Az intelligence az érettségmérés ötödik szintje, a baseline, a foundation, az activation és az insight után. Aki idáig eljut, azt az utat járta végig, amely a baseline szintnél kezdődik: egy olyan szervezettől, amelynek nincs közös képe az AI-ról, egy olyan szervezetig, amely tudja, mit csinál és miért. De az intelligence nem egy fennsík, ahol megállhat. A megmaradó kérdés nem az, hogy ez elég-e — arra a kérdésre a mérés nem ad választ —, hanem az, hogy e szint státusza mit követel meg a gyakorlatban a megőrzéshez, és honnan érkezik a következő mozgás.
Az előző négy szinten a szervezet a véletlenszerű használattól az ismételhető használat felé, majd a tudatosan kialakított folyamatok felé növekszik. Az insight szinten már van rálátás arra, mi működik és mi nem, mind a hét dimenzió mentén: organizáció, IT-infrastruktúra, adatmenedzsment, és az ezekre épülő dimenziók. Az intelligence olyasmit tesz hozzá, amely egyetlen dimenzióban sem található meg: azt a képességet, hogy ezt a hét dimenziót összefüggésükben lehessen olvasni. Egy változást az adatmenedzsmentben felismerik olyanként, amely kihat arra, mit tudnak tenni az agentek; egy döntést az IT-infrastruktúráról annak alapján ítélnek meg, mit jelent az utána következő lépéssor számára. Ez már nem egyes dimenziók külön-külön érettségeinek gyűjteménye, hanem egy szervezet, amely a dimenziókat egyetlen rendszerként kezeli.
Ez absztraktnak hangzik, amíg nem látja viszsza az értekezleteken. Az intelligence szinten egy AI-beruházást már nem osztályonként bírálnak el, hanem azon, mit hoz vagy mibe kerül a szervezet egésze számára. Az adatminőségről szóló döntéseket azzal a tudattal hozzák meg, hogy ezek határozzák meg a plafont ahhoz, mi lehetséges a lánc további részében. Nincs többé olyan dimenzió, amely csendben lemarad anélkül, hogy valaki észrevenné.
A plot-forduló, amelyben több személy külön-külön pontoz, ezen a szinten másvalamit mutat, mint az előző szinteken. A baseline és a foundation esetében a szórás jellemzően az ismeretlenségről szól: az emberek másképp pontoznak, mert a szervezet más részeit látják. Az intelligence esetében a szórás inkább az interpretációról szól. Két vezető, aki mindkettő átlátja a rendszert, mégis másképp mérheti fel, hogy melyik dimenzió igényli jelenleg a legtöbb figyelmet. Ez a szórás nem annak jele, hogy valaki nem érti — hanem annak jele, hogy a szervezet egy olyan szinten van, ahol a kérdés már nem az, hogy „csináljuk-e", hanem az, hogy „hová tesszük a hangsúlyt".
Ez a különbségtétel pontosan az, amiért a szórás láthatóan megmarad, helyette hogy egy átlagba olvadna. Egy átlagpontszám elrejti, hogy melyik vezető melyik dimenziónak ad más súlyt, és ez a súly értékes információ a mérés utáni beszélgetéshez.
Az érettségmérés nem ismer szintet az intelligence után — ez az utolsó az öt közül. Ez nem jelenti azt, hogy nincs több tennivaló. Azt jelenti, hogy a kérdés a szintről a fenntarthatóságra tolódik el. Egy szervezetnek, amely a hét dimenzió rendszerét összefüggésében kezeli, ezt az összefüggést fenn kell tartania, míg a dimenziók maguk változnak: új adatforrások, új infrastruktúra, a munka körüli szervezet új formái. Az intelligence nem egy állapot, amely önmagától megmarad; ez egy nézőpont, amelyet mindig újra alkalmazni kell arra, ami éppen változik.
Ebben különbözik ez a szint az előzőektől. Az activation szintnél arról van szó, hogy az ismételhető használat elindul; ez egy lépés, amelyet megtesznek, és amely azután megmarad. Az intelligence esetében a feladat folytonos: a rendszer nyomon követése, nem a rendszer lezárása. Ez azt követeli meg a szervezettől, hogy a mérést ne egyszeri diagnózisként kezelje, hanem olyasmiként, amelyhez visszatér, amint a hét dimenzió egyike elmozdul.
Ez a mérés azt írja le, hogy a szervezet elbírja-e az AI-t: hogy az alapvető dimenziók stabilak-e, mielőtt a rájuk épülő dimenziók ráépülnek, és hogy ez összefüggően történik-e egészen az intelligence szintjéig. Nem mondja el, hogy a munka melyik része vehető át magától az AI által. Ez a különbségtétel élesebbé válik, minél magasabb pontszámot ér el egy szervezet: minél érettebb a rendszer, annál konkrétabbá válik a kérdés, hogy mi lehetséges a munkát elvégző agentekkel, és hogy ezek az agentek hogyan viszonyulnak a láncokhoz, amelyekben a lépések egymást követik. Erre a kérdésre egy másik eszköz szolgál: a FTE TO AI munkaszkennere feladatonként kiszámítja, mely munkarész vehető át, olyan pillanatban, amikor a szervezet felkészültsége ezt elbírja.
Az érettségmérés, beleértve a plot-fordulót több pontozó számára, jelenleg fejlesztés alatt áll. Aki a mérést szeretné használni, amint elérhető lesz, feliratkozhat a várólistára.
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.