Pradedamas bandomasis projektas. Komanda, įrankis, kelių savaičių ar mėnesių laikotarpis. Pabaigoje seka grįžtamasis ryšys: jautėsi gerai, žmonės buvo entuziastingi, kai kurie dalykai vyko sparčiau. Ir tada priimamas sprendimas remiantis šiuo jausmu, nors niekas iš anksto nenustatė, į kokį klausimą bandomasis projektas iš tikrųjų turėjo atsakyti.
Tai ir yra spąstai. Ne pats bandomasis projektas, o klausimo, į kurį jis turėjo atsakyti, nebuvimas. Be tokio klausimo kiekvienas rezultatas yra geras rezultatas, ir tai yra tiksliai ta problema. Bandomasis projektas be susitarimo, kas turi išaiškėti, negali nepavykti, ir todėl jis taip pat nieko negali įrodyti.
Bandomasis projektas jaučiasi kaip saugus būdas pradėti. Pradėti nedidele apimtimi, pažiūrėti, kas nutiks, tada plėsti, jei veikia. Tai skamba protingai, ir stabilioje situacijoje tikrai taip ir yra. Bet dirbtinis intelektas nepaveikia vien tik komandos, kuri vykdo bandomąjį projektą. Jis paveikia būdą, kuriuo fiksuojami duomenys, kas ir apie ką sprendžia, ir kurios sistemos turi tarpusavyje „bendrauti“. Bandomasis projektas, kuris nieko šia prasme neišmatuoja, taip pat nieko neišmatuoja apie klausimą, ar likusi organizacijos dalis pasiektų tą pačią rezultatą.
Logika „pirma pabandykime nedidele apimtimi“ remiasi prielaida, kad sėkmė mažoje apimtyje išsivers į sėkmę didelėje apimtyje. Tai tiksliai priežastis, kodėl plėtimas be pagrindo nieko neduoda: tai, kas veikė bandomajame projekte, dažnai veikė dėl aplinkybių, kurių kitur nėra. Motyvuota komanda, švarus duomenų rinkinys, vadovas, kuris atsitiktinai prisidėjo idėjomis. Be susitarimo, kas turėjo būti tikrinama, neaišku, ar rezultatas atsirado dėl technologijos, ar dėl išskirtinių aplinkybių, kuriomis ji buvo testuojama.
Yra keletas atpažįstamų signalų.
Pirmasis signalas yra tai, kad bandomasis projektas baigiamas pasakojimu, o ne atsakymu. Papasakojama, kas įvyko, bet niekas negali pasakyti, ar iš anksto keltas klausimas — kurio, tiesą sakant, niekada nebuvo — yra atsakytas.
Antrasis signalas yra tai, kad bandomasis projektas buvo atskirtas nuo likusios organizacijos. Viena komanda, vienas naudojimo atvejis, be jungties su sistemomis ar padaliniais, kurie turėtų palaikyti rezultatą, jei jis veikia. Tai tie patys spąstai, kaip ir tada, kai bandomasis projektas veikia tik savo kampe: izoliuota sėkmė mažai pasako apie tai, kas nutiks, kai turės prisijungti likusi organizacija.
Trečiasis signalas yra tai, kad niekas nėra bandomojo projekto savininkas. Yra projekto vadovas, galbūt tiekėjas, bet nėra savininko, atsakingo už tai, kas turi vykti po bandomojo projekto. Tai pastebite tik tada, kai bandomasis projektas jau pasibaigęs, o klausimas „kas dabar“ liko be atsakymo — tiksliai tas pats modelis, kuris tampa akivaizdus, kai demonstracija be savininko nieko neduoda.
Ketvirtasis signalas yra tai, kad buvo testuojama technologija, bet nebuvo testuojama struktūra, kurioje ji turi funkcionuoti. Vaidmenys, atsakomybės, sprendimų priėmimo linijos — jie bandomojo projekto metu nepasikeitė, ir tai tiksliai priežastis, kodėl technologija virš nepakitusios struktūros nieko neduoda. Bandomasis projektas, kuris nepaveikia struktūros, iš tikrųjų tikrina tik tai, ar technologija veikia aplinkoje, kuri nebūtinai turi keistis. Tai kitas klausimas nei tas, ar organizacija yra pasirengusi su ja dirbti.
Eilė, kuria formuojasi pasirengimas dirbtiniam intelektui, nėra atsitiktinė. Organizacija, IT infrastruktūra ir duomenų valdymas sudaro pagrindą, ant kurio gali remtis priklausomos dimensijos — pavyzdžiui, būdas, kuriuo žmonės dirba su dirbtiniu intelektu, arba kaip priimami sprendimai. Bandomasis projektas, kuris ignoruoja šią eilę, iš tikrųjų matuoja kažką kita nei tai, ką jis tvirtina matuojantis. Jis matuoja vienos komandos kūrybiškumą vienu konkrečiu momentu, o ne visos organizacijos pasirengimą.
Tai taip pat sritis, kur generalinio direktoriaus ir operacijų direktoriaus požiūriai dažniausiai skiriasi. Tai, į ką generalinis direktorius žiūri, vertindamas dirbtinio intelekto brandumą, skiriasi nuo to, ką operacijų direktorius vertina šiuo požiūriu, ir bandomasis projektas be iš anksto sutarto vertinimo taško palieka abu be atspirties taško. Klausimas nėra, ar bandomasis projektas buvo malonus, o ar jis pasako ką nors apie dimensijas, kurios turi palaikyti likusią dalį.
hybridresourcing.com brandumo matavimas yra sukurtas tam, kad būtų galima iš anksto susitarti dėl to, kas turi išaiškėti. Penki lygiai, nuo bazinio (baseline) iki intelekto (intelligence), septyniose dimensijose, su vertinimo etapu, kuriame keli žmonės nepriklausomai vieni nuo kitų vertina, kad būtų atskleistas vertinimų išsiskirstymas, o ne vienas įspūdis, priimamas kaip tiesa. Taip tampa aišku, kur organizacija iš tikrųjų yra, prieš pradedant naują bandomąjį projektą, kuris po visko turi įrodyti tai, kas iš anksto niekada nebuvo nustatyta.
Šis matavimas nagrinėja klausimą, ar organizacija gali palaikyti dirbtinį intelektą: ar yra pagrindas, leidžiantis kažkam veikti struktūriškai. Kai šis klausimas atsakytas, atsiveria vieta kitam klausimui, būtent kokią dalį faktinio darbo dirbtinis intelektas gali perimti. Į šį klausimą atsako FTE TO AI darbo skenavimas (werkscan), kuris pagal kiekvieną užduotį apskaičiuoja, kokią jos dalį galima perduoti dirbtiniam intelektui. Šio brandumo matavimo įrankis yra kuriamas; norintys naudoti matavimą, kai jis bus prieinamas, gali užsiregistruoti į laukiančiųjų sąrašą.
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.