Baseline on ensimmäinen viidestä tasosta hybridresourcing.comin kypsyysmittauksessa. Se ei ole kielteinen arvio. Se kuvaa organisaatiota, jossa seitsemällä ulottuvuudella — muun muassa organisaatiolla, IT-infrastruktuurilla ja datanhallinnalla — ei vielä ole rakennetta, joka kantaisi tekoälyä. Tekoälyllä on ehkä jo kokeiltu. Käynnissä on pilotteja, lisenssejä on hankittu, joku tiimissä käyttää kielimallia raporttien tekoon. Se ei muuta tasoa miksikään. Baseline kertoo siitä, mikä on olemassa, ei siitä, mitä on jo yritetty.
Baseline-tasolla puuttuu yhteinen käsitys siitä, kuka vastaa mistäkin tekoälyn suhteen. Työkaluja koskevat päätökset tehdään osastotasolla, ilman että kenelläkään on kokonaiskuvaa siitä, mitä kaikkea on käytössä. IT-infrastruktuuri on rakennettu aikaa ennen tekoälyä varten: järjestelmät eivät kommunikoi keskenään, tietoa ei kerry mihinkään keskitettyyn paikkaan, eikä ole näkemystä siitä, mitä tarvitaan, jotta mallit voisivat toimia organisaation datalla. Datanhallintaa on nimellisesti — arkisto, CRM, intranet on olemassa — mutta kukaan ei pysty varmuudella sanomaan, missä mikäkin data sijaitsee, kenellä on siihen pääsy ja pitääkö se paikkansa.
Perustavat ulottuvuudet menevät riippuvaisten edelle, ja tämän huomaa tällä tasolla kaikkein voimakkaimmin. Pilotti, joka sinänsä toimii hyvin, jää jumiin heti kun sitä pitäisi skaalata, koska sen alla oleva infrastruktuuri ei kestä sitä. Tiimi, joka innostuneesti testaa tekoälysovellusta, huomaa, ettei tarvittavaa dataa löydy mistään jäsennellyssä muodossa. Nämä eivät ole yksittäistapauksia. Ne ovat ennustettavia seurauksia perustasta, joka ei ole vielä valmis.
Baseline ei tarkoita, että organisaatio seisoisi paikallaan tai etteivät ihmiset haluaisi eteenpäin. Usein päinvastoin: liikettä on, aloitteita on, budjettia on varattu. Puuttuu ei motivaatio vaan yhtenäisyys. Erillisiä pilotteja ilman yhteistä infrastruktuuria, hajanaista datan käyttöä ilman keskitettyä hallintaa, yksittäisiä päätöksiä ilman jaettua omistajuutta. Energiaa on. Rakennetta sen energian ottamiseksi vastaan ei vielä ole.
Se ei myöskään tarkoita, että tällä tasolla pitäisi viipyä pitkään tai että jokin olisi vialla organisaatiossa, joka aloittaa tästä. Useimmat organisaatiot, jotka suhtautuvat tekoälyyn vakavasti, aloittavat baseline-tasolta tai juuri sen yläpuolelta. Taso on tilannekuva, ei tuomio.
Kypsyysmittauksen plot-kierroksella useampi henkilö pisteyttää erikseen, ja baseline-organisaatioissa nousee usein esiin jotain erityistä: vastaajien välinen hajonta on suurta. Siinä missä IT-vastaava näkee, että infrastruktuurissa on vielä suuria aukkoja, osastopäällikkö saattaa ajatella, että kaikki on kunnossa, koska hänen käyttämänsä työkalut toimivat asianmukaisesti. Tämä hajonta on itsessään signaali. Se osoittaa, ettei organisaatiolla vielä ole yhteistä käsitystä siitä, missä se on — ja juuri tuo yhteisen kuvan puute on baselinelle ominaista.
Siirtyminen baseline-tasolta seuraavalle tasolle ei vaadi lisää tekoälyprojekteja. Se vaatii, että jotain asetetaan muun edelle: selkeät vastuut, infrastruktuuri, joka pystyy keräämään ja avaamaan dataa, sekä datanhallinta, joka on riittävän luotettava rakentamisen pohjaksi. Ilman tätä perustaa jokainen seuraava askel jää tilapäiseksi, koska se seisoo hiekalla.
Mitä tämä siirtymä konkreettisesti tarkoittaa teidän organisaatiollenne, vaihtelee tilanteen mukaan — se riippuu toimialasta, koosta ja siitä, mikä seitsemästä ulottuvuudesta on jäljessä eniten. Kuinka pääsette baselinesta seuraavalle tasolle kuvaa, mitkä liikkeet siihen kuuluvat. Vertailun vuoksi on myös hyödyllistä nähdä, mihin askel johtaa: mitä taso foundation käytännössä tarkoittaa näyttää, miltä perusta näyttää, kun perusrakenne on kunnossa. Organisaatioille, jotka haluavat katsoa pidemmälle kuin vain seuraavaan askeleeseen, mitä taso insight käytännössä tarkoittaa kuvaa, miten kypsyys kehittyy edelleen, kun data ja infrastruktuuri ovat kunnossa.
Hybridresourcing.comin kypsyysmittaus tarkastelee kysymystä siitä, pystyykö organisaatio kantamaan tekoälyä: onko perusta olemassa, seisooko rakenne, onko olemassa yhteinen käsitys vastuista ja datasta. Se on eri kysymys kuin se, mikä osa itse työstä soveltuu tekoälylle. Baseline-tasolla olevalla organisaatiolla voi hyvinkin olla työprosesseja, joissa monet tehtävät soveltuisivat tekoälyn hoidettaviksi — puuttuu vain vielä rakenne, jolla se tehdään kestävällä tavalla. Se, joka haluaa tietää, kuinka paljon itse työstä, tehtävä tehtävältä, voidaan siirtää tekoälylle, ei löydä vastausta kypsyysmittauksesta vaan FTE TO AI:n työskannauksesta. Se laskee tehtäväkohtaisesti, mikä osa soveltuu tekoälylle, riippumatta siitä, onko organisaatio siihen vielä valmis. Molemmat vastaukset yhdessä — onko organisaatio valmis, ja onko työ valmis — antavat täyden kuvan ennen kuin investoitte mihinkään.
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.