed, millele need otsused toetuvad, ei ole usaldusväärsed.
Teine stsenaarium on vähem nähtav ja juhtkonnale sageli ootamatum. Organisatsioon on tegelikult midagi ülesehitanud — pilootprojekte, üksikuid rakendusi, meeskonna, kes nendega töötab — kuid küsimustikku täitvad inimesed annavad sisuliselt erinevad tulemused. CIO näeb infrastruktuuri, mis on valmis; COO näeb protsesse, mis toetuvad ikka veel käsitsi kontrollile. CHRO näeb organisatsiooni, mis AI omaks võtab; meeskonnajuhid näevad inimesi, kes jätavad tööriistad kõrvale, kui asi läheb keeruliseks. Selles stsenaariumis ei ole probleem madal keskmine skoor. Probleem on hajuvus.
Seetõttu töötab mõõtmine eraldi hindamise vooru põhjal: mitu inimest annavad hinnangu eraldi, ilma teiste vastuseid näha, ja alles pärast seda muutub hajuvus nähtavaks. Organisatsioon, kus keskmine on madal ja hajuvus väike, teab, kus ta seisab, ja saab sealt edasi minna. Organisatsioonil, kus keskmine näeb vastuvõetav välja, kuid hajuvus on suur, on teine probleem: puudub jagatud pilt tegelikkusest, ja see pilt peab olema olemas enne, kui skoor midagi tähendab.
Mõõtmine juhib tähelepanu hajuvusele. See ei selgita seda ega lahenda seda. Kui CIO ja COO annavad IT-infrastruktuurile struktuurselt erinevad hinnangud, siis on see vestlus, mis tuleb pidada — selle üle, mis täpselt on ehitatud, kellel on sellele juurdepääs ja kui suur osa sellest töötab tootmises versus pilootkeskkonnas. Mõõtmine annab selle vestluse alguspunkti, mitte tulemuse. Sama kehtib stsenaariumi üks kohta: teadmine, et veel midagi ei ole olemas, ei ole plaan midagi ehitama hakata. Lehtedel kui küps on teie organisatsioon AI osas ja kui küps on teie IT-infrastruktuur AI osas on dimensiooni kaupa kirjeldatud, millele tasemed baseline'ist intelligence'ini vaatavad, nii et madal skoor saab suuna, mitte ainult hinnangu.
Madal skoor fundamentaalsetel dimensioonidel ei tähenda, et sõltuvad teemad, nagu otsustusprotsess ja agendi käitumine, muutuvad asjakohaseks vaid aasta pärast. See tähendab, et need teemad saab juba praegu kirja panda, ka kui teostus peab veel ootama. Milliseid otsuseid organisatsioonis tegelikult tehakse ja kes need teeb, on kirjeldatud lehel mis kuulub otsuste inventuuri, ja millised neist otsustest jäävad põhimõtteliselt automatiseerimise haardeulatusest välja — seaduslikel, eetilistel või juhtimisega seotud põhjustel — loete lehel milliseid otsuseid ei tohi kunagi automatiseerida. See töö saab alata, samal ajal kui fundamentaalsed dimensioonid veel kasvavad; see ei pea ootama, kuni infrastruktuur on korras, kuigi teostus seda küll ootab.
Madal skoor ei ennusta ajakava ega tulemust. Kahel organisatsioonil, kellel on identiline skoor, võivad olla väga erinevad teed ees, sõltuvalt sellest, kus täpselt hajuvus paiknes, milline stsenaarium kehtis ja kui palju alusest oli juba informaalselt olemas, ilma et küsimustik seda suutnuks tabada. Mõõtmine on foto seitsme dimensiooni ja viie tasemega; see ei ole ennustus selle kohta, mis pärast seda fotot juhtub.
Seal, kus küpsusmõõtmine annab pildi organisatsiooni kandevõimest — kas organisatsioon suudab AI-d kandda, lähtudes sellest, mis alusel ja jagatud pildil seisab — käib teine küsimus millegi muu kohta: mida saab AI selles organisatsioonis tegelikult üle võtta. See on ülesande tasandi küsimus, mitte organisatsiooni tasandi küsimus, ja sellele vastab FTE TO AI töövoo skann, mis arvutab ülesande kaupa, kui suure osa sellest saab AI üle võtta. Kaks küsimust seisavad üksteise järel: alles kui on selge, kas ja kus organisatsioon suudab seda koormust kandda, on mõtet teada, mida tegelikult üle võtta saab. Kes näeb mõõtmisel madalat skoori, ei saa seega neid kaht küsimust ümber pöörata — kuid saab need mõlemad juba ette pilti tuua.
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.