ICT-alalla on etumatka, joka on samalla sudenkuoppa. Siinä missä muut alat vasta tottuvat ajatukseen AI:sta, tietämys malleista, arkkitehtuureista ja työkaluista on tällä alalla usein jo olemassa. Kehittäjät kokeilevat, tiimit rakentavat proof-of-conceptteja, ja itse tekniikkaa vastustetaan harvoin. Tämä luo vaikutelman, että ala on kokonaisuutena pitkällä. Mutta osan organisaatiosta tekninen osaaminen on eri asia kuin koko organisaation kypsyys. Juuri siihen se usein kaatuu.
IT-yrityksessä tai IT-osastolla infrastruktuuri on tavallisesti kunnossa: laskentatehoa on, kehitysympäristöjä on, kokemusta ohjelmistojen käyttöönotosta on. Se on yksi perustavanlaatuisista ulottuvuuksista, joita kypsyysmittauksessa arvioidaan, ja siinä kohdassa ala pisteytyy tavallisesti korkealle. Mutta muut perustavanlaatuiset ulottuvuudet — miten organisaatio on järjestetty AI-aloitteiden ympärille, ja miten dataa hallitaan kehittäjien omien järjestelmien ulkopuolella — eivät aina kulje samaa tahtia. Vahva IT-osasto ei tarkoita, että muu organisaatio pystyy samaan tempoon. Myynti, talous, HR: näillä toiminnoilla on usein erilainen suhde dataan ja muutokseen kuin AI-pilotteja rakentavilla ihmisillä.
Tämä ero selittää kuvion, joka toistuu tällä alalla useammin kuin muualla: pilotit, jotka toimivat teknisesti erinomaisesti mutta jotka eivät kasva rakenteelliseksi osaksi yritystä. Ei siksi, että malli olisi puutteellinen, vaan koska sen ympärillä oleva organisaatio ei ole järjestetty ottamaan tulosta vastaan. Ketkä haluavat ymmärtää, miksi tämä perustavanlaatuisten ulottuvuuksien järjestys ei ole neuvoteltavissa, löytävät siitä lisää kohdasta miksi perustavanlaatuiset ulottuvuudet on käsiteltävä ensin.
ICT-alalla vastaajien välinen hajonta on usein suurempaa kuin aloilla, joilla tehtävät ovat yhtenäisempiä. Kehittäjä ja asiakasvastuullinen henkilö samassa yrityksessä voivat sijoittaa organisaation lähes vastakkaisille tasoille — toinen näkee päivittäin kehittyneitä sovelluksia, toinen näkee laskentataulukon, jota päivitetään yhä käsin. Tämä hajonta on itsessään tietoa. Se osoittaa, että AI-kypsyys tällä alalla on harvoin koko alaa koskeva asia, vaan riippuu vahvasti siitä, mitä osastoa mitataan ja keneltä kysytään.
Tämä tekee useamman vastaajan kartoituskierroksesta ICT-alalla arvokkaamman kuin muualla, ei vähemmän arvokkaan. Yksittäinen CIO:n tai CTO:n antama pisteytys uhkaa yleistää teknisen ytimen kuvan koko organisaatioon, vaikka riippuvat ulottuvuudet — se, missä AI todellisuudessa otetaan käyttöön prosesseissa — voivat pisteytyä täysin toisin.
Tekniikan ja organisaation suhde näyttää muilla aloilla erilaiselta. Rahoituspalveluissa painotus on usein sääntelyssä ja riskienhallinnassa hidastavana tekijänä; tästä kerrotaan kohdassa miten pitkällä rahoituspalvelut ovat AI-kypsyydessä. Rakennusalalla juuri datanhallinta-ulottuvuus on usein pullonkaula, koska projekteja ja materiaaleja koskeva data on hajautunut eri osapuolille; tätä käsitellään kohdassa miten pitkällä rakennusala on AI-kypsyydessä. ICT-alalla ongelma on harvoin teknisen tietämyksen tai datan puute — ongelma on useammin organisaatioulottuvuudessa: kuka päättää, mikä pilotti skaalataan, ja millä perusteella.
Kypsyysmittaus kartoittaa tämän erottelun seitsemän ulottuvuuden ja viiden tason kautta, baseline-tasosta intelligence-tasoon. ICT-organisaatiolle tulos on harvoin tasainen viiva: infrastruktuuri ja tekninen osaaminen sijoittuvat tavallisesti korkeammalle kuin organisaatio ja päätöksenteko. Tämä epätasapaino on juuri se kohta, jossa mittaus on hyödyllinen — ei vahvistaakseen, että ala "on hyvässä vauhdissa", vaan osoittaakseen, mikä ulottuvuus jää jälkeen ja mikä siksi ei voi edetä, riippumatta siitä, kuinka kehittyneitä malleja jo käytetään.
Osa, jota tällä alalla usein aliarvioidaan, on päätösten kirjaaminen: kuka on tehnyt minkä valinnan mistä AI-aloitteesta ja millä tiedoilla. Ilman tätä luetteloa on vaikea jäljittää, miksi pilotti skaalattiin tai jäi skaalaamatta. Se, mitä siihen kuuluu, on kuvattu kohdassa mitä päätösluetteloon kuuluu.
Tämä mittaus kertoo jotain organisaatiosta kokonaisuutena: on olemassa perusta, jolle AI-aloitteet voivat nojautua, ja on tämä perusta yhtä vahva kaikkialla yrityksessä, tai vain niillä, jotka ovat lähimpänä tekniikkaa. Tämä kysymys edeltää toista kysymystä, nimittäin sitä, mikä osa työstä itsessään soveltuu AI:lle. Se on eri tyyppinen mittaus. Organisaatioille, jotka haluavat tietää, mikä osa työstä, tehtävä tehtävältä, on siirrettävissä AI:lle, on FTE TO AI:n työskannaus — mittaus, joka ei katso organisaatiota kokonaisuutena, vaan itse työtä, toiminto toiminnolta ja tehtävä tehtävältä.
Kypsyysmittaus on kehitteillä. Ketkä haluavat tietää, milloin mittaus on saatavilla, voivat ilmoittautua odotuslistalle ja saavat viestin, kun työkalu on valmis käyttöön.
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.