La nivelul insight s-a schimbat ceva care merge mai departe decât experimente izolate. Organizația nu doar înțelege că AI-ul face ceva, ci și de ce funcționează într-un loc și nu în altul. A apărut un limbaj pentru a purta acea discuție: oamenii vorbesc despre calitatea datelor, despre responsabilitatea în caz de erori, despre care procese se pretează la automatizare și care nu. Este o discuție diferită față de un an în urmă, când întrebarea era mai ales dacă un pilot aduce vreun rezultat.
Ce este caracteristic pentru acest nivel: înțelegerea este prezentă, dar nu este încă ancorată pretutindeni în modul în care se iau deciziile. Un departament are o imagine clară despre ce date are nevoie și ce date îi lipsesc. Un alt departament încă urmează cu bună-credință un pilot fără ca cineva să fi stabilit dacă infrastructura subiacentă rezistă. Insight nu este deci un strat uniform peste întreaga organizație. Este mai degrabă o colecție de locuri unde s-a aprins lumina, cu porțiuni între ele care încă stau în întuneric.
Pasul către nivelul următor, intelligence, cere ca această înțelegere să se traducă în conducere. Nu incidental — ca reacție la o problemă care apare — ci structural, ca parte a modului în care organizația funcționează în mod normal. Aceasta implică aceleași dimensiuni fundamentale care au fost factorul determinant și la nivelurile anterioare: este managementul datelor organizat astfel încât deciziile bazate pe rezultate AI să poată fi justificate? Este infrastructura IT organizată astfel încât aplicațiile noi nu trebuie să înceapă mereu de la zero? Este organizația însăși structurată astfel încât responsabilitatea pentru procesele conduse de AI se află undeva, în loc de a fi puțin peste tot?
La nivelul insight observați frecvent că aceste întrebări au fost puse, dar că răspunsul diferă pe dimensiune. O dimensiune a ajuns deja atât de avansată încât este posibilă conducerea pe baza ei; alta încă urmează inițiative izolate. Această diferență de ritm este exact ceea ce devine vizibilă în dispersia unei runde de plotare: atunci când mai multe persoane notează separat, se observă că un respondent consideră că organizația se află deja avansat pe dimensiunea managementului datelor, în timp ce altul situează aceeași dimensiune încă la nivelul foundation. Această dispersie nu este zgomot. Ea arată care dimensiune poate suporta atenție prima și care dimensiune trebuie să urmeze.
Tentația la acest nivel este să direcționați atenția către dimensiunile cele mai vizibile — de obicei dimensiunile dependente, apropiate de munca zilnică. Dar dimensiunile fundamentale au prioritate. Dacă managementul datelor nu este în ordine, orice conducere bazată pe rezultate AI rămâne fragilă, indiferent câtă înțelegere s-a acumulat. Dacă infrastructura IT este fragmentată, orice aplicație rămâne o insulă, chiar dacă organizația poate deja discuta bine intern despre asta.
Aceasta nu este o ordine diferită față de cea valabilă la nivelurile anterioare. Este aceeași ordine, dar aplicată într-un punct în care costurile omiterii ei devin mai vizibile. La baseline și foundation, absența fundamentului putea fi încă ascunsă în spatele faptului că se întâmplau puține lucruri. La insight se mișcă deja mai multe lucruri, iar acest fapt face ca o dimensiune fundamentală slabă să se resimtă mai rapid: conducere care nu rezistă, decizii care nu mai pot fi reconstituite ulterior, aplicații care se blochează de îndată ce trec de limita unui singur departament.
Tranziția către intelligence nu este o chestiune de a aplica mai mult AI. Este o chestiune de a pune dimensiunile fundamentale în ordine, atât de mult încât dimensiunile dependente să poată construi structural pe ele. Aceasta diferă mult de la o organizație la alta: o organizație trebuie mai ales să își consolideze managementul datelor, alta are o infrastructură IT care trebuie mai întâi unificată înainte de a putea conduce mai amplu. Ce anume va fi, depinde de locul unde dispersia din runda de plotare este cea mai mare — acesta este locul unde așteaptă următorul nivel.
Cine dorește să privească dincolo de intelligence, găsește pe pagina despre nivelul de după intelligence o descriere a ceea ce se formează atunci când conducerea nu mai este doar structurală, ci autodidactă. Cine caută o recunoaștere mai timpurie în traseu, poate reciti la activation cum era faza înainte de apariția înțelegerii, sau poate verifica ce înseamnă atunci când agenții care execută lucrări începe să joace un rol alături de stratul de conducere care se construiește la acest nivel.
Insight vă arată unde se află organizația în capacitatea sa de a susține AI-ul: care dimensiuni sunt solide și care încă stau libere. Aceasta este o întrebare diferită de cea privind ce parte a muncii poate fi ea însăși transferată către AI. De îndată ce partea de susținere este mai clar definită, cea de-a doua întrebare devine relevantă: ce parte din sarcinile dintr-un proces se pot prelua efectiv. Exact pentru asta a fost creat scanul de muncă al FTE TO AI — o metodă de calcul care stabilește, pe fiecare sarcină, ce parte din muncă este eligibilă pentru preluare, astfel încât discuția despre intelligence să nu fie doar despre pregătire, ci și despre ce se poate câștiga efectiv, de îndată ce acea pregătire există.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.