Un workforce leader — spesso responsabile della pianificazione del personale, della gestione della capacità o del collegamento tra HR e business — si ritrova l'AI sul piatto senza che nessuno gli abbia spiegato in anticipo cosa significhi per l'organico. La richiesta arriva dall'alto: meno afflusso, profili diversi, scalabilità più flessibile. Il workforce leader deve dare una risposta a questo, mentre lui stesso non sa se l'organizzazione ha le condizioni necessarie in ordine per realizzare quella risposta.
La domanda non è se l'AI incida sulle funzioni. Quella domanda è già stata risposta da altri, più in alto nell'organizzazione. La domanda che un workforce leader si pone è diversa: su quali presupposti viene ora adeguata la pianificazione del personale, e quanto sono solidi questi presupposti? Se gli scenari di capacità vengono costruiti su una promessa AI che presuppone dati corretti, un'infrastruttura funzionante e team in grado di gestire i risultati, e queste condizioni non ci sono, allora la pianificazione non è corretta. Non lo nota oggi. Lo nota nel momento in cui l'afflusso è già stato ridotto e l'output non arriva.
Un workforce leader che basa la propria pianificazione del personale su un effetto AI che non si verifica, si ritrova solo ad affrontarlo. La struttura organizzativa è già stata adeguata, le posizioni vacanti sono state congelate o proprio aperte, e il business conta su una capacità che non risulta esserci. Rimediare richiede tempo che una pianificazione del personale non ha — l'afflusso ha un tempo di realizzazione, e un vuoto individuato troppo tardi non si colma con la semplice pressione di un bottone. Questo rischio non risiede nella tecnologia. Risiede nel presupposto che la tecnologia funzioni già in un'organizzazione che non è ancora pronta per questo.
Se il workforce leader sa davvero quanto è matura l'organizzazione prima di pianificare, la sua posizione cambia. Può distinguere tra uno scenario di capacità realistico a breve termine e uno scenario dipendente da fondamenta che devono ancora essere costruite. Può fornire al business una tempistica corretta invece di una tempistica basata sulla speranza. Questo non garantisce un buon risultato, ma garantisce una pianificazione che non crolla non appena il primo presupposto non si realizza.
Ciò che un workforce leader non accetta è una roadmap AI che parla di capacità futura senza specificare cosa deve prima essere in atto. "L'AI sostituirà nel tempo parte dell'afflusso" non è una base di pianificazione se nessuno può indicare se la gestione dei dati, l'infrastruttura IT e la struttura organizzativa sono già pronte per questo. Non accetta nemmeno alcuna cifra basata solo sulla sensazione di uno sponsor entusiasta. Ciò di cui ha bisogno è un quadro di dove si trova realmente l'organizzazione, per dimensione, con la dispersione tra ciò che pensano diverse persone dell'organizzazione — perché quella dispersione è di per sé già un'informazione su quanto sia stabile un presupposto di capacità.
La misurazione della maturità di hybridresourcing valuta un'organizzazione su cinque livelli — baseline, foundation, activation, insight, intelligence — su sette dimensioni. Le dimensioni fondamentali come la struttura organizzativa, l'infrastruttura IT e la gestione dei dati precedono le dimensioni dipendenti, non perché sia una preferenza, ma perché è l'ordine in cui funziona: senza un'infrastruttura funzionante e dati attendibili, l'AI ha poco su cui basarsi, per quanto ben preparata sia già la struttura organizzativa. In un ciclo di plot, più persone valutano separatamente, in modo che diventi visibile dove il quadro dell'organizzazione coincide e dove diverge. Per un workforce leader quella dispersione è spesso il segnale più utile: un'ampia dispersione sulla gestione dei dati significa che nessuno sa con certezza se le basi ci sono, e questa è esattamente la base su cui si fondano gli scenari di capacità.
Questo approccio riguarda anche altri ruoli nell'organizzazione, ciascuno con un proprio interesse: un CEO in cerca della risposta a pilot AI arenati, un COO che deve valutare la prontezza operativa e un CHRO che sorveglia il lato organizzativo della maturità AI. Anche a livello settoriale il quadro varia, come si può vedere nel confronto tra a che punto è il settore delle costruzioni con le fondamenta per l'AI e come questo si rapporti allo stato attuale nel settore degli impianti.
La misurazione della maturità dice qualcosa sul lato della capacità di sostenere: questa organizzazione può sostenere l'AI, le fondamenta ci sono, i dati sono in ordine, l'infrastruttura è pronta per questo. Non dice nulla su quale parte del lavoro stesso possa essere effettivamente ripresa dall'AI. Questa è una domanda diversa, con uno strumento diverso. Non appena il quadro della prontezza è definito, il passo logico successivo è la domanda che segue: quale parte del lavoro, compito per compito, è effettivamente trasferibile. Questo lo calcola la werkscan di FTE TO AI — per compito, sulla base di ciò che il lavoro stesso comporta, non sulla base di un presupposto sull'organizzazione nel suo insieme.
La misurazione della maturità è in fase di costruzione. Al momento non è possibile ordinare un rapporto né avere un consulente che venga a esaminare le dimensioni. Chi desidera utilizzare 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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