AI-pilot projekti rijetko posrnu na tehnici. Posrnu na tome što ljudi mogu i ne mogu, smiju i znaju. Organizacija može imati izvrsne podatke i solidnu infrastrukturu i ipak zapeti, jer nitko dobro ne zna što AI radi i što ne radi, kada je nepovjerenje opravdano a kada nije, i tko ima koju ulogu kada model isporuči nešto što čovjek treba procijeniti. Ova stranica govori o toj dimenziji: ljudi i vještine, jednoj od sedam dimenzija koje mjerenje zrelosti hybridresourcing.com prikazuje.
Ljudi i vještine odnose se na tri slojа koji se često obrađuju odvojeno, dok su u stvarnosti povezani. Prvi sloj je znanje: razumiju li zaposlenici što AI-sustav radi, gdje su granice i koje su pogreške tipične za vrstu primjene koju koriste. Drugi sloj je vještina: mogu li ljudi doista procijeniti, korigirati ili usporediti AI-ishod sa svojim vlastitim sudom. Treći sloj je stav: postoji li prostor da se AI isprobava, greške prijavljuju i korigira, ili prevladava strah od novoga ili slijepo povjerenje. Organizacija koja ulaže samo u obuke, a ne rješava stav, često ostaje na istoj razini, i nakon godina tečajeva.
Budući da ova dimenzija snažno ovisi o pojedinim ljudima, hybridresourcing.com je ne mjeri jednim rezultatom, nego krugom procjena: više uključenih osoba procjenjuje odvojeno, a raspršenost između njihovih odgovora postaje vidljiva. Velika raspršenost sama je već rezultat. Ona pokazuje da organizacija na papiru izgleda kao da je na jednoj razini, dok radna razina doživljava nešto drugo od uprave.
Na baseline razini ne postoji zajednička slika o tome što je AI ili što radi. Pojedinci eksperimentiraju, ali nema zajedničkog jezika ni strukture za razmjenu iskustva. Na foundation razini postoji temeljno znanje, obično kod ograničene skupine, a ostatak organizacije prati na distanci. Activation razina znači da značajan dio uključenih zaposlenika zna što AI znači za njihov vlastiti posao i može s njim praktično postupati. Insight razina tome dodaje da ljudi mogu kritički procijeniti AI-ishode i znaju kada trebaju sumnjati. Na intelligence razini ta vještina je proširena po cijeloj organizaciji, ukorijenjena u način na koji ljudi rade, i ne ovisi o nekolicini ranih usvojitelja.
Gdje se organizacija nalazi na ovoj skali nikada nije pitanje intuicije. Ovisi o tome koliko ljudi zapravo radi s AI, koliko su njihova iskustva različita i sastaju li se ta iskustva negdje. Upravo je zato krug procjena vredniji od ankete s jednim ispitanikom po timu.
Nekoliko signala upućuje na nisku razinu. Ako pitanja o AI uvijek završavaju kod istih nekoliko osoba, znanje nije rašireno. Ako se nitko ne usudi odbiti AI-ishod jer ne poznaje logiku iza njega, nedostaje vještina procjene. Ako se AI-projekti pokreću bez uključivanja ljudi koji s time trebaju raditi, nedostaje podrška potrebna da se nešto podigne iznad pilot-faze.
Višu razinu prepoznajete po suprotnome: raspravama o AI-ishodima koje su sadržajne, a ne principijelne, zaposlenicima koji sami predlažu gdje AI može i ne može pomoći, i organizaciji u kojoj se sumnja u AI-rezultat smatra normalnim dijelom posla, a ne znakom da je projekt propao.
Put prema višoj razini rijetko počinje s više tehnike. Počinje s prikazivanjem onoga što ljudi već znaju i gdje su praznine, te s organiziranjem trenutaka u kojima se iskustvo razmjenjuje umjesto da ostaje izolirano kod pojedinačnih eksperimenata. Koliko to konkretno košta, u vremenu i pažnji, snažno se razlikuje po organizaciji i po polaznoj razini; tko želi indikaciju toga, može je pronaći na stranici koja izračunava koliko košta da organizacija poraste jednu razinu.
Ljudi i vještine, uostalom, nisu odvojeni od drugih dimenzija. Tko želi procjenjivati AI, mora i razumjeti kako se ta procjena bilježi i koristi, a to se dotiče upravljanja učinkom kada je riječ o AI. Tko se želi usuditi prijaviti greške, mora znati da su privatnost i sigurnost u redu, a to je povezano s onim što košta da se privatnost i sigurnost podignu jednu razinu. A tko želi izgraditi povjerenje u AI-ishode, prije ili poslije naiđe na pitanja koja se tiču onoga što košta da se etika podigne jednu razinu.
Ova stranica opisuje mogu li ljudi u vašoj organizaciji nositi AI: razumjeti, procijeniti i korigirati. Ne opisuje koji dio posla se sam može prepustiti AI. To je drugo pitanje, s drugim instrumentom. Werkscan tvrtke FTE TO AI izračunava po zadatku koji dio posla dolazi u obzir za AI, s obzirom na prirodu zadatka i kontekst u kojem se izvodi. Taj rezultat postaje smislen tek kada je strana koja nosi teret, uključujući ljude koji moraju raditi s ishodima, već dosegla određenu razinu. Tko želi znati gdje se organizacija trenutno nalazi, može se prijaviti na listu čekanja mjerenja zrelosti, koje je još u izradi.
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.