CEO koji ima AI na dnevnom redu obično čuje dvije vrste poruka. Jedna dolazi od timova koji provode pilot-projekte i javljaju uspjehe. Druga dolazi od brojki, koje pokazuju da malo od tih uspjeha prodire u ostatak organizacije. Između te dvije poruke stoji pitanje koje si CEO u jednom trenutku postavlja: je li to problem tehnologije, ljudi, ili nečega što još nismo uredili.
Pitanje rijetko glasi "radi li AI ovdje". Na to je pitanje interno već odgovoreno, obično uz primjer koji je funkcionirao. Pitanje koje ostaje je zašto taj primjer ne funkcionira svugdje, i je li to problem proširenja ili problem temelja. CEO želi znati je li organizacija kao cjelina spremna nositi AI, a ne može li pojedini tim s time pametno raditi.
To je drugačija vrsta pitanja od one koju postavljaju specijalisti u organizaciji. COO gleda procese, CIO infrastrukturu, CHRO ljude i uloge. Za svaki od tih kutova postoji vlastiti odgovor, koji se nalazi kod na što COO obraća pažnju kod AI zrelosti, na što CIO obraća pažnju kod AI zrelosti i na što CHRO obraća pažnju kod AI zrelosti. CEO-u su ti odgovori potrebni, ali njegovo vlastito pitanje stoji jednu razinu više: jesu li ta tri temelja u međusobnom skladu, ili organizacija zapinje jer je jedan daleko ispred drugog.
Rizik za CEO-a nije da AI ne uspije. Rizik je da organizacija ulaže u pogrešnom redoslijedu: novac i pažnja idu prema primjenama, dok organizacija, IT infrastruktura i upravljanje podacima još nisu na razini da nose te primjene. To su temeljne dimenzije. One prethode ovisnim dimenzijama, ne zato što je to preferencija, nego zato što je to redoslijed u kojem to funkcionira. Organizacija koja tu nema uvid, nastavlja provoditi pilot-projekte koji se ne zbrajaju u nešto veće, a to plaća vremenom, kredibilitetom programa i povjerenjem ljudi koji su u tome sudjelovali.
Što također ima za izgubiti je sposobnost da svom nadzornom odboru ili dioničarima objasni gdje organizacija stoji. "Bavimo se AI-om" nije odgovor koji CEO čeka kad ga se pita što to donosi. Njemu je potrebno nešto što može pokazati: razina, struktura, razlog zašto se sljedeće tromjesečje ne vraća isto pitanje.
CEO ne prihvaća odgovor koji se temelji na jednoj perspektivi. Ako samo IT kaže da ide dobro, ili samo HR kaže da su ljudi spremni, on zna da je ta slika obojena mjestom odakle dolazi. Njemu je potrebna slika u kojoj te perspektive stoje jedna pored druge, s razlikama vidljivima umjesto objašnjenima u nebitnost.
Ne prihvaća ni odgovor koji sve baca na jednu hrpu. "AI zrelost: 3 od 5" njemu ne govori ništa ako ne zna koja dimenzija tu brojku vuče prema dolje a koja prema gore. Bez te raščlambe ne može postaviti prioritete, i svaki razgovor o AI-u ostaje razgovor o osjećaju umjesto o strukturi.
Mjerenje zrelosti tvrtke hybridresourcing izgrađeno je na tim dvjema točkama. Ono promatra sedam dimenzija, od organizacije i IT infrastrukture do upravljanja podacima i dimenzija koje slijede nakon toga, i svaku dimenziju smješta na jednu od pet razina: baseline, foundation, activation, insight, intelligence. Ta razina nikad nije jednaka za cijelu organizaciju. Tvrtka može na upravljanju podacima biti na razini foundation, a na organizaciji na razini activation, i baš ta razlika je ono što je korisno CEO-u.
Mjerenje radi s krugom procjene: više osoba iz organizacije procjenjuje zasebno, bez uvida u odgovore drugih. Raspon koji iz toga proizlazi sam je informacija. Ako se CIO i CHRO uvelike razilaze oko istog elementa, to govori nešto o tome kako organizacija na to gleda, neovisno o tome koja je "stvarna" razina. Za CEO-a koji stoji između dvije poruke, taj raspon je često informativniji od prosjeka.
Ovo mjerenje ne govori ništa o tome koje zadatke AI može preuzeti ili koliko se time oslobađa kapaciteta. Ono mjeri može li organizacija nositi, a ne što se ima nositi. Onaj tko ima tu prvu sliku i želi znati što donosi ta druga, dolazi do drugog pitanja: koji se dio posla može preuzeti, i pod kojim uvjetima. Za to je izgrađen radni sken tvrtke FTE TO AI. On po zadatku izračunava koji se dio posla može preuzeti AI-om, na temelju prirode samog zadatka, a ne spremnosti organizacije iza njega. Ta dva mjerenja pripadaju zajedno, u tom redoslijedu: prvo vidjeti nosi li tlo, a tek zatim izračunati što se na njemu može izgraditi.
Alat kojim organizacije ovo mogu same proći trenutno se izrađuje. Onaj tko želi koristiti mjerenje čim postane dostupno, može se prijaviti na listu čekanja. Za usporedbu: kako se cijeli sektor s time nosi, opisano je u kako građevinski sektor stoji s AI zrelošću.
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.