Sektor ICT ma przewagę, która jest jednocześnie pułapką. Tam, gdzie inne sektory wciąż muszą przyzwyczaić się do idei AI, wiedza o modelach, architekturach i narzędziach w tym sektorze jest zazwyczaj już obecna. Programiści eksperymentują, zespoły budują proof-of-concepts i rzadko pojawia się opór wobec samej technologii. To stwarza wrażenie, że sektor jako całość jest daleko. Ale umiejętności techniczne w części organizacji to coś innego niż zaawansowanie organizacji jako całości. Właśnie tam sprawy często się zatrzymują.
W firmie IT lub na dziale IT infrastruktura jest zazwyczaj w porządku: jest moc obliczeniowa, są środowiska programistyczne, jest doświadczenie we wdrażaniu oprogramowania. To jeden z fundamentalnych wymiarów, który jest oceniany w pomiarze zaawansowania, i na tym punkcie sektor zazwyczaj wypada wysoko. Ale inne fundamentalne wymiary — sposób, w jaki organizacja jest zbudowana wokół inicjatyw AI, oraz sposób zarządzania danymi poza systemami samych programistów — nie zawsze idą w parze. Silny dział IT nie znaczy, że reszta organizacji nadąża w tym samym tempie. Sprzedaż, finanse, HR: te funkcje mają często inną relację z danymi i ze zmianą niż osoby budujące piloty AI.
Ta różnica wyjaśnia wzorzec, który w tym sektorze występuje częściej niż gdzie indziej: piloty, które działają technicznie znakomicie, ale nie rozwijają się w strukturalne miejsce w firmie. Nie dlatego, że model nie sprawdza się, ale dlatego, że organizacja wokół niego nie jest przygotowana na przyjęcie wyniku. Kto chce zrozumieć, dlaczego ta kolejność fundamentalnych wymiarów nie jest do negocjacji, znajdzie więcej informacji w dlaczego fundamentalne wymiary muszą być najpierw.
W sektorze ICT rozproszenie między respondentami jest często większe niż w sektorach o bardziej jednolitych funkcjach. Programista i account manager w tej samej firmie mogą umieścić organizację na praktycznie przeciwnych poziomach — jeden widzi codziennie zaawansowane zastosowania, drugi widzi arkusz kalkulacyjny, który wciąż jest aktualizowany ręcznie. To rozproszenie samo w sobie jest informacją. Pokazuje, że zaawansowanie AI w tym sektorze rzadko jest zjawiskiem obejmującym cały sektor, a w dużej mierze zależy od tego, jaki dział jest mierzony i kto jest pytany.
To sprawia, że runda pomiaru z wieloma respondentami w sektorze ICT jest raczej bardziej wartościowa niż gdzie indziej, a nie mniej. Pojedynczy wynik od CIO lub CTO grozi uogólnieniem obrazu technicznego jądra na całą organizację, podczas gdy wymiary zależne — miejsce, w którym AI faktycznie jest wdrażana w procesach — mogą wypadać zupełnie inaczej.
Relacja między techniką a organizacją wygląda inaczej w innych sektorach. W usługach finansowych nacisk często kładzie się na regulacje i zarządzanie ryzykiem jako czynnik zwalniający; ten obraz jest opisany w jak daleko usługi finansowe zaszły w zaawansowaniu AI. W budownictwie wymiar zarządzania danymi jest często wąskim gardłem, ponieważ dane o projektach i materiałach są rozproszone między stronami; to zostało wyjaśnione w jak daleko budownictwo zaszło w zaawansowaniu AI. W sektorze ICT problemem rzadko jest brak wiedzy technicznej lub danych — problem częściej leży w wymiarze organizacyjnym: kto decyduje, który pilot zostanie skalowany, i na jakiej podstawie.
Pomiar zaawansowania mapuje to rozróżnienie w siedmiu wymiarach i pięciu poziomach, od baseline do intelligence. Dla organizacji ICT wynik rzadko jest płaską linią: infrastruktura i umiejętności techniczne są zazwyczaj wyżej niż organizacja i podejmowanie decyzji. Ta nierówność jest właśnie tam, gdzie pomiar jest przydatny — nie po to, aby potwierdzić, że sektor „dobrze sobie radzi”, ale aby pokazać, który wymiar pozostaje w tyle i który przez to nie może się rozwijać, niezależnie od tego, jak zaawansowane są modele, które już działają.
Elementem, który w tym sektorze jest często niedoceniany, jest dokumentacja decyzji: kto podjął jaką decyzję dotyczącą jakiej inicjatywy AI i na podstawie jakich informacji. Bez takiego wykazu trudno odtworzyć, dlaczego pilot został lub nie został skalowany. Co powinno się w nim znaleźć, jest opisane w co powinno znaleźć się w wykazie decyzji.
Ten pomiar mówi coś o organizacji jako całości: czy istnieje fundament, na którym mogą opierać się inicjatywy AI, i czy ten fundament jest równie solidny w całej firmie, czy tylko u osób najbliższych technologii. To pytanie poprzedza inne pytanie, a mianowicie jaka część samej pracy kwalifikuje się do AI. To jest inny rodzaj pomiaru. Dla organizacji, które chcą wiedzieć, jaka część pracy, zadanie po zadaniu, może zostać przejęta przez AI, istnieje skan pracy FTE TO AI — pomiar, który nie patrzy na organizację jako całość, ale na samą pracę, funkcja po funkcji i zadanie po zadaniu.
Pomiar zaawansowania jest w fazie rozwoju. Kto chce wiedzieć, kiedy pomiar będzie dostępny, może zapisać się na listę oczekujących i otrzyma informację, gdy narzędzie będzie gotowe do użycia.
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.