Workforce leader — usein vastuussa henkilöstösuunnittelusta, kapasiteetinhallinnasta tai HR:n ja liiketoiminnan välisestä yhteydestä — saa AI:n hoidettavakseen kertomatta hänelle etukäteen, mitä se tarkoittaa henkilöstömäärän kannalta. Kysymys tulee ylhäältä: pienempi rekrytointitarve, erilaiset profiilit, joustavampi skaalautuminen. Workforce leaderin on annettava siihen vastaus, vaikka hän itse ei tiedä, ovatko organisaation reunaehdot kunnossa sen vastauksen lunastamiseksi.
Kysymys ei ole, vaikuttaako AI toimenkuviin. Siihen kysymykseen ovat muut, organisaatiossa ylempänä, jo vastanneet. Kysymys, jonka workforce leader esittää itselleen, on toinen: millä oletuksilla henkilöstösuunnitelmaa nyt tarkistetaan, ja kuinka kestäviä nämä oletukset ovat? Jos kapasiteettiskenaariot rakennetaan AI-lupauksen varaan, joka edellyttää hyvää dataa, toimivaa infrastruktuuria ja tiimejä, jotka pystyvät työskentelemään tulosten kanssa, ja näitä reunaehtoja ei ole, suunnitelma ei pidä paikkaansa. Sitä hän ei huomaa tänään. Sen hän huomaa siinä vaiheessa, kun rekrytointi on jo hidastunut ja tuotos ei tule.
Workforce leader, joka perustaa henkilöstösuunnitelmansa AI-vaikutukseen, jota ei ilmene, jää yksin tilanteen kanssa. Henkilöstörakenne on siinä vaiheessa jo muutettu, avoimet tehtävät on jäädytetty tai juuri avattu, ja liiketoiminta laskee kapasiteetin varaan, jota ei osoitakaan olevan. Korjaaminen vaatii aikaa, jota henkilöstösuunnittelulla ei ole — rekrytoinnilla on läpimenoaika, ja liian myöhään havaittua aukkoa ei tukita napin painalluksella. Tämä riski ei ole teknologiassa. Se on oletuksessa, että teknologia toimii jo organisaatiossa, joka ei siihen ole vielä valmis.
Jos workforce leader tietää, kuinka kypsä organisaatio on ennen suunnittelua, hänen asemansa muuttuu. Hän voi erottaa toisistaan kapasiteettiskenaarion, joka on lyhyellä aikavälillä realistinen, ja skenaarion, joka riippuu perustasta, joka on vielä rakennettava. Hän voi antaa liiketoiminnalle aikataulun, joka pitää paikkansa, sen sijaan että antaisi aikataulun, joka toivoo. Se ei ole tae hyvästä tuloksesta, mutta se on suunnitelma, joka ei romahda ensimmäisen pettävän oletuksen kohdalla.
Mitä workforce leader ei hyväksy, on AI-tiekartta, joka puhuu tulevasta kapasiteetista täsmentämättä, mitä sen ennen on oltava paikallaan. "AI korvaa ajan mittaan osan rekrytointitarpeesta" ei ole suunnittelun perusta, jos kukaan ei osaa sanoa, ovatko datanhallinta, IT-infrastruktuuri ja organisaatiorakenne siihen valmiit. Hän ei hyväksy myöskään mitään lukua, joka perustuu vain innokkaan sponsorin tuntumaan. Hän tarvitsee kuvan siitä, missä organisaatio todellisuudessa on, ulottuvuus kerrallaan, sekä hajonnan siitä, mitä eri ihmiset organisaatiossa siitä ajattelevat — sillä tämä hajonta itsessään kertoo, miten vakaa kapasiteettioletus on.
hybridresourcing.com-kypsyysmittaus arvioi organisaatiota viidellä tasolla — baseline, foundation, activation, insight, intelligence — seitsemän ulottuvuuden kautta. Perustavanlaatuiset ulottuvuudet, kuten organisaatiorakenne, IT-infrastruktuuri ja datanhallinta, tulevat ennen niistä riippuvia ulottuvuuksia, ei siksi että se olisi mieltymys, vaan siksi että se on järjestys, jossa asia toimii: toimivan infrastruktuurin ja luotettavan datan puuttuessa AI:lla on vähän mihin nojautua, vaikka organisaatiorakenne olisi kuinka valmis tahansa. Plot-kierroksessa useat ihmiset arvioivat erikseen, jolloin näkyy, missä käsitys organisaatiosta on yhteneväinen ja missä se poikkeaa. Workforce leaderille tämä hajonta on usein käytännöllisin signaali: suuri hajonta datanhallinnassa tarkoittaa, että kukaan ei ole varma, onko perusta paikallaan, ja se on juuri se perusta, jonka päälle kapasiteettiskenaariot rakentuvat.
Tämä näkökulma koskettaa myös muita organisaation rooleja, kukin omasta intressistään: toimitusjohtajaa, joka etsii vastausta jumiin jääneisiin AI-pilotteihin, operatiivista johtajaa, joka arvioi operatiivisen valmiuden ja henkilöstöjohtajaa, joka valvoo AI-kypsyyden organisatorista puolta. Myös toimialoittain kuva vaihtelee, kuten näkyy siitä, miten pitkällä rakennusalalla on AI:n perusteiden kanssa ja miten tämä suhteutuu asennusalan tilanteeseen.
Kypsyysmittaus kertoo kantopuolesta: kykeneekö tämä organisaatio kantamaan AI:n, ovatko perustukset kunnossa, on data järjestyksessä, on infrastruktuuri valmis siihen. Se ei kerro mitään siitä, mikä osa työstä itsestään on AI:n siirrettävissä. Se on eri kysymys, eri työkalulla. Kun valmiuskuva on saatu, looginen seuraava askel on kysymys, joka tulee sen jälkeen: mikä osa työstä, tehtävä kerrallaan, on todellisuudessa siirrettävissä. Sen laskee FTE TO AI:n työscan — tehtäväkohtaisesti, sen perusteella, mitä työ itsessään sisältää, ei oletuksen perusteella organisaatiosta kokonaisuutena.
Kypsyysmittaus on rakenteilla. Nyt ei ole raporttia tilattavissa eikä konsulttia, joka tulisi käymään läpi ulottuvuudet. Se, joka haluaa käyttää mittausta sen valmistuessa, voi ilmoittautua jonotuslistalle.
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.