I pilot di AI che rimangono bloccati sono un'immagine familiare per molte organizzazioni. C'è stato un budget, è stato costruito un proof of concept, c'è stato entusiasmo in un gruppo di progetto — e poi non succede più nulla. Il progetto non si estende al resto dell'organizzazione. Spesso la causa viene cercata nella tecnologia stessa: modello sbagliato, fornitore sbagliato, troppo pochi dati. Regolarmente la ragione sta altrove: l'organizzazione circostante non era ancora abbastanza matura da poter far attecchire il progetto.
Organizzazione è una delle sette dimensioni che la misurazione della maturità di hybridresourcing mappa, e appartiene, insieme a la sua infrastruttura IT e la sua gestione dei dati, alle dimensioni fondamentali. Questo non significa che queste dimensioni siano più importanti delle altre, ma che arrivano prima nell'ordine. Un'organizzazione che è avanzata sul piano dell'etica o della gestione delle prestazioni, ma che dal punto di vista organizzativo non ha ancora stabilito processi decisionali, responsabilità o linee di budget per l'AI, sta costruendo su una base non ancora completa.
La maturità organizzativa riguarda domande come: c'è qualcuno responsabile delle iniziative di AI, o questo compito è distribuito ovunque e quindi da nessuna parte? Esiste un processo per valutare un pilot e prendere una decisione su un'eventuale espansione o interruzione? È stato riservato un budget per la fase successiva al pilot, o deve essere conquistato ogni volta da capo? L'organizzazione sa chi si occupa di cosa quando un'applicazione di AI riguarda più reparti contemporaneamente?
La misurazione distingue cinque livelli di maturità, da baseline a intelligence. Al livello baseline, l'AI esiste principalmente come iniziativa individuale: un collaboratore o un reparto entusiasta sperimenta, senza che vi sia una visione a livello di organizzazione. Al livello foundation, di solito esiste già la consapevolezza che l'AI è qualcosa con cui l'organizzazione dovrà confrontarsi, ma manca ancora un approccio strutturato: nessuna responsabilità chiara, nessun processo fisso per valutare le iniziative.
Al livello activation c'è un responsabile o un comitato di guida identificabile, ed esiste un processo di base per avviare e valutare i pilot. A partire dal livello insight, questo processo viene effettivamente utilizzato per imparare: le valutazioni portano a degli aggiustamenti, e l'organizzazione costruisce una visione di ciò che funziona e ciò che non funziona nel proprio contesto specifico. Al livello intelligence, il processo decisionale sull'AI è integrato nella governance ordinaria dell'organizzazione, con un chiaro potere decisionale e linee di budget che non vengono rimesse in discussione ogni trimestre.
Per la maggior parte delle organizzazioni non è difficile riconoscere in linea generale a quale livello si collocano, tra questi. Più difficile è vedere con precisione dove si trova il punto di svolta tra un livello e quello successivo, e questo è esattamente il motivo per cui l'autovalutazione isolata produce poco. Una persona al vertice vede spesso un'organizzazione più avanzata di quanto non veda un team leader che ogni giorno si confronta con l'assenza di processi decisionali.
Proprio per questo la misurazione lavora con un ciclo di plot: più persone dell'organizzazione valutano indipendentemente le stesse domande, senza vedere le risposte reciproche. Solo successivamente diventa visibile la dispersione. Una grande dispersione sulla dimensione organizzazione è già di per sé informativa — significa che non esiste una visione condivisa su chi si occupa di cosa, il che spesso è esattamente il problema che blocca un pilot. Una dispersione piccola con un punteggio basso indica qualcosa di diverso: tutti sanno che non esiste ancora una struttura, e questa consapevolezza condivisa è un punto di partenza diverso rispetto al disaccordo.
Il passaggio da un livello al successivo dipende da ciò che è già presente nell'organizzazione in termini di strutture decisionali, mandato e processi ripetibili. Per alcune organizzazioni, il primo passo è semplicemente designare un responsabile che possa prendere decisioni sui pilot con potere decisionale effettivo. Per altre organizzazioni questo è già presente, e il passo successivo riguarda la definizione di un momento di valutazione che venga ripetuto in modo strutturale invece di nascere in modo ad hoc dopo un pilot riuscito o fallito.
Questa dimensione non esiste isolatamente. Un'organizzazione che ottiene un buon punteggio su organizzazione ma un punteggio debole su privacy e sicurezza o su persone e competenze, si blocca comunque, solo in un altro punto del percorso. Le sette dimensioni insieme forniscono il quadro completo; organizzazione è il punto di partenza perché il processo decisionale e la responsabilità sono la condizione su cui possono essere costruite le altre dimensioni.
Questa misurazione le dice se la sua organizzazione è pronta a sostenere l'AI: se la struttura, il processo decisionale e la responsabilità sono presenti per far attecchire e crescere le iniziative. Non dice nulla su quale lavoro sia effettivamente adatto a essere svolto dall'AI — questa è una domanda diversa, con uno strumento diverso. Chi vuole sapere quale parte del lavoro si presta all'AI, per compito e per ruolo, lo trova nella werkscan di FTE TO AI. Queste due domande — l'organizzazione è in grado di sostenerlo, e cosa può assumere l'AI — vanno poste una dopo l'altra, non confuse tra loro.
La misurazione della maturità di hybridresourcing è in fase di sviluppo. Chi desidera effettuare la misurazione non appena sarà disponibile può iscriversi alla lista d'attesa.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
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