Kennisbank

Kako doći od activation do sljedeće razine

Što je activation

Na razini activation AI više nije na crtaćem stolu. Postoje pilot-projekti, alati su u upotrebi, izgrađeno je iskustvo o tome što funkcionira a što ne. Ovo je razina na kojoj većina organizacija ostaje dulje nego što je planirano. Ne zato što se ništa ne događa, nego zato što ono što se događa ostaje razdrobljeno. Jedan tim radi s agentima koji obavljaju posao, drugi tim, neovisno od toga, eksperimentira s jezičnim modelom za tekst, i nitko nema potpunu slika o tome gdje se AI unutar organizacije trenutno zapravo nalazi.

Activation je razina pojedinačne primjene. Postoji dokaz da to može funkcionirati. Još ne postoji struktura koja taj dokaz čini ponovljivim izvan mjesta na kojem je nastao.

Kako prepoznati activation

Na ovoj razini često se poklapa nekoliko znakova. Postoji najmanje jedna primjena koja dokazivo nešto donosi, ali pitanje zašto se ta primjena ne primjenjuje šire ostaje bez odgovora. Postoji proračun za eksperimente, ali ne postoji fiksan proces za utvrđivanje koji eksperiment dobiva nastavak a koji ne. Različiti odjeli imaju svaki svog vlastitog dobavljača, svoj vlastiti pristup, svoju vlastitu definiciju uspjeha. A ljudi koji provode pilot-projekte često nisu isti ljudi koji bi trebali odlučivati o proširenju.

To je posljednje možda najjasnije obilježje. Na razini activation znanje o tome što funkcionira leži kod izvršitelja. Odluka o tome što slijedi leži više. Između to dvoje često ne postoji fiksna veza.

U dijelu s grafom mjerenja zrelosti, ovo je razina na kojoj je raspon između rezultata najveći. IT-menadžer vidi napredak jer sustavi rade. HR-direktor vidi zastoj jer ne postoji politika o tome ko s kojim alatom može raditi. Oba opažanja su ispravna. Samo opisuju drugu dimenziju.

Što mora biti postavljeno da bi se napredovalo dalje

Korak od activation do insight ne traži više pilot-projekata. Toga obično već ima dovoljno. Korak traži nešto što sama razina activation ne donosi: način da se sagleda preko primjena, da se međusobno usporede, i da se na temelju toga donese odluka.

To počinje na temeljnim dimenzijama. Ako organizacija nema zajedničku slika o tome ko o čemu odlučuje, svaka primjena ostaje izolirani otok. Ako upravljanje podacima nije uređeno, ono što funkcionira u jednom pilot-projektu ne može se jednostavno prenijeti na drugi odjel, jer temeljni podaci tamo izgledaju drugačije. A ako se IT-infrastruktura razlikuje po timovima, spajanje pojedinačnih inicijativa koštat će više nego što bi koštalo počinjanje ispočetka.

Zbog toga redoslijed sedam dimenzija nije nasumičan. Organizacija može visoko rezultirati na zavisnoj dimenziji — na primjer, tim koji je vješt s određenim alatom — dok temeljne dimenzije ispod toga još ne nose taj teret. Upravo se ta razlika na razini activation često previđa: napredak koji je vidljiv ne stoji uvijek na temelju koji dopušta dalji rast.

Insight je razina na kojoj te temeljne dimenzije počinju stvarno se uračunavati. Ne zato što se odjednom koristi više AI-a, nego zato što tada postoji način da se vidi koja se primjena može ponoviti negdje drugdje a koja ostaje vezana za okolnosti jednog tima. Što to u praksi zahtijeva, od mjerljivosti do zajedničkog pregleda preko primjena, opisano je na stranici o tome kako doći od insight do sljedeće razine.

Zašto se activation ne rješava sam od sebe

Postoji pretpostavka da više vremena ili više proračuna automatski rješava activation. To nije uvijek istina. Organizacija može godinama ostati zaglavljena na activation, uz sve nove pilot-projekte koji ostavljaju ista pitanja bez odgovora. Problem tada nije nedostatak inicijative. Problem je nedostatak strukture koja povezuje inicijative međusobno.

Ta struktura na razini activation izgleda drugačije nego na prethodnim razinama. Ko želi znati kako je izgledala osnova prije nego što su postojali eksperimenti, to pronalazi na stranicama o tome što razina baseline u praksi znači i tome što razina foundation u praksi znači. Ta usporedba pokazuje da skok prema activation prije svega traži hrabrost — isprobati nešto — dok sljedeći skok traži nešto drugo: pregled.

Pregled ne dolazi iz jednog pilot-projekta. Dolazi iz usporedbe svega što je u tijeku, i iz načina da se vidi gdje se to sve spaja u lancima u kojima korak slijedi korak, umjesto da postoji izolirano jedno pored drugoga.

Gdje se to poklapa s radnim skenom

Mjerenje zrelosti pokazuje je li organizacija kao cjelina spremna nositi AI: stoje li temeljne dimenzije ispod pojedinačnih primjena koje već postoje. To je pitanje drugačije od pitanja koji dio samog posla dolazi u obzir za preuzimanje. Onaj ko na razini activation prije svega zapinje na pitanju koji zadaci unutar tima ili procesa su pogodni za prepuštanje AI-u, i u kojoj mjeri, taj odgovor pronalazi u radnom skenu FTE TO AI. Taj po zadatku izračunava koji dio posla AI može preuzeti, i time nudi dodatnu slika uz spremnost koja se ovdje mapira.