Workforce leader — często odpowiedzialny za planowanie personelu, zarządzanie zdolnościami produkcyjnymi lub pomost między HR i biznesem — otrzymuje AI na swój talerz, bez wcześniejszego wyjaśnienia, co to oznacza dla obsady. Pytanie przychodzi z góry: mniejszy napływ, inne profile, elastyczniejsze skalowanie. Workforce leader musi mieć na to odpowiedź, choć sam nie wie, czy organizacja ma uporządkowane warunki wyjściowe, aby tę odpowiedź zrealizować.
Pytanie nie brzmi, czy AI wpływa na funkcje. Na to pytanie już odpowiedzieli inni, wyżej w organizacji. Pytanie, które stawia sobie workforce leader, jest inne: na podstawie jakich założeń koryguje się teraz planowanie personelu i jak solidne są te założenia? Jeśli scenariusze zdolności produkcyjnych budowane są na obietnicy AI, która zakłada dobre dane, działającą infrastrukturę i zespoły potrafiące pracować z wynikami, a te warunki wyjściowe nie istnieją, to planowanie nie jest poprawne. Nie zauważy tego dzisiaj. Zauważy to w momencie, gdy napływ już zostanie zwolniony, a output się nie pojawi.
Workforce leader, który opiera swoje planowanie personelu na efekcie AI, który nie następuje, zostaje sam z problemem. Formacja jest już wtedy dostosowana, wakaty zostały zamrożone lub właśnie otwarte, a biznes liczy na zdolność, której nie ma. Naprawa kosztuje czas, którego planowanie personelu nie ma — napływ ma czas realizacji, a dziury zauważonej zbyt późno nie da się zasypać naciśnięciem przycisku. To ryzyko nie leży w technologii. Leży w założeniu, że technologia już działa w organizacji, która na to jeszcze nie jest gotowa.
Jeśli workforce leader wie, jak dojrzała jest organizacja, zanim zacznie planować, jego pozycja się zmienia. Może rozróżnić między scenariuszem zdolności produkcyjnych realistycznym w krótkim terminie a scenariuszem zależnym od fundamentów, które jeszcze trzeba zbudować. Może dać biznesowi harmonogram, który jest poprawny, a nie harmonogram, który jest nadzieją. Nie jest to gwarancja dobrego wyniku, ale jest to planowanie, które nie zawali się w momencie, gdy pierwsze założenie się nie sprawdzi.
Czego workforce leader nie akceptuje, to mapa drogowa AI, która mówi o przyszłej zdolności bez określenia, co najpierw musi być na miejscu. „AI z czasem zastąpi część napływu” nie jest podstawą planowania, jeśli nikt nie może wskazać, czy zarządzanie danymi, infrastruktura IT i struktura organizacyjna są już na to gotowe. Nie akceptuje też żadnej liczby opartej wyłącznie na wyczuciu entuzjastycznego sponsora. Czego potrzebuje, to obraz tego, gdzie organizacja rzeczywiście się znajduje, w podziale na wymiary, z rozproszeniem między tym, co myślą o tym różne osoby w organizacji — bo samo to rozproszenie jest już informacją o tym, jak stabilne jest założenie dotyczące zdolności produkcyjnych.
Pomiar dojrzałości hybridresourcing.com ocenia organizację na pięciu poziomach — baseline, foundation, activation, insight, intelligence — w siedmiu wymiarach. Fundamentalne wymiary, takie jak struktura organizacyjna, infrastruktura IT i zarządzanie danymi, są oceniane przed wymiarami zależnymi, nie dlatego, że to jest preferencja, ale dlatego, że to jest kolejność, w jakiej to działa: bez działającej infrastruktury i wiarygodnych danych AI ma niewiele, na czym może się oprzeć, niezależnie od tego, jak dobrze stoi już struktura organizacyjna. W rundzie plot kilka osób ocenia niezależnie, dzięki czemu widać, gdzie obraz organizacji jest zgodny, a gdzie się rozchodzi. Dla workforce leadera to rozproszenie jest często najbardziej użytecznym sygnałem: duże rozproszenie w zarządzaniu danymi oznacza, że nikt nie jest pewny, czy podstawa jest solidna, a to jest właśnie podstawa, na której opierają się scenariusze zdolności produkcyjnych.
To podejście dotyczy również innych ról w organizacji, każda z własnej perspektywy: CEO poszukujący odpowiedzi na zablokowane pilotaże AI, COO, który musi ocenić gotowość operacyjną oraz CHRO, który nadzoruje organizacyjną stronę dojrzałości AI. Obraz różni się też w zależności od sektora, co widać w tym, jak daleko sektor budowlany doszedł w fundamentach dla AI i jak to się odnosi do stanu rzeczy w branży instalacyjnej.
Pomiar dojrzałości mówi coś o stronie nośnej: czy ta organizacja może unieść AI, czy fundamenty są na miejscu, czy dane są w porządku, czy infrastruktura jest na to gotowa. Nie mówi nic o tym, jaka część samej pracy może zostać przejęta przez AI. To jest inne pytanie, z innym instrumentem. Gdy obraz gotowości jest już jasny, logicznym następnym krokiem jest pytanie, które przychodzi potem: jaka część pracy, zadanie po zadaniu, jest rzeczywiście przekazywalna. To wylicza werkscan FTE TO AI — dla każdego zadania, na podstawie tego, co sama praca obejmuje, nie na podstawie założenia o organizacji jako całości.
Pomiar dojrzałości jest w budowie. Obecnie nie można zamówić raportu, nie przychodzi też konsultant, aby przejść przez wymiary. Kto chce skorzystać z pomiaru, gdy będzie dostępny, może zapisać się na listę oczekujących.
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.