Le CIO trouve que cela va trop lentement. Le CHRO n'est pas d'accord. Le COO se tait, car sur le plan opérationnel, cela commence à tourner. Cette conversation, presque chaque comité de direction la tient, et elle reste généralement sans conclusion, parce que personne n'a une image partagée de la situation réelle de l'organisation.
Si quatre membres de la direction décrivaient indépendamment les uns des autres le degré de maturité de leur organisation en matière d'IA, on obtiendrait souvent quatre réponses différentes. Non pas parce que l'un d'eux aurait tort, mais parce que chacun voit une partie différente de l'organisation. Le CIO regarde l'infrastructure et les systèmes. Le CHRO regarde ce que font les collaborateurs sur le terrain. Le COO regarde les processus en cours. Ces images ne se recoupent pas naturellement.
La mesure de maturité de hybridresourcing est construite sur ce constat. Plutôt que de demander un score commun unique, le tour de scoring fait évaluer plusieurs personnes séparément, sur sept dimensions, à cinq niveaux : baseline, foundation, activation, insight, intelligence. Ce n'est qu'ensuite que les scores sont mis côte à côte. Le résultat n'est pas une moyenne, mais une dispersion. Et cette dispersion est souvent la partie la plus intéressante du résultat.
Une grande dispersion entre les membres de la direction n'est pas une anomalie dans la mesure. C'est un signal. Cela signifie qu'il n'existe pas d'image partagée de la situation de départ, et que chaque conversation sur le rythme est donc en réalité une conversation sur des organisations différentes. Celui qui le sait mène une conversation différente de celui qui l'ignore.
Les sept dimensions ne sont pas équivalentes dans leur ordre. Certaines sont fondamentales : le degré de maturité de votre organisation en matière d'IA et le degré de maturité de votre infrastructure informatique en matière d'IA déterminent en effet ce que le reste de l'organisation peut porter. D'autres dimensions en dépendent. Une explication de pourquoi les dimensions fondamentales doivent venir en premier est distincte de cela, et nécessaire pour pouvoir bien lire le résultat du tour de scoring. Un score élevé sur une dimension dépendante, alors qu'une dimension fondamentale obtient un score faible, signifie généralement que ce score élevé ne tiendra pas longtemps.
La mesure ne donne pas de chiffre indiquant dans quelle mesure une organisation est bien ou mal positionnée par rapport à d'autres organisations. Il n'y a pas de benchmark, pas de classement, pas de pourcentage indiquant où vous en êtes. Les cinq niveaux décrivent un ordre de construction, pas une compétition.
La mesure n'indique pas non plus ce qu'il faut faire. Elle fournit une structure permettant à une direction de mener la conversation, pas une recommandation qui remplacerait cette conversation. Deux organisations avec le même score faible sur la même dimension peuvent s'y trouver pour des raisons très différentes, et un score faible n'est donc pas suffisant en soi pour tirer une conclusion. Ce qui peut être dit dans un tel cas est développé dans quels sont les deux scénarios associés à un score faible ; il s'agit souvent non pas de problèmes techniques mais organisationnels.
Par ailleurs, la mesure n'est pas un instantané garantissant quoi que ce soit sur l'avenir. Une organisation qui obtient aujourd'hui un score activation n'est pas automatiquement prête pour ce qui sera exigé dans un an. Les applications de l'IA évoluent, et ce qui est considéré aujourd'hui comme mature pourra être considéré, dans un certain temps, comme basique.
Une grande partie de la confusion au sein des directions ne naît pas pendant l'évaluation, mais avant : chacun a une image différente de ce que l'IA signifie concrètement pour sa propre organisation. Celui qui ne connaît l'IA que par une fenêtre de chat sur son propre ordinateur portable manque une grande partie de ce qui se joue dans la gestion des données, dans la prise de décision, dans des processus qui ne sont pas visibles depuis un poste de travail individuel. Un aperçu de ce que vous ne voyez pas si vous ne connaissez que la fenêtre de chat montre où cela crée des angles morts, précisément chez les personnes qui travaillent quotidiennement avec l'IA et qui, de ce fait, pensent avoir une vue d'ensemble.
Ce problème d'angle mort touche également à un autre point : de nombreuses organisations ne savent même pas quelles décisions sont prises quotidiennement, encore moins lesquelles ont un lien avec l'IA. Un inventaire des décisions permet d'en dresser la carte, et ce qui doit au minimum y figurer est décrit dans ce qui doit figurer dans un inventaire des décisions. Sans cet aperçu, toute discussion sur le rythme de l'IA est une discussion sans faits partagés.
La mesure de maturité répond à la question de savoir si une organisation peut porter l'IA : si les fondations sont en place, si l'organisation, l'infrastructure et la gestion des données sont suffisamment développées pour construire dessus. Elle ne répond pas à la question de savoir quelle part du travail actuel peut être reprise par l'IA. C'est une autre question, avec un autre type de réponse : non pas un niveau par dimension, mais un pourcentage par tâche. Celui qui, en plus de la préparation, veut aussi savoir où se situe la marge de manœuvre dans le travail lui-même, la trouvera dans le scan de travail de FTE TO AI, qui calcule pour chaque tâche quelle part peut être reprise par l'IA.
La mesure de maturité de hybridresourcing est actuellement en cours de construction. Celui qui souhaite utiliser le tour de scoring dès qu'il sera disponible peut s'inscrire sur la liste d'attente.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
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