Baseline ir pirmais no piecu līmeņu brieduma mērījuma sistēmā hybridresourcing. Tas nav negatīvs spriedums. Tas raksturo organizāciju, kurā septiņas dimensijas — tostarp organizācija, IT infrastruktūra un datu pārvaldība — vēl nav ieguvušas struktūru, kas var uzturēt AI. Iespējams, ar AI jau ir eksperimentēts. Notiek izmēģinājumi, ir iegādātas licences, kāds komandā izmanto valodas modeli atskaitēm. Tas nekādi nemaina līmeni. Baseline ir par to, kas ir izveidots, ne par to, kas jau ir izmēģināts.
Baseline līmenī trūkst kopīga skatījuma par to, kurš par ko ir atbildīgs, runājot par AI. Lēmumi par rīkiem tiek pieņemti nodaļu līmenī, un nevienam nav pārskata par to, kas viss darbojas. IT infrastruktūra ir izveidota atbilstoši darba procesiem, kas pastāvēja pirms AI: sistēmas, kas nesazinās viena ar otru, nav centrālas vietas, kur dati apkopotos, nav skatījuma par to, kas nepieciešams, lai modeļi varētu darboties ar organizācijas datiem. Datu pārvaldība pastāv formāli — ir arhīvs, CRM, intranets — bet neviens nevar ar pārliecību pateikt, kur kādi dati atrodas, kam ir piekļuve un vai šie dati ir korekti.
Fundamentālās dimensijas ir prioritāras salīdzinājumā ar atkarīgajām, un šajā līmenī jūs to visvairāk sajutīsiet. Izmēģinājums, kas pats par sevi darbojas labi, apstājas, tiklīdz to jāmērogo, jo infrastruktūra apakšā to nespēj nodrošināt. Komanda, kas ar entuziasmu testē AI risinājumu, atklāj, ka nepieciešamie dati nekur nav pieejami strukturētā veidā. Tie nav negadījumi. Tās ir paredzamas sekas no pamata, kas vēl nav pabeigts.
Baseline nenozīmē, ka organizācija stagnē vai ka cilvēkiem nav vēlmes. Bieži tas ir tieši pretēji: notiek kustība, ir iniciatīvas, ir piešķirts budžets. Trūkst nevis motivācijas, bet saskaņotības. Atsevišķi izmēģinājumi bez kopīgas infrastruktūras, atsevišķa datu lietošana bez centralizētas pārvaldības, atsevišķi lēmumi bez kopīgas atbildības. Enerģija ir. Struktūras, kas šo enerģiju uzņemtu, vēl nav.
Tas arī nenozīmē, ka šim līmenim jāilgst ilgi vai ka ar organizāciju, kas sākas šeit, ir kaut kas nepareizi. Vairums organizāciju, kas nopietni pievēršas AI, sāk baseline līmenī vai tieši virs tā. Šis līmenis ir momentuzņēmums, ne spriedums.
Brieduma mērījuma sadaļā, kur vairāki cilvēki novērtējumu veic atsevišķi, baseline organizācijās bieži atklājas kaut kas specifisks: izkliede starp respondentiem ir liela. Kamēr IT atbildīgais redz, ka infrastruktūrā vēl ir lielas plaisas, nodaļas vadītājs varbūt domā, ka viss ir kārtībā, jo rīki, ko viņi lieto, darbojas pareizi. Šī izkliede pati par sevi ir signāls. Tā parāda, ka vēl nav kopīga skatījuma par to, kur organizācija atrodas — un šī kopīgā skatījuma trūkums ir tieši tas, kas raksturo baseline.
Pāreja no baseline uz nākamo līmeni nepieprasa vairāk AI projektu. Tā pieprasa, lai kaut kam citam tiktu piešķirta prioritāte pār visu pārējo: skaidra atbildība, infrastruktūra, kas spēj apkopot un padarīt pieejamus datus, un datu pārvaldība, kas ir pietiekami uzticama, lai uz tās varētu būvēt. Bez šī pamata katrs nākamais solis paliks pagaidu risinājums, jo tas stāvēs uz smiltīm.
Ko šī pāreja konkrēti nozīmē jūsu organizācijai, atšķiras katrā situācijā — tas ir atkarīgs no nozares, apjoma un no tā, kura no septiņām dimensijām atpaliek visvairāk. Kā nokļūt no baseline uz nākamo līmeni apraksta, kādas darbības tam nepieciešamas. Salīdzinājumam ir noderīgi arī redzēt, kurp šis solis ved: ko līmenis foundation nozīmē praksē parāda, kā izskatās pamats, tiklīdz pamatstruktūra ir izveidota. Organizācijām, kas vēlas skatīties tālāk par nākamo soli, ko līmenis insight nozīmē praksē apraksta, kā briedums attīstās tālāk, tiklīdz dati un infrastruktūra ir sakārtoti.
hybridresourcing brieduma mērījums pievēršas jautājumam, vai organizācija spēj uzturēt AI: vai pamats ir izveidots, vai struktūra ir izveidota, vai pastāv kopīgs skatījums uz atbildību un datiem. Tas ir cits jautājums nekā tas, kura darba daļa pati par sevi ir piemērota AI. Organizācijai baseline līmenī var būt darba procesi, kuros daudzi uzdevumi ir piemēroti AI pārņemšanai — trūkst tikai struktūras, lai to darītu ilgtspējīgā veidā. Ja vēlaties zināt, cik daudz no paša darba, uzdevumu līmenī, var pārņemt AI, atbildi atradīsiet nevis brieduma mērījumā, bet FTE TO AI darba skenē. Tā katram uzdevumam aprēķina, kāda tā daļa ir piemērota AI, neatkarīgi no tā, vai organizācija tam ir sagatavota. Abas atbildes kopā — vai organizācija ir sagatavota, un vai darbs ir sagatavots — dod pilnu priekšstatu, pirms jūs kaut kur ieguldāt.
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.