Baseline je prva od pet razina u mjerenju zrelosti hybridresourcing. To nije negativna ocjena. To opisuje organizaciju u kojoj sedam dimenzija — među kojima su organizacija, IT infrastruktura i upravljanje podacima — još nemaju strukturu koja može nositi AI. Možda se već eksperimentiralo s AI. Postoje pilot-projekti, kupljene su licence, netko u timu koristi jezični model za izvještaje. To ne mijenja razinu. Baseline se odnosi na to što postoji, a ne na to što je već isprobano.
Na razini baseline nedostaje zajednička slika o tome ko je za što odgovoran kada je riječ o AI. Odluke o alatima donose se na razini odjela, bez da bilo tko ima pregled nad tim što se sve koristi. IT infrastruktura je uređena za radne procese od prije AI: sustavi koji ne komuniciraju međusobno, nema središnjeg mjesta gdje se podaci spajaju, nema vizije o tome što je potrebno da bi modeli mogli raditi s podacima organizacije. Upravljanje podacima postoji nominalno — postoji arhiva, CRM, intranet — ali nitko sa sigurnošću ne može reći gdje se koji podaci nalaze, ko im može pristupiti i jesu li ti podaci točni.
Temeljne dimenzije imaju prednost pred zavisnima, i to se na ovoj razini najviše osjeti. Pilot-projekt koji sam po sebi dobro funkcionira zapinje čim treba skalirati, jer infrastruktura ispod njega to ne može podnijeti. Tim koji entuzijastično testira AI aplikaciju otkriva da podaci koji su mu potrebni nisu nigdje strukturirano dostupni. To nisu incidenti. To su predvidive posljedice temelja koji još nije dovršen.
Baseline ne znači da organizacija stoji na mjestu ili da ljudi ne žele. Često je istina suprotno: postoji kretanje, postoje inicijative, oslobođen je budžet. Ono što nedostaje nije motivacija, nego usklađenost. Odvojeni pilot-projekti bez zajedničke infrastrukture, odvojeno korištenje podataka bez središnjeg upravljanja, odvojene odluke bez zajedničkog vlasništva. Energija postoji. Struktura koja bi tu energiju prihvatila, još ne.
Ne znači ni da ova razina mora dugo trajati ili da nešto nije u redu s organizacijom koja ovdje počinje. Većina organizacija koje ozbiljno razmatraju AI počinje na razini baseline ili neposredno iznad nje. Razina je fotografija, ne presuda.
U krugu procjene mjerenja zrelosti nekoliko osoba procjenjuje odvojeno, i kod organizacija na razini baseline često se uočava nešto specifično: raspršenost između ispitanika je velika. Gdje osoba odgovorna za IT vidi da infrastruktura još ima velike praznine, voditelj odjela možda misli da je sve u redu, jer alati koje njegov odjel koristi funkcioniraju kako treba. Ta raspršenost je sama po sebi signal. Pokazuje da još ne postoji zajednička slika o tome gdje se organizacija nalazi — a taj nedostatak zajedničke slike upravo je ono što karakterizira baseline.
Prijelaz iz baseline na sljedeću razinu ne zahtijeva više AI projekata. Zahtijeva da se nešto stavi ispred ostalog: jasne odgovornosti, infrastrukturu koja može prikupljati i otvarati podatke, i upravljanje podacima koje je dovoljno pouzdano da se na njemu može graditi. Bez tog temelja, svaki sljedeći korak ostaje privremen, jer stoji na pijesku.
Što taj prijelaz konkretno znači za vašu organizaciju, razlikuje se ovisno o situaciji — to ovisi o sektoru, veličini i o tome koja od sedam dimenzija najviše zaostaje. Kako doći od baseline do sljedeće razine opisuje koji koraci pripadaju tome. Radi usporedbe, korisno je i vidjeti kamo taj korak vodi: što razina foundation znači u praksi pokazuje kako izgleda temelj kada osnovna struktura postoji. Za organizacije koje žele gledati dalje od samo sljedećeg koraka, što razina insight znači u praksi opisuje kako se zrelost dalje razvija kada su podaci i infrastruktura sređeni.
Mjerenje zrelosti hybridresourcing gleda na pitanje može li organizacija nositi AI: postoji li temelj, stoji li struktura, postoji li zajednička slika o odgovornostima i podacima. To je drugačije pitanje od toga koji dio samog rada dolazi u obzir za AI. Organizacija na razini baseline vrlo dobro može imati radne procese u kojima se mnogi zadaci mogu prepustiti AI — samo još nedostaje struktura da se to učini na održiv način. Ko želi znati koliko se od samog rada, po zadatku, može prepustiti AI, taj odgovor ne pronalazi u mjerenju zrelosti, nego u radnom skeniranju FTE TO AI. Ono po zadatku izračunava koji dio je pogodan za AI, neovisno od pitanja je li organizacija za to već spremna. Oba odgovora zajedno — je li organizacija spremna, i je li rad spreman — daju potpunu slika prije nego što u nešto investirate.
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.