Ikviens, kas pirmoreiz saņem vērtējumu piecos līmeņos — baseline, foundation, activation, insight, intelligence — pēc tam uzdod citu jautājumu. Nevis: ko tas nozīmē, bet: cik ilgi tas paliks patiess. Vērtējums ir fotogrāfija. Organizācija nestāv uz vietas. Tātad jautājums par atkārtošanas biežumu ir pamatots, un atbilde ir mazāk vienkārša nekā fiksēts sešu vai divpadsmit mēnešu intervāls.
Gatavības mērījums reģistrē stāvokli septiņās dimensijās. Dažas no tām mainās lēni. Datu pārvaldība, piemēram, nemainās ceturkšņa laikā — tam ir nepieciešami strukturāli lēmumi, kuriem vajadzīgs laiks, lai kļūtu redzami vērtējumā. Citas dimensijas var mainīties ātrāk. Ja organizācija veic vadības mainu vai ja tiek pieņemts lēmums par datu pārvaldību (datagovernance), tas maina rezultātu šajā konkrētajā dimensijā ātrāk nekā gada laikā. Fiksēts atkārtošanas grafiks pieņem, ka visas dimensijas mainās vienādā ātrumā. Tā nav taisnība. Vairāk par šo secību un par to, kāpēc dažām dimensijām jābūt pirmajām, lasiet kāpēc fundamentālajām dimensijām jābūt pirmajām.
Atkārtošanas vērtība nav skaitļa apstiprināšanā. Tā ir kustības, vai tās trūkuma, padarīšanā redzamā. Organizācija, kas paliek foundation līmenī, kaut arī ir investēta AI izmēģinājumos, parāda kaut ko, ko vienreizējs mērījums nevar parādīt: ka investīcija nenonāk tajās dimensijās, kuras par to ir atbildīgas. Tā ir tieši tā veida nesakritība, kurā vadības grupas bieži paši iekšēji netiek galā. Ja vēlaties saprast, kāpēc šī diskusija vadības komandā tik bieži nonāk strupceļā, tas ir izklāstīts kāpēc jūsu vadība nepiekrīt par AI tempu.
Mērījums izmanto plot-kārtu: vairāki cilvēki organizācijā vērtē atsevišķi, un starpība starp šiem vērtējumiem kļūst redzama. Šī izkliede pasaka kaut ko, ko viena vidējā vērtība nepasaka. Liela izkliede kādā dimensijā — CIO redz IT infrastruktūru kā stabilu, COO redz haosu — pati par sevi ir signāls, neatkarīgi no līmeņa, kurā vērtējums nonāk. Šī izkliede ir arī iemesls atkārtošanai, tomēr nevis pēc fiksēta termiņa. Atkārtojiet, kad izkliede pati ir kļuvusi par sarunas tēmu, un pārbaudiet, vai tā samazinās. Ja izkliede paliek liela, tas pasaka kaut ko par to, kā organizācija iekšēji komunicē par AI, nevis par tehnoloģiju pašu.
Faktori, kas var mainīt vērtējumu starpposmā, nav vienmērīgi izkliedēti pa septiņām dimensijām. Izmaiņas organizācijas struktūrā — jauns datu īpašnieks, cita atskaites līnija — ietekmē fundamentālās dimensijas: organizāciju, IT infrastruktūru, datu pārvaldību. Ja vēlaties zināt, kā šīs pēdējās divas konkrēti tiek mērītas, tas atrodams cik gatava ir jūsu organizācija AI jomā un cik gatava ir jūsu IT infrastruktūra AI jomā. Izmaiņas atkarīgajās dimensijās — dimensijās, kas var sākt mainīties tikai tad, kad fundamentālās dimensijas ir sasniegušas noteiktu līmeni — sekojas ar aizkavi. Mērījums, kas tiek atkārtots pārāk agri, tātad bieži mēra troksni fundamentālajās dimensijās, kamēr atkarīgās dimensijas vēl nemaz nav varējušas mainīties.
Gatavības mērījums nevar paredzēt, kad organizācija sasniegs augstāku līmeni. Tas nevar norādīt, vai investīcija IT infrastruktūrā ceturkšņa vai divu gadu laikā novedīs pie augstāka vērtējuma — tas ir atkarīgs no lēmumiem, kurus pieņem organizācija pati, no organizācijas lieluma un no tā, cik lielā mērā iekšēji pastāv pretestība pārmaiņām. Mērījums arī nevar noteikt, vai zems vērtējums ir problēma, kas jāatrisina, vai reālistisks sākumpunkts, ko organizācija apzināti izvēlas. Šie divi scenāriji zema vērtējuma gadījumā atšķiras vairāk, nekā parasti pieņem, un tie ir izklāstīti kādi divi scenāriji pastāv zema vērtējuma gadījumā. Mērījums uzdod jautājumus un parāda struktūru. Tas nedod laika grafiku un nekādu garantiju, ka atkārtošana radīs augstāku vērtējumu.
Tā kā fundamentālās dimensijas mainās lēni, atkārtošanai dažu mēnešu laikā ir maza jēga — laiks ir pārāk īss, lai izmaiņas organizācijā, IT infrastruktūrā vai datu pārvaldībā kļūtu redzamas. Lietderīgāk ir atkārtot brīdī, kad ir konkrēts iemesls: lēmums par datu pārvaldību, reorganizācija, liela investīcija AI, kas izdodas vai neizdodas. Mērījums tad nav gada rutīna, bet instrumentu, ko izmantojat brīdī, kad vēlaties zināt, vai pārmaiņa, ko iekšēji jaušat, ir arī mērama septiņās dimensijās.
Gatavības mērījums ir par nesošo spēju: vai organizācija var nest AI, vai fundamentālajās dimensijās ir pietiekami daudz, lai turpinātu būvēt. Tas nav par to, kādu darbu AI var pārņemt. Ja vēlaties zināt, kas mainās ikdienas darbā — kādu daļu no uzdevuma, lomas vai procesa AI faktiski var pārņemt — tas ir cits jautājums ar citu instrumentu. FTE TO AI darba skanēšana (werkscan) katram uzdevumam aprēķina, kādu daļu no darba var pārņemt, neatkarīgi no jautājuma, vai organizācija kopumā tam ir gatava. Šie divi mērījumi — nesošā spēja un pārņemšanas potenciāls — nedod atbildi viens otram, bet kopā tie sniedz pilnīgu priekšstatu, ar kuru vadība var pamatot lēmumu.
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.