Įsigyjamas AI įrankis, jis įdiegiamas, paleidžiamas. Yra biudžetas, yra tiekėjas, yra pradžios data. Ko nėra: pokyčio, kas priima kokį sprendimą, kaip informacija juda tarp padalinių, arba kur yra atsakomybė, kai sistemos rezultatas skiriasi nuo to, ko tikėjosi darbuotojas. Organizacija išlieka lygiai tokia pati, kaip ir buvo, tik su papildomu technologijos sluoksniu.
Prielaida yra tokia, kad technologija atlieka darbą, o struktūra gali likti nepakitusi. Tai teisinga skaičiuoklės atveju. Tai netinka sistemai, kuriai reikia duomenų iš trijų padalinių, kurie tarpusavyje jau dabar sunkiai bendrauja, arba kuri pasiūlo sprendimą asmeniui, neturinčiam įgaliojimų tą sprendimą priimti.
Technologijos įsigijimas yra konkretus, aiškiai apibrėžtas veiksmas. Yra pasiūlymas, įdiegimo data, rezultatas, kurį galima pamatyti prietaisų skydelyje. Struktūros keitimas yra neapibrėžtas: kas tai atliks, kada tai bus baigta, koks bus rezultatas. Rinkdamasi tarp aiškaus veiksmo ir neaiškaus veiksmo, organizacija beveik visada pasirenka aiškųjį.
Prie to prisideda ir tai, kad AI sistemų tiekėjai savo produktą parduoda kaip tokį, kuris tinka esamai organizacijai. Tai ir jų verslo modelis: kuo mažiau klientas turi keistis, tuo lengviau parduoti. Žinutė, kad organizacija pirmiausia turi pati kažką pakeisti, tokiame pardavimo pokalbyje neskamba.
Ir yra trečia priežastis, gal svarbiausia: struktūros keitimas susijęs su galia, su tuo, kas dabar sprendžia ir kas sprendimus priims ateityje. Technologijos įsigijimas to nekeičia. Lengviau pirkti, nei iš naujo apsvarstyti, kas prisiima kokią atsakomybę.
Keletas signalų, kurie dažniau pasitaiko kartu nei pavieniui:
Technologija įdiegta, bet niekam nesuteikta įgaliojimų, remiantis rezultatu, veikti kitaip nei anksčiau. Sistema pataria, žmogus sprendžia kaip visada, o patarimas dingsta stalčiuje.
Duomenys, kurių reikia sistemai, yra pasklidę po padalinius, neturinčius bendro proceso tiems duomenims pasidalinti. Sistema veikia su tuo, ką atsitiktinai gauna, o rezultato kokybė priklauso nuo to, kuris padalinys tą savaitę atsitiktinai pateikė duomenis.
Yra pilotinė komanda, kuri yra entuziastinga, bet likusi organizacijos dalis dirba kaip visada. Ko tiksliai tam trūksta, galite paskaityti aprašyme apie pilotinį projektą, kuris sustoja ties dviem entuziastais ir daugiau nieko.
Pilotinis projektas paleistas nenustatant, kas reiškia sėkmę ir kas tai vertina. Po kelių mėnesių yra rezultatas, bet niekas nežino, ar tas rezultatas yra pakankamai geras, kad būtų verta tęsti. Šis modelis aprašytas skiltyje pilotinis projektas, vykstantis be iš anksto sutartų kriterijų.
Nusprendžiama plačiau įgyvendinti, kol pirmasis pilotinis projektas dar veikia su išimtimis ir rankiniais pataisymais. Kas tada nutinka negerai, aprašyta skiltyje plėtimasis prieš tai, kai pagrindas yra paruoštas.
Ir technologija gerai veikia vienoje komandoje, bet kai tik rezultatas reikalingas kitai komandai, kad būtų galima judėti toliau, procesas sustoja. Tai modelis, aprašytas skiltyje pilotinis projektas, veikiantis tik savo komandos ribose.
Kai pasitaiko du ar daugiau iš šių signalų, tikėtina, kad technologija perima užduotį, kurios perėmimui organizacija nebuvo pasiruošusi.
hybridresourcing brandumo matavimas vertina septynias dimensijas, iš kurių trys yra pagrindinės: organizacija, IT infrastruktūra ir duomenų valdymas. Šios trys yra pirmesnės už kitas, ne todėl, kad jos laikomos svarbesnėmis, bet todėl, kad organizacija, neturinti veikiančių duomenų srautų ir aiškių atsakomybių, neturi pagrindo, ant kurio galėtų remtis kitos dimensijos. Penki lygiai, nuo baseline iki intelligence, rodo, kiek toli organizacija yra pažengusi kiekvienoje dimensijoje.
Kas šį matavimą išskiria, yra plot-etapas: keli žmonės tos pačios organizacijos viduje vertina atskirai, vienas kito neįtakojant. Susidariusi vertinimų sklaida dažnai yra informatyvesnė nei vidurkis. Jei generalinis direktorius organizaciją priskiria insight lygiui, o IT vadovas – baseline lygiui, tas skirtumas savaime yra signalas, ir kaip tik toks signalas, kuris nesusijęs su tuo, kokia technologija yra įsigyjama.
Į ką konkrečiai atsižvelgia generalinis direktorius, atlikdamas šį matavimą, ir kuo tai skiriasi nuo to, kas svarbu COO, aptariama puslapiuose į ką atsižvelgia generalinis direktorius vertindamas AI brandumą ir į ką atsižvelgia COO vertindamas AI brandumą.
Šis matavimas nagrinėja klausimą, ar organizacija gali išlaikyti AI, o ne tai, kokį darbą AI galėtų perimti. Tai kitas klausimas, kuriam reikia kito instrumento. Kai tampa aišku, kur organizacija yra septyniose dimensijose ir kokių pagrindinių žingsnių dar reikia žengti, klausimas, kokia darbo dalis realiai yra perduotina AI, tampa aktualus. Į šį klausimą atsako FTE TO AI darbo skenavimas, kuris apskaičiuoja, kokią dalį kiekvienos užduoties galima perimti. Eiliškumas nėra atsitiktinis: pirmiausia gebėjimas išlaikyti, tada perėmimo pusė.
hybridresourcing brandumo matavimas yra kūrimo stadijoje. Norintys naudoti plot-etapą, kai jis tampa pasiekiamas, gali registruotis į laukimo 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.