Žemas rezultatas brandos vertinime daugumai vadovybių sukelia tą pačią mintį: kiek tai blogai. Atsakymas yra tas, kad pats klausimas užduodamas per anksti. Žemas skaičius vienoje iš septynių dimensijų gali reikšti du scenarijus, kurie tarpusavyje turi mažai bendro, ir instrumentas savaime nepasako, kuris iš jų yra taikomas.
Pirmasis scenarijus – organizacija, kuri yra pačioje pradžioje. Nėra nuosekliai vykdomo duomenų valdymo, nėra infrastruktūros, galinčios išlaikyti AI taikymus, ir pati organizacija dar nėra pratusi dirbti su AI sistemomis. Šiame scenarijuje žemas įvertinimas yra teisingas situacijos aprašymas. Tai nėra nieko keisto; dauguma organizacijų pradeda nuo šio taško. Kas iš tikrųjų svarbu – tvarka, kuria tai kuriama. Puslapyje kodėl pirmiausia turi būti pagrindinės dimensijos rasite, kodėl organizacija, IT infrastruktūra ir duomenų valdymas nėra lygiavertiai su kitomis dimensijomis, o yra jų pagrindas — intelligence lygio sprendimų priėmimas turi mažai vertės, jei duomenys, kuriais tie sprendimai grindžiami, nėra patikimi.
Antrasis scenarijus yra mažiau pastebimas ir dažnai vadovybei labiau stebinantis. Organizacija tikrai kažką yra sukūrusi — bandomuosius projektus, atskirus taikymus, komandą, kuri su tuo dirba — bet žmonės, kurie pildo anketą, įvertina situaciją esmingai skirtingai. IT direktorius mato infrastruktūrą, kuri yra parengta; operacijų direktorius mato procesus, kurie vis dar priklauso nuo rankinės kontrolės. Personalo direktorius mato organizaciją, kuri priima AI; komandų vadovai mato žmones, kurie ignoruoja įrankius, kai tik situacija pasunkėja. Šiame scenarijuje žemas vidutinis rezultatas nėra problema. Problema yra rezultatų sklaida.
Tai priežastis, dėl kurios vertinimas naudoja atskiro balsavimo etapą: keli žmonės vertina atskirai, nematydami vieni kitų atsakymų, ir tik po to tampa pastebima sklaida. Organizacija su žemu vidurkiu ir maža sklaida žino, kur ji stovi, ir gali iš to tęsti. Organizacija su vidurkiu, kuris atrodo priimtinas, bet su didele sklaida, turi kitokią problemą: nėra bendro tikrovės vaizdo, o toks vaizdas turi būti sukurtas pirmiausia, kol įvertinimas apie kažką pasakoja.
Vertinimas parodo sklaidą. Jis jos nepaaiškina ir jos nesprendžia. Jei IT direktorius ir operacijų direktorius sistemingai skirtingai vertina IT infrastruktūrą, tai yra pokalbis, kurį reikia surengti — apie tai, kas tiksliai buvo pastatyta, kas turi prieigą prie to, ir kokia jo dalis veikia gamybinėje aplinkoje, o kokia – bandomojoje. Vertinimas suteikia to pokalbio pradžios tašką, ne rezultatą. Tas pats taikoma pirmam scenarijui: žinojimas, kad dar nėra nieko, nėra planas tai sukurti. Puslapiuose kokia brandi jūsų organizacija AI klausimu ir kokia branda yra jūsų IT infrastruktūra AI klausimu aprašyta, į ką kiekvienoje dimensijoje kreipia dėmesį lygiai nuo baseline iki intelligence, kad žemas įvertinimas gautų kryptį, o ne tik vertinimą.
Žemas įvertinimas pagrindinėse dimensijose nereiškia, kad nuo jų priklausančios temos, tokios kaip sprendimų priėmimas ir agentų elgesys, tampa svarbios tik po metų. Tai reiškia, kad šios temos gali būti aprašytos jau dabar, net jei įgyvendinimas turi palaukti. Kokie sprendimai organizacijoje faktiškai priimami ir kas juos priima, aprašyta puslapyje kas turi būti sprendimų inventoriuje, o kurie iš tų sprendimų principiniu pagrindu turi likti nepasiekiami automatizavimui — dėl teisinių, etinių ar valdymo priežasčių — skaitykite puslapyje kurie sprendimai negali būti automatizuojami. Šis darbas gali pradėti, kol pagrindinės dimensijos vis dar auga; jam nereikia laukti, kol infrastruktūra bus sutvarkyta, nors įgyvendinimas to lauks.
Žemas įvertinimas nenuspėja laiko grafiko ir nenuspėja rezultato. Dvi organizacijos su identišku įvertinimu gali turėti labai skirtingus kelius priešais save, atsižvelgiant į tai, kur tiksliai buvo sklaida, kuris scenarijus buvo taikomas, ir kiek pagrindo jau buvo neformaliai, ko anketa negalėjo užfiksuoti. Vertinimas yra nuotrauka su septyniomis dimensijomis ir penkiais lygiais; tai nėra prognozė, kas įvyks po tos nuotraukos.
Kol brandos vertinimas parodo organizacijos gebėjimą – ar organizacija gali išlaikyti AI, atsižvelgiant į tai, koks pagrindas ir bendras vaizdas yra sukurtas – kitas klausimas yra apie kažką kitą: ką AI šioje organizacijoje faktiškai gali perimti. Tai užduoties lygio klausimas, ne organizacijos lygio klausimas, ir į jį atsako FTE TO AI darbo skenavimas (werkscan), kuris kiekvienai užduočiai apskaičiuoja, kokią jos dalį AI gali perimti. Šie du klausimai eina vienas po kito: tik kai tampa aišku, ar ir kur organizacija gali išlaikyti šią naštą, turi prasmę žinoti, kas faktiškai gali būti perimta. Taigi tas, kuris pamato žemą įvertinimą vertinime, negali šių dviejų klausimų sukeisti vietomis — bet gali jau iš anksto abu juos aprašyti.
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.