Intelligence yra penktasis lygis hybridresourcing brandos vertinime, po baseline, foundation, activation ir insight. Tai lygis, kuriame septynios dimensijos — nuo organizacijos ir IT infrastruktūros iki duomenų valdymo ir nuo jų priklausančių dimensijų virš jų — nebeveikia atskirai vienos nuo kitos, o yra suderintos tarpusavyje. Tai skamba abstrakčiai, kol nepažvelgsite, kas praktikoje tuomet vyksta, o kas nebe.
Žemesniuose lygiuose AI veikia pilotiniuose projektuose, atskirai vienas nuo kito, su kintančia nuosavybe. Intelligence lygyje šis modelis yra pertrauktas. Sprendimai dėl naujų taikymų nebepriimami kiekvienam projektui atskirai, bet išplaukia iš struktūros, kuri jau egzistuoja: aiški nuosavybė, duomenys, kurie yra randami ir patikimi, infrastruktūra, kuri gali atlaikyti plėtrą, kai kiekviena nauja iniciatyva nebesusiduria su tais pačiais apribojimais iš naujo. Organizacija turi ne vieną sėkmingą taikymą, o darbo būdą, kuriame taikymai vienas kitą stiprina, o ne kliudo vienas kitam.
Tai nereiškia, kad visada visa vyksta sklandžiai. Tai reiškia, kad kai kas nors nutinka ne taip, organizacija žino, dėl ko tai atsitiko ir kaip tai koreguoti. Fundamentinės dimensijos tuomet neša priklausomų dimensijų svorį, kaip ir turėtų būti: pirmiausia stovi pagrindas, o tik tada taikymas, kuris juo remiasi.
Insight lygyje organizacija dažnai jau gerai mato, kas vyksta: yra aiškumas, kas veikia, o kas ne, yra matuojama ir koreguojama. Ko insight lygyje dar trūksta, yra būdas, kuriuo šios įžvalgos struktūriškai integruojamos į organizacijos sandarą. Intelligence yra žingsnis, kuriame ta įžvalga nebėra ataskaita, o tampa paties veikimo dalimi. Kas norėtų sužinoti daugiau apie šį perėjimą, ras tai išdėstyta kaip pereiti nuo insight į kitą lygį.
Respondentų atsakymų sklaida šiame lygyje paprastai yra mažesnė nei žemesniuose lygiuose. Baseline ir foundation lygiuose padaliniai dažnai vertina labai skirtingai, nes vienas yra pažengęs toliau nei kitas. Intelligence lygyje ši sklaida dažniausiai yra ribota, ne todėl, kad visi visame kame sutaria, o todėl, kad pati struktūra palieka mažiau vietos didesniems skirtumams suvokime. Tai yra tai, kam vertinimo diagramų ciklas suteikia aiškumo: ne tik vidutinis lygis, bet ir tai, kiek vienareikšmiškai šis vaizdas gyvuoja organizacijoje.
Intelligence yra aukščiausias lygis šiame vertinime, ir tai kelia klausimą, ką tuomet dar reikia daryti. Atsakymas yra tas, kad lygio pasiekimas nėra galutinis taškas. Infrastruktūra sensta, komandos keičiasi, nauji taikymai kelia naujus reikalavimus duomenims ir valdymui. Šio lygio priežiūra reikalauja tiek pat dėmesio, kiek ir jo pasiekimas, ir klausimas pasislenka nuo „kaip mes čia atsidūrėme“ prie „kaip mes tai išlaikome, kol organizacija ir technologija toliau kinta“. Šio klausimo išdėstymą rasite kaip toliau plėtoti pasiekus intelligence lygį.
Organizacijoms, kurios šio lygio dar nėra pasiekusios, naudinga žinoti, kad kelias iki jo neįveikiamas vienu žingsniu. Kelias eina per žemesnius lygius, ir klausimai, kurie kyla kiekviename lygyje, skiriasi. Kas svarsto, kaip atrodo pirmieji žingsniai, tai ras kaip pereiti nuo baseline į kitą lygį ir žingsnyje, kuris seka po jo, aprašytame kaip pereiti nuo activation į kitą lygį.
Intelligence lygio pasiekimas sako kažką apie tai, kiek organizacija yra sutvarkyta, kad galėtų palaikyti AI taikymus. Tai nesako nieko apie tai, kurios užduotys tos organizacijos viduje yra tinkamos perimti AI ir kokiu mastu. Tai kitas klausimas, su kitu instrumentu.
hybridresourcing brandos vertinimas yra apie palaikymo pusę: ar organizacija, infrastruktūra ir duomenų valdymas yra tokios būklės, kad AI taikymai galėtų veikti nesusidurdami su fundamentaliais apribojimais. Šis klausimas yra sąlyginis kitam klausimui, būtent kuri darbo dalis pati savaime yra tinkama AI. Šiam klausimui yra FTE TO AI darbo skanavimas, kuris pagal kiekvieną užduotį apskaičiuoja, kokią darbo dalį galima perimti. Organizacija, esanti intelligence lygyje, turi struktūrą, leidžiančią kažką padaryti su tokio skanavimo rezultatais; kas norėtų sužinoti, ką konkrečiai duoda darbo skanavimas, kai AI faktiškai pradeda vykdyti užduotis, ras tai ką galite daryti su agentais, vykdančiais darbą.
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.