Si acquista uno strumento AI, si implementa, si distribuisce. C'è un budget, c'è un fornitore, c'è una data di avvio. Quello che non c'è: un cambiamento in chi prende quale decisione, come le informazioni si muovono tra i reparti, o dove sta la responsabilità quando l'esito del sistema si discosta da ciò che un collaboratore si aspetta. L'organizzazione resta esattamente com'era, con sopra uno strato di tecnologia.
L'assunto è che la tecnologia svolga il lavoro e che la struttura possa rimanere immutata. Questo vale per una calcolatrice. Non vale per un sistema che necessita di dati provenienti da tre reparti che già ora comunicano male tra loro, o che propone una decisione a qualcuno che non ha il mandato per prendere quella decisione.
Acquistare tecnologia è un'azione concreta e delimitata. C'è un'offerta, una data di implementazione, un risultato che diventa visibile su una dashboard. Cambiare la struttura è vago: chi lo farà, quando sarà pronto, qual è il risultato. Tra un'azione chiara e un'azione poco chiara, un'organizzazione scegli quasi sempre quella chiara.
A questo si aggiunge che i fornitori di sistemi AI vendono il loro prodotto come qualcosa che si adatta all'organizzazione esistente. È anche il loro modello di guadagno: meno il cliente deve cambiare, più facile è la vendita. Il messaggio secondo cui l'organizzazione deve prima fare qualcosa da sé non trova posto in quella conversazione di vendita.
E c'è una terza ragione, forse la più importante: cambiare la struttura tocca il potere, chi decide ora e chi deciderà in futuro. Acquistare tecnologia non tocca questo aspetto. È più facile comprare che riconsiderare chi porta quale responsabilità.
Alcuni segnali che si presentano più spesso insieme che separatamente:
La tecnologia c'è, ma a nessuno è stata attribuita l'autorità di agire diversamente rispetto a prima sulla base dell'esito. Il sistema consiglia, la persona decide come ha sempre fatto, e il consiglio finisce in un cassetto.
I dati di cui il sistema ha bisogno sono sparsi tra reparti che non hanno un processo condiviso per condividerli. Il sistema lavora con quello che riceve per caso, e la qualità dell'esito dipende da quale reparto quella settimana ha fornito i dati per caso.
C'è un team pilota entusiasta, ma il resto dell'organizzazione continua a lavorare come sempre. Cosa manchi esattamente lì lo si legge nella descrizione di un pilota che resta bloccato con due entusiasti e nessun altro.
Il pilota è iniziato senza che sia stato stabilito cosa significhi successo e chi lo valuta. Dopo qualche mese c'è un risultato, ma nessuno sa se quel risultato sia sufficientemente buono per continuare. Questo schema è descritto in un pilota che procede senza criteri concordati in anticipo.
Si decide di estendere l'implementazione mentre il primo pilota funziona ancora grazie a eccezioni e correzioni manuali. Cosa va storto in quel caso è descritto in scalare prima che la base sia pronta.
E la tecnologia funziona bene all'interno di un team, ma non appena l'esito richiede un altro team per proseguire, il processo si blocca. Questo è lo schema di un pilota che funziona solo entro i confini del proprio team.
Se due o più di questi segnali si presentano, è probabile che la tecnologia stia assumendo un compito che l'organizzazione non ha preparato per assumere.
La misurazione della maturità di hybridresourcing esamina sette dimensioni, di cui tre sono fondamentali: organizzazione, infrastruttura IT e gestione dei dati. Queste tre precedono le altre, non perché siano considerate più importanti, ma perché un'organizzazione senza flussi di dati funzionanti e senza responsabilità chiare non ha una base su cui possano appoggiarsi le altre dimensioni. Cinque livelli, da baseline a intelligence, indicano quanto lontano un'organizzazione sia arrivata su ciascuna dimensione.
Ciò che rende speciale la misurazione è il turno di valutazione (plot-ronde): più persone all'interno della stessa organizzazione attribuiscono un punteggio separatamente, senza influenzarsi a vicenda. La dispersione che ne risulta è spesso più informativa della media. Se il CEO colloca l'organizzazione al livello insight e il responsabile IT al livello baseline, quella differenza è di per sé un segnale, e proprio il tipo di segnale indipendente da quale tecnologia venga acquistata.
A cosa presti attenzione specificamente un CEO in questa misurazione, e perché ciò differisca da quanto ritiene importante un COO, è approfondito nelle pagine a cosa presta attenzione un CEO riguardo alla maturità AI e a cosa presta attenzione un COO riguardo alla maturità AI.
Questa misurazione riguarda la domanda se l'organizzazione possa sostenere l'AI, non quale lavoro l'AI potrebbe assumere. Questa è una domanda diversa, con uno strumento diverso. Non appena è chiaro dove si trovi l'organizzazione sulle sette dimensioni, e quali passi fondamentali debbano ancora essere compiuti, diventa rilevante la domanda su quale parte del lavoro sia effettivamente trasferibile all'AI. A quella domanda risponde lo scan del lavoro di FTE TO AI, che calcola per ciascun compito quale parte possa essere assunta. L'ordine non è casuale: prima il lato della capacità di sostenere, poi il lato dell'assunzione.
La misurazione della maturità di hybridresourcing è in fase di realizzazione. Chi desidera utilizzare il turno di valutazione 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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