Az insight az ötszintű érettségi mérés negyedik szintje, amelyet a hybridresourcing megkülönböztet: baseline, foundation, activation, insight és intelligence. Egy szervezet ezen a szinten már túljutott a különálló kísérletek fázisán. Az adat, az IT-infrastruktúra és a szervezeti struktúra nem három egymástól elszigetelt kérdés többé, hanem elkezdenek egymáshoz igazodni. Ez az, ami tartalmilag megkülönbözteti ezt a szintet az activationtől: nem próbálkozás azzal, hogy valami működik-e, hanem annak látása, hogy miért működik, és hol akad el.
Az insight szinten van rálátás a saját adatáramlásokra: hol keletkezik az információ, hol futnak össze a szálak, és hol vesznek el az adatok az osztályok között. Ez a rálátás nem véletlenül van meg egyetlen elemzőnél, hanem olyan módon van rögzítve, hogy több ember is elérheti és használhatja. Az IT-infrastruktúra úgy van kialakítva, hogy támogassa ezeket az adatáramlásokat, ne pedig akadályozza. És a szervezet úgy osztotta el a szerepeket és felelősségeket, hogy az AI-alkalmazásokról szóló döntések már nem véletlenszerűen vagy egyetlen elszánt lelkesedő kezében landolnak.
Ez a szint felismerhető abból, milyen kérdéseket tesznek fel a szervezeten belül. Nem azt kérdezik már: kipróbálhatjuk-e ezt? Hanem: miért működik ez az alkalmazás az egyik osztályon, és miért nem a másikon, és mit mond ez az adatainkról vagy a struktúránkról? Ezt a kérdést csak akkor lehet feltenni, ha már elég átlátás van azon, mi zajlik. Ez az átlátás pontosan az, amit az insight hozzátesz az előző szintekhez.
Ami ezen a szinten leggyakrabban még hiányzik, az a megértéstől az előrejelzésig vezető lépés. Az insight az utólagos magyarázatokat adja: miért sikerült vagy nem sikerült egy pilot, miért volt gyorsabb az egyik csapat a másiknál. Ami még nincs meg, az egy olyan struktúra, amely már előre jelzi, hogy egy következő alkalmazás hol fog beérni és hol nem. Ez különbözteti meg az insightot az intelligence-től, azon szinttől, amelyen ez az előrejelző réteg már megvan. Hogy mit jelent ez a szint a gyakorlatban, arról az intelligence szintről szóló oldal ír.
A második kockázat ezen a szinten az, hogy a rálátás egy szűk körre korlátozódik. Az adatok megvannak, az infrastruktúra megvan, de ha az, hogy mit jelentenek ezek az adatok, nem terjed el az egész szervezetben, az insight törékeny marad. Amint az az érintett munkatárs elhagyja a szervezetet, vagy az az osztály átalakul, a szint visszaesik. Ez egyike azoknak az okoknak, amiért a hybridresourcing mérése nem egyetlen beszélgetéssel működik, hanem egy plot-körrel: több ember pontozza külön-külön a hét dimenziót, és a válaszaik közötti eltérés pontosan megmutatja, hogy a rálátás szervezeti szinten megalapozott-e, vagy csak egy szűk körre korlátozódik.
Az insight esetében a pontszámok közötti szórás gyakran érdekesebb, mint az átlagos szint maga. Egy szervezet átlagosan insight szinten állhat, míg az IT-osztály alaposnak érzi a rálátást, az operatív csapatok pedig alig érzékelnek belőle valamit. Ez a szakadék pontosan az a jelzés, amely megmutatja, hol kell elkezdeni a következő lépést: nem több technikánál, hanem a már meglévő megértés megosztásánál. Mivel az alapvető dimenziók — szervezet, IT-infrastruktúra, adatkezelés — hordozzák a függő dimenziókat, nincs értelme előrejelző alkalmazásokba kezdeni, ha a rálátás még nem hatol át mindenhová.
Az insightból az intelligence-be vezető átmenet nem új adatok gyűjtését kívánja, hanem a meglévő rálátás átalakítását olyanná, amely előre néz, nem hátra. Ez másfajta feladat, mint az előző átmenetek: a baseline-tól a következő szintig vezető út elsősorban a struktúra felállításáról szólt ott, ahol az hiányzott, és az activationtől a következő szintig vezető út a különálló sikerek összekapcsolásáról. Az insight esetében a feladat máshol rejlik: a már meglévő közös megértést egy olyan rendszerré kell alakítani, amely előre irányt mutat. Hogy mit kíván konkrétan ez az átmenet, arról az insighttól a következő szintig vezető lépésről szóló oldal ír.
A hybridresourcing érettségi mérése más kérdésre ad választ, mint a feladatokra és órákra vonatkozó kérdés. Azt méri, hogy egy szervezet elviseli-e az AI-t: hogy az adat, az infrastruktúra és a szervezeti struktúra készen áll-e arra, ami rá fog épülni. Egy insight szinten álló szervezetnél ez a hordozó szerkezet nagyrészt megvan. Ez nem jelenti automatikusan, hogy egyértelmű, a tényleges munka mely része vehető át valóban az AI által — ez egy másik mérés, más skálával. Aki azt szeretné tudni, hogy a jelenlegi munka mennyi része vehető át konkrétan, feladatonként és szerepenként, azt az FTE TO AI munkascan-jénél találja meg. Ez a scan kiszámítja, hogy a munka mely része vehető át, figyelembe véve, hogy a szervezet e mérés szerint már mennyire áll készen erre.
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.