Vadovybė, kuri pradeda dirbti su AI, dažniausiai užduoda vieną klausimą: kokį darbą iš mūsų gali perimti sistema. Tai teisėtas klausimas, bet tai antrasis klausimas. Pirmasis klausimas yra tas, ar organizacija aplink tą sistemą gali ją nešti. Kas šią tvarką sukeičia, tas pamato pilotinius projektus, kurie popieriuje atrodo perspektyvūs, o praktikoje užstringa, ir nėra aišku, kodėl.
AI nešti reiškia, kad organizacija, IT infrastruktūra ir duomenų valdymas yra tvarkoje, prieš kai kas nors perimama. Tai yra pagrindiniai dėmenys: jie nustato, ar AI taikymas gali funkcionuoti remiantis patikimais duomenimis, infrastruktūroje, kuri tam pritaikyta, organizacijoje, kuri žino, kas apie ką sprendžia. Po to seka dėmenys, kurie priklauso nuo šių pagrindų. Ta tvarka nėra mūsų pageidavimas, tai tiesiog tai, kaip tai veikia: priklausomas dėmuo negali augti toliau, nei tai leidžia jo pagrindas. Jei norite žinoti, kaip tai atrodo jūsų organizacijoje infrastruktūros lygmeniu, daugiau apie tą konkretų sluoksnį rasite puslapyje kiek subrendusi jūsų IT infrastruktūra AI atžvilgiu.
AI perimti yra kitas klausimas: kokią konkrečios užduoties dalį gali atlikti sistema, o kas išlieka žmogaus darbu. Tai klausimas, į kurį atsako FTE TO AI darbo skanavimas, kiekvienai užduočiai atskirai, su rezultatu, nurodančiu, kokią dalį galima perimti. Tas klausimas neturi prasmės, kol nėra nustatyta, ar organizacija gali nešti to rezultatą. Sistema, kuri perima užduotį, sukuria rezultatą (output). Jei nė vienas negali įvertinti to rezultato, jei duomenys, kuriais sistema veikia, nėra patikimi, arba jei nėra aišku, kas atsakingas už rezultatą, tada perėmimas nieko nepakeičia problemoje. Jis ją tik perkelia.
hybridresourcing subrendimo matavimas žiūri į nešimo pusę. Penki lygiai, nuo baseline iki intelligence, per septynis dėmenis. Ne balas, kuris pasako, ar galite naudoti AI, bet vaizdas, kur organizacija dabar stovi ir kuris dėmuo šiuo metu labiausiai ribojantis. Plot raunde keli žmonės iš organizacijos vertina atskirai vienas nuo kito. Sklaida, kuri iš to atsiranda, dažnai yra informatyvesnė nei vidurkis: didelė sklaida vienoje dimensijoje rodo, kad vadovybėje nėra bendro vaizdo apie tai, kur organizacija stovi. Jei jums kelia klausimą, kodėl jūsų pačių komanda tarpusavyje nesutaria dėl AI diegimo tempo, tai atitinka tai, ką aprašome puslapyje kodėl jūsų vadovybė nesutaria dėl AI tempo.
Matavimas nepasako, ką jums daryti. Jis nesuteikia individualaus patarimo, rekomendacijos, žingsnių plano su terminais. Jis suteikia struktūrą: balą pagal kiekvieną dėmenį, vaizdą apie vertintojų sklaidą ir nuorodą, kur organizacija tikriausiai užstrigtų, jei dabar būtų tęsiama. Kas su tuo daroma, priklauso nuo jūsų. Matavimas taip pat nesuteikia garantuoto rezultato. Aukštas balas organizacijos lygmenyje pasako kažką apie parengtumą, bet ne apie rezultatą. Be to, dvi organizacijos su žemu balu tame pačiame dėmenyje gali stovėti prieš labai skirtingus tolesnius žingsnius; kas šiuo atveju svarbu, galite paskaityti puslapyje kokie du scenarijai priklauso žemam balui.
Matavimas taip pat nėra momentinė nuotrauka, kuri lieka galiojanti amžinai. Organizacijos kinta, infrastruktūra pakeičiama, duomenų valdymas gerėja arba blogėja. Kaip dažnai reikalingas naujas matavimas, priklauso nuo to, kas tuo tarpu pasikeitė, ir nuo to, kaip arti organizacija buvo lūžio taško; apie tai skaitykite puslapyje kaip dažnai reikia kartoti subrendimo matavimą.
Daugelis vadovybių susidaro savo vaizdą apie AI parengtumą remdamiesi tuo, ką kelios darbuotojos daro pokalbio lange. Tas vaizdas yra siauras. Jis pasako kažką apie individualų naudojimą, bet nieko apie organizaciją, infrastruktūrą ar už jos esantį duomenų valdymą. Kas tuo atveju nepastebima, aprašyta puslapyje ko jūs nepastebite, jei žinote tik pokalbio langą. Tiems, kurie norėtų pradėti nuo platesnio vaizdo apie pačią organizaciją, skirtas puslapis kiek subrendusi jūsų organizacija AI atžvilgiu.
hybridresourcing subrendimo matavimas šiuo metu kuriamas. Kol kas nėra instrumento, kurį galėtumėte užpildyti šiandien. Kas nori naudoti matavimą, kai jis bus pasiekiamas, gali užsiregistruoti laukiančiųjų sąraše. Tai nėra pasiūlymas dėl to, kas jau yra, bet būdas sužinoti, kada tai bus pasiekiama.
Kai tampa aišku, ar organizacija gali nešti AI, klausimas pasikeičia. Tada tampa svarbu žinoti, kokią dalį paties darbo galima perimti: ne kaip bendrą vaizdą, bet pagal kiekvieną užduotį atskirai, su rezultatu, nurodančiu, kokią dalį gali atlikti AI, ir kokia dalis išlieka žmogaus darbu. Tam ir sukurtas FTE TO AI darbo skanavimas. Nešimo pusė ir perėmimo pusė atsako į skirtingus klausimus, ir abu reikalingi pilnam vaizdui gauti — bet tvarka, kuria juos užduodate, nulemia, ar antrasis klausimas duoda kokį rezultatą.
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.