Uma direção que começa a trabalhar com AI costuma fazer uma pergunta: que trabalho pode um sistema assumir de nós. Essa é uma pergunta válida, mas é a segunda pergunta. A primeira pergunta é se a organização em torno desse sistema o consegue suportar. Quem inverte essa ordem, vê pilotos que no papel são promissores e que na prática ficam bloqueados, sem que fique claro a que se deve isso.
AI suportar significa que a organização, a infraestrutura de TI e a gestão de dados estão em ordem antes de se substituir algo. Estas são as dimensões fundamentais: determinam se uma aplicação de AI pode funcionar com base em dados fiáveis, numa infraestrutura preparada para isso, dentro de uma organização que sabe quem decide sobre o quê. Depois vêm as dimensões que dependem destes fundamentos. Essa ordem não é uma preferência nossa, mas a forma como funciona: uma dimensão dependente não pode crescer mais do que o fundamento por baixo dela permite. Se quiser saber como isso se apresenta para a sua organização a nível de infraestrutura, encontra mais informação sobre essa camada específica na página quão madura é a sua infraestrutura de TI em relação à AI.
AI substituir é outra questão: que parte de uma tarefa específica pode ser feita por um sistema, e o que continua a ser trabalho humano. Essa é a pergunta que a análise de trabalho da FTE TO AI responde, por tarefa, com um resultado que indica que parte pode ser substituída. Essa pergunta não tem sentido enquanto não estiver estabelecido se a organização consegue suportar o resultado. Um sistema que substitui uma tarefa produz um resultado (output). Se ninguém conseguir avaliar esse resultado, se os dados em que o sistema se baseia não forem fiáveis, ou se não estiver claro quem é responsável pelo resultado, então a substituição não altera nada do problema. Apenas o desloca.
A medição de maturidade da hybridresourcing analisa o lado do suporte. Cinco níveis, de baseline a intelligence, em sete dimensões. Não é uma pontuação que diga se pode usar AI, mas uma imagem de onde a organização se encontra agora e qual dimensão é atualmente a mais limitante. Numa ronda de plot, várias pessoas da organização pontuam separadamente umas das outras. A dispersão que daí resulta é frequentemente mais informativa do que a média: uma grande dispersão numa dimensão mostra que dentro da direção não há uma imagem partilhada de onde a organização se encontra. Se se pergunta por que razão a sua própria equipa não está de acordo internamente sobre o ritmo de adoção de AI, isso liga-se ao que descrevemos em por que razão a sua direção está em desacordo sobre o ritmo de AI.
A medição não diz o que deve fazer. Não fornece um aconselhamento à medida, nem uma recomendação, nem um plano de passos com um calendário. Fornece uma estrutura: uma pontuação por dimensão, uma imagem da dispersão entre avaliadores, e uma indicação de onde a organização provavelmente ficará bloqueada se se avançar agora. O que faz com isso é da sua responsabilidade. A medição também não garante um resultado. Uma pontuação alta a nível organizacional diz algo sobre a prontidão, não sobre o resultado. Duas organizações com uma pontuação baixa na mesma dimensão podem, além disso, estar perante passos seguintes muito diferentes; o que aí desempenha um papel, pode ler em quais dois cenários correspondem a uma pontuação baixa.
A medição também não é um retrato instantâneo que permaneça válido para sempre. As organizações mudam, a infraestrutura é substituída, a gestão de dados melhora ou piora. A frequência com que é necessária uma nova medição depende do que mudou nesse período e da proximidade em que a organização estava de um ponto de viragem; isso pode ler em com que frequência deve repetir-se uma medição de maturidade.
Muitas direções formam a sua imagem sobre a prontidão para AI com base no que alguns colaboradores fazem numa janela de chat. Essa imagem é estreita. Diz algo sobre o uso individual, mas nada sobre a organização, a infraestrutura ou a gestão de dados por detrás disso. O que aí é ignorado, está descrito em o que não vê se apenas conhece a janela de chat. Para quem quer começar com uma imagem mais ampla da própria organização, há a página quão madura é a sua organização em relação à AI.
A medição de maturidade da hybridresourcing está agora a ser construída. Ainda não há um instrumento que possa preencher hoje. Quem quiser usar a medição assim que estiver disponível, pode inscrever-se na lista de espera. Isso não é uma oferta de algo que já existe, mas uma forma de se manter informado sobre quando estará disponível.
Assim que estiver claro se a organização consegue suportar AI, a pergunta muda. Torna-se então relevante saber que parte do próprio trabalho pode ser substituída: não como imagem geral, mas por tarefa, com um resultado que indica que parte pode ser feita por AI e que parte permanece trabalho humano. É para isso que foi construída a análise de trabalho da FTE TO AI. O lado do suporte e o lado da substituição respondem a perguntas diferentes, e ambas são necessárias para uma imagem completa — mas a ordem em que as coloca determina se a segunda pergunta produz algum resultado.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
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