Kennisbank

Co poziom insight oznacza w praktyce

Insight jest czwartym z pięciu poziomów, które rozróżnia pomiar dojrzałości hybridresourcing: baseline, foundation, activation, insight i intelligence. Organizacja na tym poziomie ma za sobą fazę pojedynczych eksperymentów. Dane, infrastruktura IT i struktura organizacyjna nie są już trzema odrębnymi kwestiami, lecz zaczynają do siebie pasować. To właśnie treściowo odróżnia ten poziom od activation: nie chodzi już o sprawdzanie, czy coś działa, ale o zrozumienie, dlaczego to działa i gdzie się zatrzymuje.

Jak ten poziom się objawia

Na poziomie insight istnieje wgląd we własne przepływy danych: gdzie powstaje informacja, gdzie się łączy i gdzie ginie między działami. Ten wgląd nie jest przypadkowo obecny u pojedynczego analityka, lecz jest udokumentowany w sposób, do którego dostęp ma i który może wykorzystać wiele osób. Infrastruktura IT jest zorganizowana tak, aby wspierać te przepływy danych, a nie je utrudniać. A organizacja podzieliła role i odpowiedzialności w taki sposób, że decyzje dotyczące zastosowań AI nie zależą już od przypadku ani od pojedynczego entuzjasty.

Ten poziom można rozpoznać po rodzaju pytań, jakie są zadawane w organizacji. Nie już: czy możemy to wypróbować? Ale: dlaczego to zastosowanie działa w jednym dziale, a nie w innym, i co to mówi o naszych danych lub naszej strukturze? To pytanie można postawić tylko wtedy, gdy istnieje już wystarczający wgląd w to, co się dzieje. Ten wgląd jest właśnie tym, co insight dodaje do poprzednich poziomów.

Czego wciąż brakuje

Czego na tym poziomie zazwyczaj wciąż brakuje, to krok od rozumienia do przewidywania. Insight dostarcza wyjaśnień po fakcie: dlaczego pilotaż się powiódł lub nie, dlaczego jeden zespół poszedł szybciej niż inny. Czego jeszcze nie ma, to struktury, która z góry wskazuje, gdzie następne zastosowanie się przyjmie, a gdzie nie. To odróżnia insight od intelligence, poziomu, na którym ta przewidująca warstwa jest już obecna. To, co ten poziom oznacza w praktyce, opisano na stronie o poziomie intelligence.

Drugim ryzykiem na tym poziomie jest to, że wgląd pozostaje ograniczony do niewielkiej grupy osób. Dane są, infrastruktura jest, ale jeśli zrozumienie tego, co te dane oznaczają, nie zostanie rozpowszechnione w całej organizacji, insight pozostaje niestabilny. Gdy ta osoba odejdzie lub ten dział zostanie zreorganizowany, poziom spada. To jeden z powodów, dla których pomiar hybridresourcing nie działa na podstawie jednej rozmowy, lecz na podstawie rundy plot: kilka osób ocenia niezależnie siedem wymiarów, a rozproszenie między ich odpowiedziami dokładnie pokazuje, czy wgląd jest podzielany w całej organizacji, czy opiera się na garstce ludzi.

Co pokazuje rozproszenie na tym poziomie

Przy insight rozproszenie między wynikami jest często bardziej interesujące niż sam średni poziom. Organizacja może średnio wypadać na poziomie insight, podczas gdy dział IT odczuwa wgląd jako gruntowny, a zespoły operacyjne prawie go nie zauważają. Ta różnica jest właśnie sygnałem, który pokazuje, gdzie powinien zacząć się następny krok: nie w większej ilości technologii, ale w dzieleniu się tym, co już zostało zrozumiane. Ponieważ podstawowe wymiary — organizacja, infrastruktura IT, zarządzanie danymi — podtrzymują wymiary zależne, nie ma sensu zaczynać od zastosowań przewidujących, jeśli wgląd nie przenika jeszcze wszędzie.

Droga do następnego poziomu

Przejście od insight do intelligence nie wymaga zbierania nowych danych, lecz przekształcenia istniejących wglądów w coś, co zamiast patrzeć w przeszłość, patrzy w przyszłość. To inne zadanie niż poprzednie przejścia: przejście z baseline do następnego poziomu polegało przede wszystkim na wprowadzeniu struktury, gdzie jej brakowało, a przejście z activation do następnego poziomu na łączeniu pojedynczych sukcesów. Przy insight zadanie leży gdzie indziej: wspólne zrozumienie, które już istnieje, musi przełożyć się na system, który z góry wyznacza kierunek. To, co to przejście konkretnie wymaga, opisano na stronie o kroku z insight do następnego poziomu.

Dlaczego ten pomiar jest niezależny od pytania, co przejmuje AI

Pomiar dojrzałości hybridresourcing odpowiada na inne pytanie niż to o zadania i godziny. Mierzy, czy organizacja jest w stanie unieść AI: czy dane, infrastruktura i struktura organizacyjna są gotowe na to, co ma się na nich oprzeć. Organizacja na poziomie insight ma tę podstawę w dużej mierze ustawioną. To nie oznacza automatycznie, że jasne jest, jaka część faktycznej pracy może zostać rzeczywiście przejęta przez AI — to inny pomiar, na innej skali. Kto chce wiedzieć, jaka część obecnej pracy da się konkretnie przejąć, na poziomie zadania i roli, znajdzie to w skanie pracy FTE TO AI. Ten skan wylicza, jaka część pracy może zostać przejęta, biorąc pod uwagę stopień, w jakim organizacja jest już na to gotowa według tego pomiaru.