Toimitusjohtaja, jolla on AI asialistalla, kuulee tavallisesti kahdenlaisia viestejä. Toinen tulee tiimeiltä, jotka ajavat pilotteja ja ilmoittavat onnistumisia. Toinen tulee luvuista, jotka osoittavat, että näistä onnistumisista virtaa vähän eteenpäin muuhun organisaatioon. Näiden kahden viestin väliin jää kysymys, jonka toimitusjohtaja jossain vaiheessa esittää itselleen: johtuuko tämä tekniikasta, ihmisistä, vai jostain, mitä emme ole vielä järjestäneet.
Kysymys on harvoin "toimiiko AI täällä". Siihen kysymykseen on organisaation sisällä vastattu jo kauan sitten, tavallisesti esimerkillä, joka todella toimi. Jäljelle jäävä kysymys on, miksi tuo esimerkki ei toimi kaikkialla, ja onko se skaalauksen ongelma vai perustan ongelma. Toimitusjohtaja haluaa tietää, onko organisaatio kokonaisuutena valmis kantamaan AI:ta, ei sitä, osaako yksittäinen tiimi käyttää sitä fiksusti.
Tämä on erilainen kysymys kuin organisaation asiantuntijoiden kysymykset. COO tarkastelee prosesseja, CIO infrastruktuuria, CHRO ihmisiä ja rooleja. Kullekin näistä näkökulmista on omansa vastauksensa, ne löytyvät kohdista mihin COO kiinnittää huomiota AI-kypsyydessä, mihin CIO kiinnittää huomiota AI-kypsyydessä ja mihin CHRO kiinnittää huomiota AI-kypsyydessä. Toimitusjohtaja tarvitsee näitä vastauksia, mutta hänen omansa kysymys on yhtä tasoa korkeammalla: ovatko nämä kolme perustaa suhteessa toisiinsa, vai vinoutuuko organisaatio, koska yksi on pitkällä edellä toista.
Toimitusjohtajan riski ei ole se, että AI epäonnistuu. Riski on, että organisaatio investoi väärässä järjestyksessä: raha ja huomio menevät sovelluksiin, vaikka organisaatio, IT-infrastruktuuri ja tiedonhallinta eivät ole vielä tasolla, joka kantaisi näitä sovelluksia. Nämä ovat perustavia ulottuvuuksia. Ne edeltävät riippuvaisia ulottuvuuksia, ei siksi että se olisi mieltymys, vaan koska se on järjestys, jossa asia toimii. Organisaatio, jolla ei ole näkyvyyttä tähän, jatkaa pilottien ajamista, jotka eivät kasva miksikään suuremmaksi, ja maksaa siitä ajassa, ohjelman uskottavuudessa ja niiden ihmisten luottamuksessa, jotka olivat siinä mukana.
Mitä hänellä on myös menetettävänä, on kyky selittää hallitukselleen tai osakkeenomistajilleen, missä organisaatio on. "Me teemme AI:ta" ei ole vastaus, jota toimitusjohtaja odottaa saavansa itse antaa, kun häneltä kysytään, mitä se tuottaa. Hän tarvitsee jotain, jota voi näyttää: tason, rakenteen, syyn, jonka vuoksi sama kysymys ei palaa seuraavalla vuosineljänneksellä.
Toimitusjohtaja ei hyväksy vastausta, joka nojaa yhteen näkökulmaan. Jos vain IT sanoo, että asiat menevät hyvin, tai vain HR sanoo, että ihmiset ovat valmiita, hän tietää, että tämä kuva on värittynyt siitä, mistä se tulee. Hän tarvitsee kuvan, jossa nämä näkökulmat asettuvat rinnakkain, erot näkyvissä sen sijaan, että ne selitettäisiin pois.
Hän ei myöskään hyväksy vastausta, joka lakaisee kaiken yhteen kasaan. "AI-kypsyys: 3/5" ei kerro hänelle mitään, jos hän ei tiedä, mikä ulottuvuus vetää tätä lukua alas ja mikä nostaa sitä ylös. Ilman tätä erittelyä hän ei voi asettaa prioriteetteja, ja joka keskustelu AI:sta jää tunteesta käytäväksi keskusteluksi sen sijaan, että se käsittelisi rakennetta.
hybridresourcingin kypsyysmittaus on rakennettu näiden kahden pisteen varaan. Se tarkastelee seitsemää ulottuvuutta, organisaatiosta ja IT-infrastruktuurista tiedonhallintaan ja niitä seuraaviin ulottuvuuksiin, ja sijoittaa kunkin ulottuvuuden yhdelle viidestä tasosta: baseline, foundation, activation, insight, intelligence. Tämä taso ei ole koskaan sama koko organisaatiossa. Yritys voi olla tiedonhallinnassa foundation-tasolla ja organisaatiossa activation-tasolla, ja juuri tämä erotus on se, mistä toimitusjohtaja saa hyötyä.
Mittaus toimii plot-kierroksen avulla: useat organisaation ihmiset antavat pisteitä erikseen, näkemättä toistensa vastauksia. Näin syntyvä hajonta on itsessään tietoa. Jos CIO ja CHRO ovat kaukana toisistaan samassa osiossa, se kertoo jotain siitä, miten organisaatio näkee asian, riippumatta siitä, mikä on "todellinen" taso. Toimitusjohtajalle, joka on jäänyt näiden kahden viestin väliin, tämä hajonta on usein informatiivisempaa kuin keskiarvo.
Tämä mittaus ei kerro mitään siitä, mitkä tehtävät AI voi ottaa hoidettavakseen tai kuinka paljon kapasiteettia se vapauttaa. Se mittaa, kykeneekö organisaatio kantamaan, ei sitä, mitä on kannettavana. Kenellä on tämä ensimmäinen kuva ja joka haluaa tietää, mitä toinen tuottaa, päätyy toiseen kysymykseen: mikä osa työstä voidaan ottaa hoidettavaksi, ja millä ehdoilla. Juuri tätä varten FTE TO AIn työscan on rakennettu. Se laskee tehtäväkohtaisesti, kuinka suuri osa työstä on AI:n otettavissa hoidettavaksi, perustuen itse tehtävän luonteeseen, ei sen takana olevan organisaation valmiuteen. Nämä kaksi mittausta kuuluvat yhteen tässä järjestyksessä: ensin katsotaan, kantaako pohja, vasta sitten lasketaan, mitä sen päälle voidaan rakentaa.
Työkalu, jolla organisaatiot voivat käydä tämän läpi itse, on rakenteilla. Kuka haluaa käyttää mittausta sen valmistuessa, voi ilmoittautua odotuslistalle. Vertailun vuoksi: se, miten kokonainen toimiala käsittelee tätä, on kuvattu kohdassa miten rakennusala pistää AI-kypsyydessä.
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.