Kennisbank

Jak dojrzali są Państwa ludzie i umiejętności, gdy chodzi o AI

Piloty AI rzadko upadają z powodu technologii. Upadają z powodu tego, co ludzie potrafią, ośmielają się i wiedzą. Organizacja może mieć doskonałe dane i solidną infrastrukturę i mimo to się zablokować, ponieważ nikt nie wie dobrze, co AI robi i czego nie robi, kiedy nieufność jest uzasadniona a kiedy nie, i kto ma jaką rolę, gdy model dostarcza coś, co człowiek musi ocenić. Ta strona dotyczy właśnie tego wymiaru: ludzi i umiejętności, jednego z siedmiu wymiarów, które mapuje pomiar dojrzałości hybridresourcing.

Co obejmuje ten wymiar

Ludzie i umiejętności dotyczą trzech warstw, które często są traktowane osobno, choć są ze sobą powiązane. Pierwsza warstwa to wiedza: czy pracownicy rozumieją, co robi system AI, gdzie leżą jego granice i jakie błędy są typowe dla rodzaju zastosowania, które wykorzystują. Druga warstwa to umiejętność: czy ludzie są w stanie faktycznie ocenić wynik AI, skorygować go lub porównać z własnym osądem. Trzecia warstwa to postawa: czy jest przestrzeń, aby próbować AI, zgłaszać błędy i korygować kurs, czy dominuje lęk przed nowością lub ślepe zaufanie. Organizacja, która inwestuje jedynie w szkolenia, ale nie zajmuje się postawą, często pozostaje na tym samym poziomie, nawet po latach kursów.

Ponieważ ten wymiar silnie zależy od poszczególnych ludzi, hybridresourcing nie mierzy go za pomocą jednego wyniku, lecz za pomocą rundy zestawień: kilku zaangażowanych osób ocenia sytuację niezależnie od siebie, a rozproszenie między ich odpowiedziami staje się widoczne. Duże rozproszenie jest samo w sobie wynikiem. Pokazuje, że organizacja na papierze wydaje się mieć jeden poziom, podczas gdy pracownicy na co dzień odczuwają coś innego niż zarząd.

Pięć poziomów

Na poziomie baseline nie istnieje wspólny obraz tego, co jest lub co robi AI. Pojedyncze osoby eksperymentują, ale brakuje wspólnego języka i struktury do dzielenia się doświadczeniem. Na poziomie foundation obecna jest podstawowa wiedza, zwykle w ograniczonej grupie, a resztę organizacji podąża z dystansu. Poziom activation oznacza, że znaczna część zaangażowanych pracowników wie, co AI oznacza w ich własnej pracy i może z tym praktycznie sobie radzić. Poziom insight dodaje do tego, że ludzie mogą krytycznie oceniać wyniki AI i wiedzą, kiedy powinni mieć wątpliwości. Na poziomie intelligence ta umiejętność jest rozproszona w całej organizacji, zakorzeniona w sposobie pracy ludzi i niezależna od kilku pionierów.

Miejsce, w którym organizacja znajduje się na tej skali, nigdy nie jest kwestią intuicji. Zależy od tego, jak wiele osób faktycznie pracuje z AI, jak zróżnicowane są ich doświadczenia i czy te doświadczenia się gdzieś łączą. Właśnie dlatego runda zestawień daje więcej niż ankieta z jednym respondentem na zespół.

Po czym rozpoznać, na jakim poziomie się Państwo znajdują

Kilka sygnałów wskazuje na niski poziom. Jeśli pytania dotyczące AI zawsze trafiają do tych samych kilku osób, wiedza nie jest rozproszona. Jeśli nikt nie odważy się odrzucić wyniku AI, ponieważ nie znają logiki stojącej za nim, brakuje umiejętności oceny. Jeśli projekty AI są rozpoczynane bez zaangażowania osób, które muszą z nimi pracować, brakuje wsparcia potrzebnego do przeniesienia czegoś poza fazę pilotażową.

Wyższy poziom rozpoznają Państwo po sytuacji odwrotnej: dyskusje o wynikach AI, które są merytoryczne, a nie zasadnicze, pracownicy sami proponujący, gdzie AI może pomóc a gdzie nie, oraz organizacja, w której wątpliwości dotyczące wyniku AI są postrzegane jako normalna część pracy, a nie jako oznaka, że projekt się nie powiódł.

Co wymaga przejście na wyższy poziom

Droga do wyższego poziomu rzadko zaczyna się od większej ilości technologii. Zaczyna się od uwidocznienia tego, co ludzie już wiedzą i gdzie są braki, oraz od organizowania momentów, w których doświadczenie jest dzielone, a nie pozostaje izolowane w pojedynczych eksperymentach. To, co to konkretnie kosztuje, w czasie i uwadze, różni się znacznie w zależności od organizacji i poziomu wyjściowego; ten, kto chce uzyskać wskazanie w tej sprawie, znajdzie je na stronie, która wylicza ile kosztuje podniesienie organizacji o jeden poziom.

Ludzie i umiejętności nie są przy tym oddzielone od innych wymiarów. Kto chce oceniać AI, musi także rozumieć, jak taka ocena jest rejestrowana i wykorzystywana, a to dotyka zarządzania wynikami w kontekście AI. Kto chce mieć odwagę zgłaszać błędy, musi wiedzieć, że prywatność i bezpieczeństwo są w porządku, co jest związane z tym, ile kosztuje podniesienie prywatności i bezpieczeństwa o jeden poziom. A kto chce budować zaufanie do wyników AI, wcześniej czy później napotka pytania związane z tym, ile kosztuje podniesienie etyki o jeden poziom.

Granica tego pomiaru

Ta strona opisuje, czy ludzie w Państwa organizacji są w stanie unieść AI: rozumieć, oceniać i korygować. Nie opisuje, jaką część pracy można faktycznie przejąć przez AI. To jest inne pytanie, wymagające innego narzędzia. Skan pracy FTE TO AI wylicza dla każdego zadania, jaka część pracy kwalifikuje się do AI, uwzględniając charakter zadania i kontekst, w którym jest wykonywane. Ten wynik staje się znaczący dopiero, gdy strona nośna, w tym ludzie, którzy muszą pracować z wynikami, już osiągnęła określony poziom. Ten, kto chce wiedzieć, na jakim poziomie organizacja obecnie się znajduje, może zapisać się na listę oczekujących na pomiar dojrzałości, który jest wciąż w budowie.