Una direzione che si mette al lavoro con l'AI pone di solito una domanda: quale lavoro può un sistema rilevare da noi. È una domanda legittima, ma è la seconda domanda. La prima domanda è se l'organizzazione attorno a quel sistema è in grado di sostenerlo. Chi inverte quest'ordine vede pilot che sulla carta sono promettenti e nella pratica si arenano, senza che diventi chiaro il perché.
Sostenere l'AI significa che l'organizzazione, l'infrastruttura IT e la gestione dei dati sono a posto prima che qualcosa venga trasferito. Queste sono le dimensioni fondamentali: determinano se un'applicazione di AI può funzionare sulla base di dati affidabili, in un'infrastruttura predisposta a tale scopo, all'interno di un'organizzazione che sa chi decide su cosa. Poi vengono le dimensioni che dipendono da questi fondamenti. Quest'ordine non è una nostra preferenza, ma il modo in cui funziona: una dimensione dipendente non può crescere oltre quanto il fondamento sottostante consente. Se desidera sapere come si presenta questo per la sua organizzazione a livello di infrastruttura, trova maggiori informazioni su questo livello specifico nella pagina quanto è matura la sua infrastruttura IT per quanto riguarda l'AI.
Trasferire l'AI è una domanda diversa: quale parte di un compito specifico può essere svolta da un sistema, e cosa resta lavoro umano. È la domanda a cui risponde lo scan del lavoro di FTE TO AI, per compito, con un risultato che indica quale parte è trasferibile. Questa domanda non ha senso finché non è chiaro se l'organizzazione può sostenere il risultato. Un sistema che rileva un compito produce un output. Se nessuno può valutare quell'output, se i dati su cui si basa il sistema non sono affidabili, o se non è chiaro chi è responsabile del risultato, allora il trasferimento non cambia nulla al problema. Lo sposta soltanto.
La misurazione della maturità di hybridresourcing guarda al lato del sostegno. Cinque livelli, da baseline a intelligence, su sette dimensioni. Non è un punteggio che dice se può usare l'AI, ma un quadro di dove si trova ora l'organizzazione e quale dimensione al momento è la più limitante. In un giro di plot, più persone dell'organizzazione valutano separatamente l'una dall'altra. La dispersione che ne risulta è spesso più informativa della media: una grande dispersione su una dimensione mostra che all'interno della direzione non c'è un'immagine condivisa di dove si trova l'organizzazione. Se si chiede perché il suo stesso team non sia d'accordo internamente sul ritmo di adozione dell'AI, questo si collega a quanto descriviamo su perché la sua direzione è in disaccordo sul ritmo dell'AI.
La misurazione non dice cosa deve fare. Non fornisce una consulenza su misura, nessuna raccomandazione, nessun piano d'azione con una tempistica. Fornisce una struttura: un punteggio per dimensione, un quadro della dispersione tra i valutatori, e un'indicazione di dove probabilmente l'organizzazione si arenerà se si procede ora. Cosa ne fa è a sua discrezione. La misurazione inoltre non garantisce un risultato. Un punteggio alto a livello organizzativo dice qualcosa sulla prontezza, non sul risultato. Due organizzazioni con un punteggio basso sulla stessa dimensione possono inoltre trovarsi di fronte a passi successivi molto diversi; cosa gioca un ruolo in questo lo legge su quali due scenari corrispondono a un punteggio basso.
La misurazione non è nemmeno una fotografia istantanea che resta valida per sempre. Le organizzazioni cambiano, l'infrastruttura viene sostituita, la gestione dei dati migliora o peggiora. Quanto spesso sia necessaria una nuova misurazione dipende da cosa è cambiato nel frattempo e da quanto l'organizzazione fosse vicina a un punto di svolta; lo legge su quanto spesso deve essere ripetuta una misurazione della maturità.
Molte direzioni formano la propria idea della prontezza all'AI sulla base di ciò che fanno alcuni collaboratori in una finestra di chat. Quell'idea è ristretta. Dice qualcosa sull'uso individuale, ma nulla sull'organizzazione, sull'infrastruttura o sulla gestione dei dati sottostante. Cosa viene trascurato in questo caso è descritto su cosa non vede se conosce solo la finestra di chat. Per chi vuole iniziare con un quadro più ampio dell'organizzazione stessa, c'è la pagina quanto è matura la sua organizzazione per quanto riguarda l'AI.
La misurazione della maturità di hybridresourcing è attualmente in fase di costruzione. Non esiste ancora uno strumento che possa compilare oggi. Chi vuole utilizzare la misurazione non appena sarà disponibile può iscriversi alla lista d'attesa. Non è un'offerta per qualcosa che esiste già, ma un modo per rimanere informati su quando sarà disponibile.
Non appena è chiaro se l'organizzazione può sostenere l'AI, la domanda cambia. Diventa allora rilevante sapere quale parte del lavoro stesso è trasferibile: non come quadro generale, ma per compito, con un risultato che indica quale parte può essere svolta dall'AI e quale parte resta lavoro umano. È per questo che è stato costruito lo scan del lavoro di FTE TO AI. Il lato del sostegno e il lato del trasferimento rispondono a domande diverse, ed entrambe sono necessarie per un quadro completo — ma l'ordine in cui le pone determina se la seconda domanda produce qualcosa.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
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