Workforce leader — bieži atbildīgs par personāla plānošanu, kapacitātes vadību vai tiltu starp HR un biznesu — saņem AI savā darba kārtībā, bez tā, ka kāds iepriekš būtu izskaidrojis, ko tas nozīmē personāla nodrošinājumam. Jautājums nāk no augšas: mazāka piesaiste, citi profili, elastīgāka mērogošana. Workforce leaderam ir jāsniedz atbilde uz to, kamēr viņš pats nezina, vai organizācijai ir sakārtoti pamatnosacījumi, lai šo atbildi realizētu.
Jautājums nav par to, vai AI ietekmē funkcijas. Uz šo jautājumu jau ir atbildējuši citi, augstāk organizācijā. Jautājums, ko workforce leader uzdod pats sev, ir citāds: uz kādiem pieņēmumiem tiek balstīta personāla plānošana tagad, un cik droši ir šie pieņēmumi? Ja kapacitātes scenāriji tiek veidoti, pamatojoties uz AI solījumu, kas pieņem labus datus, funkcionējošu infrastruktūru un komandas, kas spēj darboties ar rezultātiem, un šie pamatnosacījumi nav izpildīti, tad plānošana nav pareiza. To viņš nepamana šodien. To viņš pamana brīdī, kad piesaiste jau ir palēnināta un rezultāts nenāk.
Workforce leader, kurš savu personāla plānošanu balsta uz AI efektu, kas neiestājas, paliek viens pats ar problēmu. Formācija tad jau ir pielāgota, vakances ir apturētas vai gluži otrādi — atvērtas, un biznesa puse rēķinās ar kapacitāti, kuras faktiski nav. Labošana prasa laiku, kāda personāla plānošanai nav — piesaistei ir sava izpildes cikla ilgums, un robu, kas pamanīts pārāk vēlu, nevar aizvērt vienā mirklī. Šis risks nav tehnoloģijā. Tas ir pieņēmumā, ka tehnoloģija jau darbojas organizācijā, kas tam vēl nav gatava.
Ja workforce leader jau zina, cik brieduma organizācija ir sasniegusi, pirms viņš plāno, viņa pozīcija mainās. Viņš var atšķirt kapacitātes scenāriju, kas ir reāls tuvākajā termiņā, no scenārija, kas ir atkarīgs no pamatiem, kas vēl ir jābūvē. Viņš var sniegt biznesam laika grafiku, kas atbilst realitātei, nevis laika grafiku, kas balstās uz cerībām. Tas nav garantija labam rezultātam, bet ir plānošana, kas nesabrūk, tiklīdz pirmais pieņēmums neīstenojas.
Ko workforce leader nepieņem, ir AI ceļvedis, kas runā par nākotnes kapacitāti, nenorādot, kam vispirms jābūt vietā. "AI ar laiku aizstās daļu no piesaistes" nav plānošanas pamats, ja neviens nevar pateikt, vai datu pārvaldība, IT infrastruktūra un organizācijas struktūra tam jau ir gatavas. Viņš arī nepieņem nekādu skaitli, kas balstīts vienīgi uz entuziastiska sponsora sajūtu. Kas viņam ir nepieciešams, ir skaidrs redzējums par to, kur organizācija patiesībā atrodas, katrā dimensijā, ar izkliedi starp to, ko dažādi cilvēki organizācijā par to domā — jo šī izkliede pati par sevi ir informācija par to, cik stabils ir kapacitātes pieņēmums.
hybridresourcing.com brieduma mērījums novērtē organizāciju piecos līmeņos — baseline, foundation, activation, insight, intelligence — septiņās dimensijās. Fundamentālas dimensijas, piemēram, organizācijas struktūra, IT infrastruktūra un datu pārvaldība, ir noteiktas pirms atkarīgajām dimensijām, nevis tāpēc, ka tā ir izvēle, bet tāpēc, ka tā ir secība, kādā tas strādā: bez funkcionējošas infrastruktūras un uzticamiem datiem AI ir maz, uz kā balstīties, kā labi arī organizācijas struktūra jau nebūtu izveidota. Vērtēšanas kārtā vairāki cilvēki vērtē atsevišķi, lai būtu redzams, kur redzējums par organizāciju sakrīt un kur tas atšķiras. Workforce leaderam šī izkliede bieži ir visnoderīgākais signāls: liela izkliede datu pārvaldībā nozīmē, ka neviens nav pārliecināts, vai pamats ir izveidots, un tas tieši ir pamats, uz kura balstās kapacitātes scenāriji.
Šī pieeja skar arī citas lomas organizācijā, katru no sava skatpunkta: CEO, kas meklē atbildi uz iestrēgušiem AI pilotprojektiem, COO, kam jāizvērtē operacionālā gatavība un CHRO, kas uzrauga AI brieduma organizatorisko pusi. Skats atšķiras arī pēc nozares, kā tas redzams, salīdzinot, cik tālu būvniecības sektors ir tikt AI pamatiem un kā tas attiecas pret situāciju uzstādīšanas nozarē.
Brieduma mērījums saka kaut ko par nesošo pusi: vai šī organizācija spēj nest AI, vai pamati ir vietā, vai dati ir sakārtoti, vai infrastruktūra ir tam gatava. Tas neko nesaka par to, kāda darba daļa pati var tikt uzņemta AI. Tas ir citāds jautājums, ar citu instrumentu. Tiklīdz gatavības redzējums ir izveidots, loģiskais nākamais solis ir jautājums, kas nāk pēc tam: kāda daļa darba, uzdevums pēc uzdevuma, faktiski ir nododama. To izrēķina FTE TO AI darba skenējums — pēc uzdevuma, pamatojoties uz to, ko pats darbs ietver, nevis uz pieņēmumu par organizāciju kopumā.
Brieduma mērījums ir izstrādes procesā. Šobrīd nav pieejams pasūtāms pārskats, un nav konsultanta, kas ierodas, lai izietu cauri dimensijām. Ja vēlaties izmantot mērījumu, tiklīdz tas būs pieejams, varat pierakstīties gaidīšanas sarakstam.
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.