Kennisbank

Što razina insight znači u praksi

Insight je četvrta od pet razina koje razlikuje mjerenje zrelosti hybridresourcing: baseline, foundation, activation, insight i intelligence. Organizacija na ovoj razini ostavila je iza sebe fazu izoliranih eksperimenata. Podaci, IT-infrastruktura i organizacijska struktura nisu više tri odvojena pitanja, već se počinju međusobno usklađivati. To je ono što ovu razinu sadržajno razlikuje od activation: ne više isprobavati funkcionira li nešto, već vidjeti zašto funkcionira i gdje zapinje.

Kako se ova razina očituje

Na razini insight postoji uvid u vlastite tokove podataka: gdje informacija nastaje, gdje se objedinjuje i gdje se gubi između odjela. Taj uvid nije prisutan slučajno kod pojedinog analitičara, već je zabilježen na način koji više ljudi može konzultirati i koristiti. IT-infrastruktura je uređena tako da te tokove podataka podupire, umjesto da ih ometa. A organizacija je uloge i odgovornosti podijelila na način da odluke o AI-primjenama više ne ovise o slučaju ili o pojedinom entuzijastu.

Ovu razinu prepoznajete po vrsti pitanja koja se postavljaju unutar organizacije. Ne više: možemo li ovo isprobati? Već: zašto ova primjena funkcionira u jednom odjelu, a ne u drugom, i što to govori o našim podacima ili našoj strukturi? To se pitanje može postaviti samo ako već postoji dovoljan uvid u to što se događa. Taj uvid je upravo ono što insight dodaje razinama koje mu prethode.

Što još nedostaje

Ono što na ovoj razini najčešće još nedostaje jest korak od razumijevanja prema predviđanju. Insight donosi objašnjenja nakon činjenica: zašto je pilot uspio ili nije, zašto je jedan tim brže napredovao od drugoga. Ono što još ne postoji jest struktura koja unaprijed već pokazuje gdje će se sljedeća primjena prihvatiti a gdje neće. To insight razlikuje od intelligence, razine na kojoj je taj prediktivni sloj već prisutan. Što ta razina znači u praksi, opisano je na stranici o razini intelligence.

Drugi rizik na ovoj razini je da uvid ostane ograničen na malu skupinu ljudi. Podaci postoje, infrastruktura postoji, ali ako se razumijevanje značenja tih podataka ne podijeli s cijelom organizacijom, insight ostaje osjetljiv. Čim ta osoba ode ili se taj odjel reorganizira, razina pada. To je jedan od razloga zašto mjerenje hybridresourcing ne funkcionira s jednim razgovorom, već s krugom procjena: više ljudi zasebno ocjenjuje sedam dimenzija, a raspon između njihovih odgovora upravo pokazuje je li uvid nošen širom organizacije ili se temelji na tek nekolicini ljudi.

Što raspon na ovoj razini pokazuje

Kod insight je raspon između rezultata često zanimljiviji od same prosječne razine. Organizacija može u prosjeku doći do insight razine, dok IT-odjel uvid doživljava kao temeljit, a operativni timovi ga jedva primjećuju. Ta jaz upravo je signal koji govori gdje treba početi sljedeći korak: ne kod više tehnike, već kod deljenja onoga što se već razumije. Budući da temeljne dimenzije — organizacija, IT-infrastruktura, upravljanje podacima — nose ovisne dimenzije, nema smisla započeti s prediktivnim primjenama ako uvid još ne prodire svugdje.

Put prema sljedećoj razini

Prijelaz od insight prema intelligence ne traži prikupljanje novih podataka, već pretvaranje postojećih uvida u nešto što gleda unaprijed umjesto unazad. To je drukčiji zadatak od prethodnih prijelaza: kod prijelaza od baseline prema sljedećoj razini uglavnom se radilo o postavljanju strukture gdje je nedostajala, a kod prijelaza od activation prema sljedećoj razini o povezivanju izoliranih uspjeha. Kod insight zadatak je drugdje: zajedničko razumijevanje koje već postoji mora se pretočiti u sustav koji unaprijed daje smjer. Što taj prijelaz konkretno zahtijeva, opisano je na stranici o koraku od insight prema sljedećoj razini.

Zašto je ovo mjerenje odvojeno od pitanja što AI preuzima

Mjerenje zrelosti hybridresourcing odgovara na drugo pitanje od onoga o zadacima i satima. Ono mjeri je li organizacija u stanju nositi AI: jesu li podaci, infrastruktura i organizacijska struktura spremni za ono što se nadograđuje na njih. Organizacija na razini insight u velikoj mjeri ima taj nosač uspostavljen. To ne znači automatski da je jasno koji dio stvarnog posla zapravo može preuzeti AI — to je drugo mjerenje, s drugom skalom. Tko želi znati koliko se od trenutnog posla konkretno može preuzeti, po zadatku i po ulozi, to pronalazi u radnoj analizi FTE TO AI. Ta analiza izračunava koji dio posla se može preuzeti, s obzirom na to u kojoj je mjeri organizacija za to prema ovom mjerenju već spremna.