Kennisbank

Poziom intelligence: jak to wygląda w praktyce

Intelligence to piąty poziom w pomiarze dojrzałości hybridresourcing, po baseline, foundation, activation i insight. To poziom, na którym siedem wymiarów — od organizacji i infrastruktury IT po zarządzanie danymi oraz zależne od nich wymiary — nie funkcjonuje już niezależnie od siebie, lecz jest ze sobą wzajemnie dostrojonych. Brzmi to abstrakcyjnie, dopóki nie spojrzy się na to, co w praktyce się wtedy dzieje, a co już nie.

Jak to rozpoznać

Na niższych poziomach AI funkcjonuje w formie pilotaży, niezależnych od siebie, z różnym stopniem właścicielstwa. Na poziomie intelligence ten wzorzec jest przełamany. Decyzje o nowych zastosowaniach nie są już podejmowane per projekt, lecz wynikają ze struktury, która już istnieje: jasne właścicielstwo, dane, które są łatwe do znalezienia i wiarygodne, infrastruktura, która wytrzymuje rozwój bez tego, że każda nowa inicjatywa ponownie napotyka te same ograniczenia. Organizacja ma nie jedno udane zastosowanie, lecz sposób pracy, w którym zastosowania wzajemnie się wzmacniają, a nie wchodzą sobie w drogę.

Nie oznacza to, że wszystko automatycznie się udaje. Oznacza to, że gdy coś się nie udaje, organizacja wie, na czym to polega i jak to skorygować. Fundamentalne wymiary wtedy niosą ciężar zależnych od nich wymiarów, tak jak powinno być: najpierw stoi podstawa, a dopiero potem zastosowanie, które na niej się opiera.

Czym różni się to od poziomu insight

Na poziomie insight organizacja często już dobrze widzi, co się dzieje: istnieje wgląd w to, co działa, a co nie, mierzy się i koryguje. Czego jeszcze brakuje na poziomie insight, to sposobu, w jaki te wnioski są strukturalnie przetwarzane w sposobie, w jaki organizacja jest zorganizowana. Intelligence to krok, na którym ten wgląd nie jest już raportem, lecz częścią samego funkcjonowania. Kto chce wiedzieć więcej o tym przejściu, znajdzie omówienie w jak przejść z insight na kolejny poziom.

Rozproszenie między respondentami jest na tym poziomie zwykle mniejsze niż na poziomach niższych. Na poziomach baseline i foundation działy często osiągają bardzo różne wyniki, ponieważ jeden jest już dalej niż inny. Na poziomie intelligence to rozproszenie jest zazwyczaj mniejsze, nie dlatego, że wszyscy zgadzają się we wszystkim, lecz dlatego, że sama struktura pozostawia mniej miejsca na duże różnice w postrzeganiu. To jest coś, na co daje wgląd runda wykresowa pomiaru: nie tylko średni poziom, lecz także to, jak jednoznaczny jest ten obraz w organizacji.

Czego wymaga krok do kolejnego poziomu

Intelligence jest najwyższym poziomem w tym pomiarze, co rodzi pytanie, co jeszcze pozostaje do zrobienia. Odpowiedź jest taka, że osiągnięcie poziomu nie jest punktem końcowym. Infrastruktura się starzeje, zespoły się zmieniają, nowe zastosowania niosą ze sobą nowe wymagania dotyczące danych i zarządzania. Utrzymanie tego poziomu wymaga tyle samo uwagi, co jego osiągnięcie, a pytanie przesuwa się z „jak tu dojść” na „jak to utrzymać, podczas gdy organizacja i technologia wciąż się zmieniają”. Omówienie tego pytania znajduje się w jak budować dalej od poziomu intelligence.

Dla organizacji, które jeszcze nie osiągnęły tego poziomu, warto wiedzieć, że droga do niego nie przebiega w jednym kroku. Trasa wiedzie przez niższe poziomy, a pytania, które są istotne na każdym z nich, różnią się między sobą. Kto zastanawia się, jak wyglądają pierwsze kroki, znajdzie to w jak przejść z baseline na kolejny poziom oraz w kroku, który następuje potem, opisanym w jak przejść z activation na kolejny poziom.

Czego ten poziom nie mówi

Osiągnięcie poziomu intelligence mówi coś o tym, w jakim stopniu organizacja jest przygotowana do wspierania zastosowań AI. Nie mówi nic o tym, które zadania w tej organizacji są odpowiednie do przejęcia przez AI, i w jakim stopniu. To inne pytanie, wymagające innego instrumentu.

Pomiar dojrzałości hybridresourcing dotyczy strony wsparcia: czy organizacja, infrastruktura i zarządzanie danymi są na takim poziomie, że zastosowania AI mogą funkcjonować bez natrafiania na fundamentalne ograniczenia. To pytanie jest warunkowe względem innego pytania, a mianowicie które części samej pracy kwalifikują się do przejęcia przez AI. Do tego pytania służy skan pracy FTE TO AI, który dla każdego zadania obliczą, jaka część pracy może zostać przejęta. Organizacja na poziomie intelligence ma strukturę, aby zrobić coś z wynikami tego skanu; kto chce wiedzieć, co konkretnie daje skan pracy, gdy AI faktycznie zacznie wykonywać zadania, znajdzie to w co można zrobić z agentami wykonującymi pracę.