Existe a tentação de abordar a preparação para IA como um conjunto de temas isolados que se podem combinar à vontade. Escolher o que parece urgente, medir isso, avançar. A medição de maturidade da hybridresourcing não funciona assim, e isso não é uma escolha de estilo.
As sete dimensões não são equivalentes em termos de tempo. Organização, infraestrutura de TI e gestão de dados são fundamentais: sem uma base funcional nesses pontos, tudo o que vem depois não tem terreno para se sustentar. As demais dimensões são dependentes. Pressupõem que o fundamento já é capaz de suportar algo. Trata-se de uma ordem técnica, comparável a uma fundação que precisa existir antes que um andar superior faça sentido. É possível construir o andar sem fundação, mas o que se mede então não é o que se pensa medir.
Organizações que começam pelas dimensões dependentes — digamos, pela forma como as equipas interpretam os resultados da IA, ou pela rapidez com que as decisões são ajustadas — obtêm pontuações que parecem progresso mas que não têm significado sem a camada de base. Uma equipa pode ser excelente a interpretar os resultados da IA enquanto os dados em que esses resultados se apoiam são pouco fiáveis. Essa pontuação na dimensão dependente diz então algo sobre a competência, mas nada sobre se o resultado é de confiança.
As dimensões fundamentais não são, portanto, mais importantes no sentido de prestígio. São anteriores no sentido de lógica. A gestão de dados determina o que é possível em termos de conteúdo. A infraestrutura de TI determina o que é tecnicamente escalável. A organização determina quem é responsável por quê quando algo corre mal. Sem estas três, qualquer pontuação nas demais dimensões é uma pontuação sem fundamento.
O método trabalha com uma ronda de plotagem: várias pessoas dentro da mesma organização pontuam de forma independente nas sete dimensões. O que se torna visível depois é frequentemente mais informativo do que a pontuação em si. A dispersão entre respondentes é um sinal. Se o CIO situar a infraestrutura de TI num nível superior ao das equipas que trabalham com ela diariamente, isso diz algo sobre quem tem que perceção da realidade — e é exatamente essa a conversa que precede qualquer outro passo.
Esta dispersão não é, de forma alguma, um erro na medição. É a medição. Uma organização em que todos pontuam exatamente o mesmo nível tem ou uma visão partilhada excecional, ou ninguém refletiu devidamente sobre a questão. Ambas as hipóteses são possíveis; a ronda de plotagem torna a diferença visível em vez de a diluir num único número.
A medição de maturidade não diz nada sobre quais tarefas a IA pode assumir. Não diz nada sobre quanto tempo demora uma implementação, nem nada sobre o retorno financeiro de um projeto de IA. Não fornece percentagem, prazo de execução, nem valor monetário — porque esses números não podem resultar de uma medição de preparação. O que o método produz é um posicionamento em cinco níveis — baseline, foundation, activation, insight, intelligence — por dimensão, e uma imagem de onde a organização mais diverge na sua própria autoperceção.
É também por isso que o método não dá conselhos sobre o que fazer a seguir. Não existe um "deveria" neste resultado. Existe um resultado, e a própria organização decide o que fazer com ele. Esta distinção não é feita de forma vaga; é um limite inerente a um instrumento que mede, não que aconselha.
A medição de maturidade responde à pergunta se uma organização consegue suportar a IA. Não responde à pergunta de que trabalho a IA poderia assumir — essa é uma questão diferente, com outra escala e outra lógica. A diferença entre essas duas perguntas é desenvolvida em a distinção entre suportar IA e a IA assumir tarefas, e vale a pena ter essa distinção bem clara antes de interpretar uma medição como uma afirmação sobre algo diferente do que ela mede.
A ordem entre fundamental e dependente também tem que ver com o que uma organização pode automatizar e o que não pode. Quem se pergunta o que deve ser mapeado antes de a automatização poder ser considerada seriamente, encontra pontos de partida em o que deve constar num inventário de decisões, e quem se pergunta onde está o limite encontra-o desenvolvido em que decisões nunca devem ser automatizadas. Ambas as perguntas pressupõem uma organização que já sabe onde se encontra — que é precisamente o que esta medição produz.
Como a preparação não é um estado fixo, também é relevante a pergunta sobre com que frequência esta medição deve ser repetida; isso é abordado em com que frequência é necessário repetir uma medição de maturidade.
Quando as dimensões fundamentais estão em ordem, ou pelo menos mapeadas, surge outra pergunta: que parte do trabalho efetivo na organização se deixa assumir pela IA. Não é isso que esta medição responde. É para isso que serve a análise de trabalho (werkscan) da FTE TO AI: um cálculo por tarefa, que revela que parte do trabalho se deixa assumir e que parte permanece com as pessoas. A medição de maturidade determina se o terreno é suficientemente sólido; a análise de trabalho calcula o que se pode construir sobre esse terreno.
A medição de maturidade da hybridresourcing está em desenvolvimento. Quem quiser utilizar o resultado desta medição assim que estiver disponível pode inscrever-se na lista de espera.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
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