Kennisbank

Zašto pilot bez dogovora što treba pokazati ne donosi ništa

Zamka

Pokreće se pilot. Jedan tim, jedan alat, razdoblje od nekoliko tjedana ili mjeseci. Na kraju slijedi povratna informacija: bilo je dobro, ljudi su bili entuzijastični, stvari su išle brže. I onda se donosi odluka na temelju tog osjećaja, dok nitko unaprijed nije utvrdio na koje je pitanje pilot trebao odgovoriti.

To je zamka. Ne pilot sam po sebi, nego nedostatak pitanja na koje je pilot trebao odgovoriti. Bez tog pitanja svaki ishod je dobar ishod, a to je upravo problem. Pilot bez dogovora što treba pokazati ne može propasti, i time ne može ništa dokazati.

Zašto se to čini logičnim

Pilot se osjeća kao siguran način da se počne. Krenuti malo, pogledati što se događa, pa proširiti ako funkcionira. To zvuči razumno, i u stabilnoj situaciji to i jest. No AI ne utječe samo na tim koji provodi pilot. Utječe na način na koji se podaci bilježe, na to tko o čemu odlučuje, i koji sustavi međusobno moraju komunicirati. Pilot koji o tome ništa ne mjeri, ne mjeri time ni pitanje bi li ostatak organizacije postigao isti rezultat.

Logika "prvo malo isprobati" pretpostavlja da se uspjeh u malom prevodi u uspjeh u velikom. To je upravo razlog zašto širenje bez postavljenih temelja ne donosi ništa: ono što je u pilotu funkcioniralo, često je funkcioniralo zbog okolnosti koje nisu prisutne drugdje. Motiviran tim, čist skup podataka, rukovoditelj koji je slučajno bio uključen. Bez dogovora što se trebalo testirati, ostaje nejasno je li rezultat proizašao iz tehnologije ili iz iznimnih okolnosti u kojima je testirana.

Kako prepoznati da ste u tome

Postoji nekoliko prepoznatljivih znakova.

Prvi znak je da se pilot zaključuje pričom, a ne odgovorom. Priča se što se dogodilo, ali nitko ne može reći je li unaprijed postavljeno pitanje — koje u stvarnosti nikada nije postojalo — dobilo odgovor.

Drugi znak je da je pilot bio odvojen od ostatka organizacije. Jedan tim, jedan slučaj upotrebe, bez povezanosti sa sustavima ili odjelima koji bi trebali nositi rezultat ako funkcionira. To je ista zamka kao kad pilot djeluje samo u svom kutku: izolirani uspjeh malo govori o tome što se događa kada se ostatak organizacije treba priključiti.

Treći znak je da nitko ne posjeduje pilot. Postoji voditelj projekta, možda dobavljač, ali nema vlasnika koji je odgovoran za to što se treba dogoditi nakon pilota. To se primijeti tek kada pilot završi i pitanje "što sada" ostane bez odgovora, upravo obrazac koji se vidi kada demo bez vlasnika ne donosi ništa.

Četvrti znak je da je tehnologija testirana, ali struktura u kojoj mora funkcionirati nije. Uloge, odgovornosti, linije odlučivanja: ostale su nepromijenjene tijekom pilota, i to je upravo razlog zašto tehnologija preko nepromijenjene strukture ne donosi ništa. Pilot koji ne dotiče strukturu testira samo funkcionira li tehnologija u okruženju koje se ne mora mijenjati. To je drugo pitanje od pitanja je li organizacija spremna raditi s njom.

Što prvo treba biti postavljeno

Redoslijed u kojem se izgrađuje spremnost za AI nije nasumičan. Organizacija, IT infrastruktura i upravljanje podacima čine temelj na kojem se ovisne dimenzije — kao što je način na koji ljudi surađuju s AI-jem ili kako se donose odluke — mogu tek osloniti. Pilot koji zanemaruje ovaj redoslijed u stvarnosti mjeri nešto drugo od onoga što tvrdi da mjeri. Mjeri kreativnost jednog tima u jednom trenutku, a ne spremnost organizacije kao cjeline.

To je i točka u kojoj CEO i COO obično gledaju različito. Ono na što CEO obraća pažnju kod zrelosti u AI-ju razlikuje se od onoga što COO tom prilikom procjenjuje, a pilot bez unaprijed dogovorene točke mjerenja ostavlja obje strane bez oslonca. Pitanje nije je li pilot bio zabavan, nego govori li nešto o dimenzijama koje ostatak treba nositi.

Od pilota do mjerenja

Mjerenje zrelosti hybridresourcing.com namijenjeno je omogućavanju tog dogovora unaprijed. Pet razina, od baseline do intelligence, kroz sedam dimenzija, s krugom procjene u kojem više ljudi neovisno jedno od drugog ocjenjuje, tako da se raspon vidi umjesto jednog dojma koji se uzima kao istina. Tako postaje vidljivo gdje se organizacija zaista nalazi, prije nego što se ponovno pokrene pilot koji naknadno mora dokazati ono što unaprijed nikada nije utvrđeno.

Ovo mjerenje bavi se pitanjem može li organizacija nositi AI: je li temelj postavljen da bi se nešto strukturno moglo održati. Kada je to pitanje odgovoreno, otvara se prostor za drugo pitanje, naime koji dio stvarnog posla AI može preuzeti. Na to pitanje odgovara radna skenirajuća analiza (werkscan) FTE TO AI, koja po zadatku izračunava koji se dio toga može prenijeti na AI. Alat za ovo mjerenje zrelosti je u izradi; tko želi koristiti mjerenje čim postane dostupno, može se prijaviti na listu čekanja.