Un COO governa l'operatività: flusso, capacità, qualità, continuità. I pilot di AI che funzionano bene in un angolo isolato dell'azienda dicono poco a riguardo. La domanda che conta non è se qualcosa funziona in un allestimento di prova, ma se continua a funzionare una volta che diventa parte dell'operatività quotidiana, con tutte le dipendenze che ne fanno parte.
Un'operatività una volta organizzata secondo un determinato modo di lavorare è costosa da invertire. Se un'applicazione di AI viene distribuita prima che processi, dati e responsabilità siano a posto, non nasce un'accelerazione ma lavoro extra: correzioni, eccezioni, persone che devono comunque controllare ciò che un sistema avrebbe già dovuto fare. Questo rischio riguarda direttamente il COO, perché l'operatività è ciò di cui deve rendere conto. Un pilot che sembrava valido in una demo, e che sei mesi dopo porta a consegne disturbate o a una gestione extra degli errori, è un problema che finisce sulla sua scrivania.
Esiste anche il rischio opposto: attendere troppo a lungo per scalare perché nessuno riesce a stabilire se l'organizzazione è pronta. In tal caso i concorrenti o altre divisioni aziendali continuano a essere in vantaggio, senza che vi sia una ragione fondata per questo. Entrambi i rischi nascono dalla stessa lacuna: non esiste un quadro condiviso di dove l'organizzazione si trovi realmente.
Un COO vuole una base su cui costruire decisioni che non dipenda dall'entusiasmo di un singolo team pilota. Vuole sapere se l'organizzazione, indipendentemente dai singoli progetti, è strutturata per sostenere l'AI: i processi sono descritti e ripetibili, l'infrastruttura è sufficientemente stabile, i dati sono disponibili e affidabili nel punto in cui sono necessari. Questa è una domanda diversa da "questa applicazione specifica funziona". È la domanda se la base sia corretta, indipendentemente da quale applicazione verrà costruita sopra in seguito.
Questa base è composta da più livelli, e l'ordine in cui vengono interrogati non è arbitrario. Organizzazione, infrastruttura IT e gestione dei dati determinano cosa è possibile; le dimensioni che ne dipendono, come il processo decisionale o la collaborazione attorno all'AI, non possono andare oltre a quanto questa base consenta. Un COO che lo sa pone le proprie domande nell'ordine giusto, invece di iniziare dall'applicazione più visibile.
Un COO non accetta una risposta basata su un'unica opinione. "Il team è pronto" è un'affermazione di una sola persona, basata su ciò che quella persona vede dalla propria posizione. Un IT manager, un responsabile operativo e un team leader vedono spesso un'organizzazione diversa, anche quando parlano dello stesso reparto. Questa divergenza è esattamente il motivo per cui il punteggio di una sola persona non basta: nasconde disaccordi che, in seguito, al momento di scalare, emergono comunque.
Ecco perché funziona una misurazione che fa valutare più persone separatamente, su cinque livelli — da baseline a foundation, activation, insight e infine intelligence — distribuiti su sette dimensioni. Non per calcolare una media, ma per vedere dove le risposte divergono. Un'ampia divergenza su una dimensione è di per sé un'informazione: significa che non c'è un quadro condiviso, e questo è diverso da un livello basso. Un'organizzazione che ottiene un punteggio basso ma unanime su tutte le dimensioni sa almeno dove si trova. Un'organizzazione con un'ampia divergenza non lo sa ancora, e deve prima chiarirlo prima che un livello significhi qualcosa.
Un COO non accetta nemmeno una risposta che suggerisca una garanzia. Una misurazione della prontezza dice qualcosa sullo stato dell'organizzazione in questo momento, non su cosa produrrà in seguito un'applicazione di AI. Questa distinzione non è sottile per chi ha responsabilità operativa: sa che la prontezza è una condizione, non un risultato.
L'operatività non è l'unico livello su cui si giocano domande di questo tipo. Ciò che per il COO è la continuità dei processi, è per altri ruoli in azienda una considerazione diversa: cosa osserva un CIO nella maturità dell'AI descrive la questione dal punto di vista dell'infrastruttura e dell'architettura di sistema, mentre cosa osserva un CHRO nella maturità dell'AI approfondisce cosa questo richieda in termini di persone e ruoli. Per le aziende in cui l'operatività è costruita su progetti e sedi piuttosto che su un processo centrale, valgono altri schemi propri, come descritto in quanto è avanzato il settore delle costruzioni con la maturità dell'AI.
La misurazione che rende visibile questa divergenza è in fase di realizzazione. Chi si iscrive alla lista d'attesa riceve l'accesso non appena lo strumento è pronto per l'uso. Al momento non è disponibile alcun report da scaricare né alcuna sessione da prenotare; è in sviluppo uno strumento costruito sulla domanda che un COO effettivamente pone, e non sulla domanda più facile da rispondere.
La misurazione della maturità risponde alla domanda se l'organizzazione possa sostenere l'AI: se le fondamenta ci sono per costruire qualcosa in modo duraturo. Una volta ottenuto questo quadro, la domanda si sposta dalla capacità di sostegno al contenuto: quale parte del lavoro può effettivamente essere assunta dall'AI, compito per compito, invece che a livello di intera organizzazione. Questa è un'altra misurazione, con un altro tipo di risposta, e un COO la trova nel werkscan di FTE TO AI.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
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