ICT sektorius turi pranašumą, kuris kartu yra ir spąstai. Kai kiti sektoriai dar turi priprasti prie AI idėjos, žinios apie modelius, architektūras ir įrankius šiame sektoriuje dažniausiai jau egzistuoja. Programuotojai eksperimentuoja, komandos kuria koncepcijos patvirtinimus (proof-of-concept), ir retai pasitaiko pasipriešinimas pačiai technologijai. Tai sukuria įspūdį, kad sektorius kaip visuma yra pažengęs toli į priekį. Tačiau techniniai gebėjimai organizacijos dalyje yra kas kita nei visos organizacijos branda. Tiksliai ties tuo dažnai ir strigsta.
IT įmonėje ar IT skyriuje infrastruktūra paprastai yra tvarkinga: yra skaičiavimo galios, yra kūrimo aplinkų, yra patirties diegiant programinę įrangą. Tai yra viena iš pagrindinių dimensijų, kuri vertinama brandos matavime, ir šiuo aspektu sektorius paprastai gauna aukštą įvertinimą. Tačiau kitos pagrindinės dimensijos — kaip organizacija yra sutvarkyta aplink AI iniciatyvas, ir kaip duomenys yra valdomi už programuotojų sistemų ribų — ne visada eina tuo pačiu tempu. Stiprus IT skyrius nereiškia, kad likusi organizacijos dalis gali prisitaikyti tokiu pačiu tempu. Pardavimai, finansai, personalo skyrius: šios funkcijos dažnai turi kitokį ryšį su duomenimis ir pokyčiais nei žmonės, kurie kuria AI pilotinius projektus.
Šis skirtumas paaiškina modelį, kuris šiame sektoriuje pasitaiko dažniau nei kitur: pilotiniai projektai, kurie techniškai veikia puikiai, tačiau neišauga į struktūrinę vietą įmonėje. Ne dėl to, kad modelis nepakankamas, o dėl to, kad organizacija aplink jį nėra sutvarkyta taip, kad priimtų rezultatą. Kas norėtų suprasti, kodėl ta pagrindinių dimensijų tvarka nėra derybų objektas, daugiau apie tai ras straipsnyje kodėl pagrindinės dimensijos turi būti pirmiausia.
ICT sektoriuje sklaida tarp respondentų dažnai yra didesnė nei sektoriuose su vienalytiškesnėmis funkcijomis. Programuotojas ir pardavimų vadybininkas toje pačioje įmonėje gali įvertinti organizaciją beveik priešingais lygiais — vienas kasdien mato pažangius sprendimus, kitas mato skaičiuoklę, kuri vis dar atnaujinama rankiniu būdu. Ta sklaida savaime yra informacija. Ji parodo, kad AI branda šiame sektoriuje retai yra visam sektoriui bendras rodiklis, o priklauso nuo to, kuris skyrius yra matuojamas ir ko klausiama.
Dėl to keleto respondentų vertinimo etapas ICT sektoriuje yra vertingesnis nei kitur, o ne mažiau vertingas. Vieno CIO ar CTO įvertinimas rizikuoja apibendrinti techninio branduolio vaizdą visai organizacijai, tuo tarpu priklausomos dimensijos — kur AI iš tikrųjų yra integruota į procesus — gali gauti visiškai kitokį įvertinimą.
Santykis tarp technologijų ir organizacijos kitose sektoriuose atrodo kitaip. Finansinių paslaugų sektoriuje dažnai akcentuojamas reguliavimas ir rizikos valdymas kaip vėluojantis veiksnys; tas vaizdas aprašytas straipsnyje kiek toli finansinių paslaugų sektorius yra pažengęs AI brandos srityje. Statybų sektoriuje tuo tarpu duomenų valdymo dimensija dažnai yra kliūtis, nes duomenys apie projektus ir medžiagas yra išsklaidyti tarp šalių; tai aiškinama straipsnyje kiek toli statybų sektorius yra pažengęs AI brandos srityje. ICT sektoriuje problema retai yra techninių žinių ar duomenų trūkumas — problema dažniau slypi organizacinėje dimensijoje: kas sprendžia, kuris pilotinis projektas plečiamas, ir kuo tas sprendimas pagrįstas.
Brandos matavimas atskleidžia šį skirtumą per septynias dimensijas ir penkis lygius, nuo pradinio lygio (baseline) iki intelekto lygio (intelligence). ICT organizacijai rezultatas retai būna lygi linija: infrastruktūra ir techniniai gebėjimai paprastai yra aukštesni nei organizacija ir sprendimų priėmimas. Ta netolygybė yra tiksliai ta vieta, kur matavimas yra naudingas — ne tam, kad patvirtintų, kad sektorius „gerai dirba“, o kad parodytų, kuri dimensija atsilieka ir kuri dėl to negali pasiekti pažangos, nepriklausomai nuo to, kokie pažangūs modeliai jau veikia.
Dalis, kuri šiame sektoriuje dažnai yra nuvertinama, yra sprendimų dokumentavimas: kas priėmė kokį sprendimą apie kokią AI iniciatyvą ir kokia informacija tuo pagrįsta. Neturint tokios inventorizacijos, sunku atsekti, kodėl pilotinis projektas buvo ar nebuvo išplėstas. Kas turėtų būti tokioje inventorizacijoje, aprašyta straipsnyje kas turi būti sprendimų inventorizacijoje.
Šis matavimas parodo kažką apie organizaciją kaip visumą: ar yra pagrindas, ant kurio gali remtis AI iniciatyvos, ir ar tas pagrindas yra vienodai stiprus visoje įmonėje, ar tik pas žmones, kurie yra arčiausiai technologijos. Šis klausimas yra ankstesnis nei kitas klausimas — kokia darbo dalis pati savaime yra tinkama AI. Tai kitokio tipo matavimas. Organizacijoms, kurios norėtų sužinoti, kokia darbo dalis, užduotis po užduoties, gali būti perimta AI, skirtas FTE TO AI darbo matavimas (werkscan) — matavimas, kuris nežiūri į organizaciją kaip visumą, o į patį darbą, funkciją po funkcijos ir užduotį po užduoties.
Brandos matavimas šiuo metu yra kuriamas. Kas norėtų sužinoti, kada matavimas taps prieinamas, gali užsiregistruoti laukiamųjų sąraše ir gaus žinutę, kai įrankis bus pasiruošęs naudojimui.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.