Insight é o quarto dos cinco níveis que a medição de maturidade da hybridresourcing distingue: baseline, foundation, activation, insight e intelligence. Uma organização neste nível deixou atrás de si a fase das experiências isoladas. Dados, infraestrutura de TI e estrutura organizacional já não são três questões separadas, mas começam a alinhar-se entre si. É isso que distingue este nível, em termos de conteúdo, de activation: já não se trata de experimentar se algo funciona, mas de ver por que funciona e onde encalha.
No nível insight existe compreensão sobre os próprios fluxos de dados: onde a informação surge, onde se junta e onde se perde entre departamentos. Essa compreensão não está presente por acaso apenas num analista isolado, mas encontra-se registada de uma forma que várias pessoas podem consultar e utilizar. A infraestrutura de TI está organizada para apoiar esses fluxos de dados, em vez de os dificultar. E a organização distribuiu papéis e responsabilidades de tal forma que as decisões sobre aplicações de IA já não dependem do acaso ou de um único entusiasta.
Este nível reconhece-se pelo tipo de perguntas que se fazem dentro da organização. Já não: podemos experimentar isto? Mas sim: por que razão esta aplicação funciona num departamento e não noutro, e o que é que isso diz sobre os nossos dados ou a nossa estrutura? Essa pergunta só pode ser feita se já existir uma visão suficiente sobre o que está em jogo. Essa visão é precisamente o que o insight adiciona aos níveis anteriores.
O que geralmente ainda falta neste nível é o passo de compreender para prever. O insight produz explicações depois dos factos: por que razão um piloto resultou ou não, por que razão uma equipa avançou mais rapidamente do que outra. O que ainda não existe é uma estrutura que indique de antemão onde uma próxima aplicação irá ou não resultar. É isso que distingue insight de intelligence, o nível em que essa camada preditiva já está presente. O que esse nível significa na prática está descrito na página sobre o nível intelligence.
Um segundo risco neste nível é que a compreensão permaneça confinada a um grupo limitado de pessoas. Os dados existem, a infraestrutura existe, mas se a compreensão do que esses dados significam não for partilhada por toda a organização, o insight mantém-se frágil. No momento em que essa pessoa sai ou esse departamento é reorganizado, o nível recua. Essa é uma das razões pelas quais a medição da hybridresourcing não funciona com uma única conversa, mas com uma ronda de avaliação conjunta: várias pessoas classificam separadamente as sete dimensões, e a dispersão entre as suas respostas mostra exatamente se a compreensão é partilhada em toda a organização ou se depende de um punhado de pessoas.
No insight, a dispersão entre pontuações é frequentemente mais interessante do que o nível médio em si. Uma organização pode situar-se, em média, no insight, enquanto o departamento de TI vive a compreensão como profunda e as equipas operacionais quase não a sentem. Essa lacuna é precisamente o sinal que indica onde deve começar o próximo passo: não em mais tecnologia, mas em partilhar aquilo que já se compreende. Como as dimensões fundamentais — organização, infraestrutura de TI, gestão de dados — sustentam as dimensões dependentes, não faz sentido começar com aplicações preditivas se a compreensão ainda não penetrou em toda a parte.
A transição de insight para intelligence não exige recolher novos dados, mas sim transformar as compreensões já existentes em algo que olha para a frente em vez de olhar para trás. Trata-se de um desafio diferente das transições anteriores: de baseline para o próximo nível tratava-se sobretudo de instaurar estrutura onde ela faltava, e de activation para o próximo nível tratava-se de ligar sucessos isolados entre si. No insight, o desafio está noutro lugar: a compreensão partilhada que já existe tem de se traduzir num sistema que já dê orientação de antemão. O que essa transição exige concretamente está descrito na página sobre o passo de insight para o próximo nível.
A medição de maturidade da hybridresourcing responde a uma questão diferente da relativa a tarefas e horas. Mede se uma organização consegue sustentar a IA: se os dados, a infraestrutura e a estrutura organizacional estão preparados para o que vier a acrescentar-se. Uma organização no nível insight já tem, em grande parte, essa base montada. Isso não significa automaticamente que esteja claro que parte do trabalho efetivo pode realmente ser assumida pela IA — essa é outra medição, com outra escala. Quem quiser saber quanto do trabalho atual se pode efetivamente transferir, por tarefa e por função, encontra isso no scan de trabalho da FTE TO AI. Esse scan calcula que parte do trabalho se pode transferir, dado o grau em que a organização já está preparada para isso segundo esta medição.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
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