Foundation līmenī kaut kas ir izveidots. Ir izstrādāta politika, ir vienošanās par datu pārvaldību, un IT infrastruktūra vairs nav atsevišķu sistēmu kopums, bet gan struktūra, kurā jauni risinājumi principā var tikt ieviesti. Atšķirība no baseline ir tā, ka tagad ir plāns, nevis nejaušība. Ja izlasāt, kas bija pirms tam, sadaļā ko nozīmē līmenis baseline praksē, pamanīsiet, ka foundation ir fāze, kurā atsevišķas iniciatīvas ir savāktas kopā tā, ka tas uz papīra sader.
Foundation problēma ir tā, ka uz papīra tas sader, bet praksē — vēl ne. Politika par datu pārvaldību ir uzrakstīta, bet ne visur tiek pildīta. Ir arhitektūra IT infrastruktūrai, bet vecās sistēmas joprojām darbojas tai līdzās. Organizācijas dimensija — kurš lemj, kurš maksā, kurš ir atbildīgs, ja AI risinājums izdara kaut ko, ko neviens nav paredzējis — ir noteikta, bet nav pārbaudīta. Tieši tāpēc pilotprojekti šajā līmenī bieži apstājas: fundamentālās dimensijas ir izveidotas, bet vēl nav iesakņojušās.
Plot-kārtā organizāciju vērtē nevis viena persona, bet vairāki cilvēki neatkarīgi viens no otra. Foundation līmenī bieži pamanāms, ka IT nodaļa sevi novērtē augstāk nekā biznesa puse, vai ka CHRO organizācijas dimensiju vērtē optimistiskāk nekā tie, kas ar to strādā ik dienu. Šī izkliede nav mērījuma kļūda. Tā ir signāls, ka pamats gan ir izveidots, bet ne visi to izjūt vienādi. Pirms virzīties uz activation, ir noderīgāk zināt, kur šī izkliede rodas, nekā aprēķināt vidējo rādītāju.
Solis no foundation uz activation nav par jaunu tehnoloģiju pievienošanu. Tas ir par to, vai fundamentālās dimensijas — organizācija, IT infrastruktūra, datu pārvaldība — iztur to, ko uz tām grib būvēt. Foundation līmenī arhitektūra ir izveidota, bet bieži nav skaidrs, vai dati, kas plūst caur sistēmu, ir pietiekami konsekventi, lai uz tiem varētu būvēt. Datu pārvaldībai, kas uz papīra ir noregulēta, praksē jānozīmē, ka AI risinājums rīt redzēs tos pašus datus, tādā pašā formātā, bez manuālas korekcijas starpā.
Tas pats attiecas uz organizācijas dimensiju. Foundation līmenī ir pieņemts lēmums par to, kurš ir atbildīgs par AI iniciatīvām. Activation līmenī šim lēmumam jābūt pārvērstam ieradumā: cilvēki zina, pie kā vērsties, eskalācija notiek bez tam nepieciešamas sanāksmes, un atbildība nav vairs saistīta ar vienu norādītu personu, bet ar struktūru, kas darbojas turpmāk arī tad, ja šī persona nav pieejama.
Atkarīgās dimensijas — risinājumi, kas balstās uz fundamentālā slāņa — foundation līmenī parasti ir nāk pārāk agri. Organizācijai, kas apsver eksperimentēt ar agentiem, kas veic darbu, ir vērts vispirms noskaidrot, vai IT infrastruktūra un datu pārvaldība to spēj noturēt. Bez šī pamata aģents sniedz rezultātus, ko neviens nevar izskaidrot, un tieši tur pilotprojekts parasti apstājas: ne tāpēc, ka tehnoloģija neizdodas, bet tāpēc, ka slānis zem tās vēl nav pietiekami stabils.
Foundation līmenī bieži atkārtojas trīs lietas. Pirmkārt: politika, kas ir noteikta, bet nav iekļauta ikdienas rutīnā, tāpēc pie pirmās novirzes tā tiek ignorēta. Otrkārt: IT infrastruktūra, kas pieļauj jaunus risinājumus, bet kurā vecās un jaunās sistēmas pastāv paralēli, bez tam, ka kāds būtu izlēmis, kad vecās pazudīs. Treškārt: organizācijas dimensija, kas ir noregulēta vadības līmenī, bet uz darba vietas vēl nav pamanāma — cilvēki nezina, kam viņi drīkst jautāt, un tāpēc atgriežas pie vecā darba veida.
Šie trīs punkti nav izņēmums. Tie pieder pie šī līmeņa. Foundation ir fāze, kurā fundamentālās dimensijas ir izveidotas, bet vēl nav pārbaudītas. Tāpēc ir vērts paskatīties, kas notiek pēc activation: sadaļā kā jūs nokļūstat no activation uz nākamo līmeni ir aprakstīts, kas notiek, kad pamats tiešām iztur slodzi un jautājums pāriet uz saskaņotību starp risinājumiem, kā lasāms sadaļā ķēdes, kurās soļi seko cits citam. Kas grib skatīties tālāk, var arī redzēt, kā insight attiecas pret foundation, sadaļā kā jūs nokļūstat no insight uz nākamo līmeni vai kā process noslēdzas ar kā jūs nokļūstat no intelligence uz nākamo līmeni.
Brieduma mērījums parāda, vai organizācija spēj noturēt AI — vai fundamentālās dimensijas ir pietiekami stabilas, lai uz tām kaut ko būvētu. Tas ir citāds jautājums nekā tas, kuru darba daļu AI faktiski var pārņemt. Kas ir noteicis foundation un grib zināt, kas konkrēti uz šī pamata iederas, atbildi atradīs ne šajā mērījumā, bet FTE TO AI darba skenējumā, kas katram uzdevumam aprēķina, kura darba daļa ir piemērota pārņemšanai.
Rīks, ar kuru šo mērījumu varēsiet veikt paši, joprojām tiek izstrādāts. Kas grib zināt, kad tas būs pieejams, var pierakstīties uz gaidīšanas sarakstu.
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.