Jokainen johto, joka lähtee liikkeelle AI:n kanssa, kohtaa ennemmin tai myöhemmin tämän kysymyksen: minkä päätöksen järjestelmä saa tehdä, ja minkä päätöksen tekeminen jää ihmiselle. Kysymys kuulostaa yksinkertaiselta. Vastaus ei useinkaan ole sitä, koska raja ei sijaitse itse päätöksessä vaan siinä, mitä organisaatio on sen ympärille järjestänyt.
Ei ole olemassa kiinteää listaa päätöksistä, joiden tulee määritelmän mukaan pysyä ihmisen käsissä. Irtisanomispäätös, luoton epääminen, lääketieteellinen arvio: näitä mainitaan usein esimerkkeinä, mutta syy siihen, miksi ne ovat arkoja, vaihtelee organisaatiokohtaisesti. Yhdessä organisaatiossa kyse on juridisesta vastuusta, toisessa lopputuloksen peruuttamattomuudesta, kolmannessa siitä, ettei hyvää virhemarginaalia ole. Se, joka kopioi listan toiselta organisaatiolta, kopioi vastauksen esittämättä kysymystä.
Se, mikä toimii, on itse päätöksen erittely: mikä on vaikutus, jos jokin menee pieleen, on lopputulos korjattavissa, ja onko olemassa henkilö, joka voi kertoa lopputuloksesta ja ottaa siitä vastuun. Näihin kolmeen kysymykseen perustuu se, mitä muualla kutsutaan agenttisäännöiksi: kirjattuja rajoja, jotka määrittävät, milloin järjestelmä saa jatkaa toimintaansa ja milloin sen on pysähdyttävä ja otettava ihminen mukaan.
On houkuttelevaa sysätä tämä kysymys IT:lle, ikään kuin kyse olisi asetuksesta, jonka konfiguroi kerran. Se ei toimi, ja syy on yksinkertainen: agenttisääntö on luotettava vain, jos sen ympärillä oleva organisaatio on kunnossa. Jos kukaan ei tiedä, kuka omistaa prosessin, kukaan ei voi määrittää, kuka on eskalaatiopiste. Jos data ei ole kunnossa, järjestelmä ei tiedä, milloin se kohtaa poikkeuksen, joka vaatii ihmisen puuttumista. Organisaation perusulottuvuudet — hallinta, infrastruktuuri, tiedonhallinta — menevät siksi ennen kysymystä siitä, mitkä päätökset saa automatisoida. Ilman tätä perustaa mikä tahansa vetämänne raja on raja vain paperilla.
Juuri tästä syystä tämä kysymys harvoin elää yhdessä ainoassa paikassa organisaatiossa. Johto näkee riskin, tietohallintojohtaja näkee teknisen toteutettavuuden, prosessin omistaja näkee päivittäisen käytännön. Se, miten näitä kolmea näkökulmaa saadaan yhteen ennen kuin automatisoinnin tahti muodostuu erimielisyyden lähteeksi, on kuvattu sivulla miten käydä hallituksen ja johdon välinen tahtikeskustelu. Se, joka esittää tämän kysymyksen vasta kun ensimmäinen pilotti on jo käynnissä, esittää sen liian myöhään.
hybridresourcing.comin kypsyysmittaus kartoittaa, onko organisaatiolla perusta, jonka varassa tällaisia rajoja voi vetää merkityksellisesti. Seitsemän ulottuvuutta, viisi tasoa baselinesta intelligenceen, ja plot-kierros, jossa useat henkilöt pisteyttävät toisistaan riippumatta. Tämä hajonta on usein hyödyllisin osa: jos henkilöstöjohtaja asettaa datakypsyyden activation-tasolle ja tietohallintojohtaja baseline-tasolle, tiedätte, että ensin on käytävä keskustelu ennen kuin paperille kirjataan sääntö, jota kukaan ei pysty toteuttamaan.
Se, mitä mittaus ei tee, on kertoa, minkä päätöksen teidän organisaatiossanne saa automatisoida. Se mittaa valmiutta, ei tietyn tehtävän soveltuvuutta. Se kertoo teille, kestääkö organisaatio sen, mihin AI pystyy, ei sitä, mitä AI konkreettisesti ottaisi hoidettavakseen. Tämä ero kantamisen ja hoidettavaksi ottamisen välillä on kuvattu sivulla ero AI:n kantamisen ja AI:n hoidettavaksi ottamisen välillä, ja se on ero, jonka tämä sivu pitää tarkoituksella yllä: mittauksen pisteytys ei ole lupa eikä kielto, se on kuva tilasta, jossa organisaatio on juuri nyt.
Se kuva vanhenee. Organisaatio, joka tänään saa tiedonhallinnasta foundation-tason, voi vuoden kuluttua olla activation-tasolla, tai on voinut yhtä hyvin jäädä paikoilleen. Kuinka usein on mielekästä mitata uudelleen ja mistä se riippuu, luette sivulta kuinka usein kypsyysmittaus on toistettava. Kertaluonteisella mittauksella, joka katoaa laatikkoon, on vähän arvoa; mittauksella, joka käynnistää keskustelun johdossa uudelleen, on.
Mittaus ei ratkaise mielipide-eroa johdossanne. Se tekee sen näkyväksi, eikä se ole sama asia. Jos hallituksenne ja johtonne ovat jo pidempään olleet eri mieltä AI-käyttöönoton tahdista, syy on usein syvemmällä kuin faktojen puutteessa: kyse on riskinottohalukkuudesta, siitä, kenet pidetään vastuussa mistä, siitä, mitä tapahtuu, kun joku avaa chat-ikkunan ja luulee sillä tuoneensa AI:n taloon. Se, mitä ette näe, kun tunnette vain chat-ikkunan, on juuri se osa organisaatiota, josta tämä kysymys kertoo: infrastruktuuri, säännöt, ihmiset, jotka tietävät, milloin järjestelmän on pysähdyttävä. Miksi johtonne on eri mieltä tahdista, on selitetty tällä sivulla, ja usein on hyödyllisempää käydä se keskustelu ensin kuin odottaa, että pilotti kaatuu ja kysymys tulee sittenkin pöydälle.
Tämä sivu käsittelee rajaa, jonka vedätte etukäteen: mikä päätös jää ihmiselle, riippumatta siitä, mihin järjestelmä teknisesti pystyy. Kun tämä raja on suunnilleen paikoillaan, kysymys siirtyy itse työhön: mitkä tehtävät tämän rajan sisällä soveltuvat siirrettäviksi, ja mikä osa tehtävästä pysyy ihmistyönä organisaation valmiudesta riippumatta. Tähän kysymykseen kypsyysmittaus ei vastaa. FTE TO AI:n työscan laskee tehtäväkohtaisesti, kuinka suuren osan työstä AI voi ottaa hoidettavakseen, ja liittyy siten juuri siihen kohtaan, mihin tämä sivu päättyy: ei siihen, onko organisaationne valmis, vaan siihen, mitä konkreettista on valmiina siirrettäväksi sitten kun se on.
Työkalu, jolla kartoitatte tämän itse, on rakenteilla. Jos haluatte tehdä mittauksen sen valmistuttua, voitte liittyä odotuslistalle.
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.