Chi riceve per la prima volta un punteggio sui cinque livelli — baseline, foundation, activation, insight, intelligence — si pone poi una domanda diversa. Non: cosa significa questo, ma: quanto tempo resta valido. Un punteggio è una fotografia. L'organizzazione non sta immobile. La domanda sulla frequenza di ripetizione è quindi legittima, e la risposta è meno semplice di un intervallo fisso di sei o dodici mesi.
Una misurazione della maturità registra uno stato su sette dimensioni. Alcune di queste cambiano lentamente. La gestione dei dati, ad esempio, non si sposta nel giro di un trimestre — servono scelte strutturali che richiedono tempo per diventare visibili nel punteggio. Altre dimensioni possono muoversi più rapidamente. Se l'organizzazione attua un cambio di leadership, o se viene presa una decisione sulla governance dei dati, questo modifica il risultato su quella specifica dimensione prima che passi un anno. Uno schema di ripetizione fisso tratta tutte le dimensioni come se si muovessero alla stessa velocità. Non è così. Per saperne di più su questo ordine e sul perché alcune dimensioni devono venire prima, legga perché le dimensioni fondamentali devono venire prima.
Il valore della ripetizione non sta nel confermare un numero. Sta nel rendere visibile il movimento, o la sua assenza. Un'organizzazione che rimane su foundation mentre ha investito in progetti pilota di AI mostra qualcosa che una misurazione unica non può mostrare: che l'investimento non si traduce nelle dimensioni che ne sono responsabili. È esattamente il tipo di discrepanza su cui i consigli direttivi spesso non riescono a trovare un accordo internamente. Se vuole capire perché questa discussione all'interno di un team direttivo si blocca così spesso, lo trova approfondito in perché il suo consiglio direttivo è in disaccordo sul ritmo dell'AI.
La misurazione funziona con un round di plotting: più persone all'interno dell'organizzazione attribuiscono un punteggio separatamente, e diventa visibile la dispersione tra questi punteggi. Questa dispersione dice qualcosa che una singola media non dice. Una grande dispersione su una dimensione — il CIO considera l'infrastruttura IT solida, il COO vede caos — è già di per sé un segnale, indipendentemente dal livello su cui si attesta il punteggio. Questa dispersione è anche un motivo per ripetere la misurazione, ma non a un termine fisso. Ripeta quando la dispersione stessa è diventata oggetto di discussione, e verifichi se si riduce. Se la dispersione resta ampia, questo dice qualcosa su come l'organizzazione comunica internamente riguardo all'AI, non sulla tecnologia in sé.
I fattori che possono far spostare il punteggio nel frattempo non sono distribuiti equamente tra le sette dimensioni. I cambiamenti nella struttura organizzativa — un nuovo responsabile per i dati, una diversa linea di reporting — si riflettono sulle dimensioni fondamentali: organizzazione, infrastruttura IT, gestione dei dati. Se vuole sapere come vengono misurate concretamente queste ultime due, lo trova in quanto è matura la sua organizzazione in termini di AI e in quanto è matura la sua infrastruttura IT in termini di AI. I cambiamenti nelle dimensioni dipendenti — le dimensioni che possono muoversi solo quando le dimensioni fondamentali hanno raggiunto un certo livello — seguono con un ritardo. Una misurazione ripetuta troppo presto misura quindi spesso rumore sulle dimensioni fondamentali mentre le dimensioni dipendenti non hanno ancora potuto muoversi affatto.
La misurazione della maturità non può prevedere quando un'organizzazione otterrà un punteggio più alto. Non può indicare se un investimento nell'infrastruttura IT porterà a un punteggio più alto nel giro di un trimestre o di due anni — questo dipende dalle scelte che l'organizzazione stessa compie, dalle dimensioni dell'organizzazione, e da quanta resistenza interna esiste al cambiamento. La misurazione non può nemmeno stabilire se un punteggio basso sia un problema da risolvere, o un punto di partenza realistico scelto consapevolmente dall'organizzazione. Questi due scenari legati a un punteggio basso sono più distanti tra loro di quanto spesso si presuma, e sono approfonditi in quali sono i due scenari legati a un punteggio basso. La misurazione pone domande e mostra la struttura. Non fornisce una tempistica né alcuna garanzia che la ripetizione produca un punteggio più alto.
Poiché le dimensioni fondamentali si muovono lentamente, ripetere la misurazione nel giro di pochi mesi ha poco senso — il tempo è troppo breve per rendere visibile un cambiamento su organizzazione, infrastruttura IT o gestione dei dati. È più sensato ripetere nel momento in cui esiste un motivo concreto: una decisione sulla governance dei dati, una riorganizzazione, un grande investimento in AI che ha successo o non lo ha. La misurazione non è quindi una routine annuale, ma uno strumento che si utilizza nel momento in cui si vuole sapere se un cambiamento percepito internamente sia anche misurabile nelle sette dimensioni.
La misurazione della maturità riguarda la capacità di sostegno: l'organizzazione è in grado di sostenere l'AI, c'è abbastanza sulle dimensioni fondamentali per costruire ulteriormente. Non riguarda quale lavoro l'AI può assumere. Se vuole sapere cosa cambia nel lavoro quotidiano stesso — quale parte di un compito, un ruolo o un processo l'AI può effettivamente assumere — questa è una domanda diversa, con uno strumento diverso. La werkscan di FTE TO AI calcola per ogni compito quale parte del lavoro è possibile trasferire, indipendentemente dalla domanda se l'organizzazione nel suo insieme sia già pronta per questo. Queste due misurazioni — capacità di sostegno e potenziale di trasferimento — non si rispondono a vicenda, ma insieme offrono solo così il quadro completo con cui un consiglio direttivo può fondare una decisione.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
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