Cine primește pentru prima dată un scor pe cele cinci niveluri — baseline, foundation, activation, insight, intelligence — pune apoi o altă întrebare. Nu: ce înseamnă acest lucru, ci: cât timp mai rămâne acest lucru valabil. Un scor este o fotografie. Organizația nu stă pe loc. Întrebarea privind frecvența de repetare este deci îndreptățită, iar răspunsul este mai puțin simplu decât un interval fix de șase sau douăsprezece luni.
O măsurare a maturității înregistrează o stare pe șapte dimensiuni. Unele dintre acestea se schimbă lent. Managementul datelor, de exemplu, nu se schimbă în cadrul unui trimestru — sunt necesare alegeri structurale care au nevoie de timp pentru a deveni vizibile în scor. Alte dimensiuni se pot mișca mai rapid. Dacă organizația efectuează o schimbare de leadership, sau dacă se ia o decizie privind guvernanța datelor, atunci rezultatul pe acea dimensiune specifică se schimbă mai rapid decât într-un an. Un program fix de repetare tratează toate dimensiunile ca fiind la fel de rapide. Nu sunt. Pentru a afla mai multe despre această ordine și de ce anumite dimensiuni trebuie să fie primele, citiți de ce dimensiunile fundamentale trebuie să fie primele.
Valoarea repetării nu constă în confirmarea unei cifre. Ea constă în a face vizibilă mișcarea, sau absența acesteia. O organizație care rămâne pe foundation în timp ce s-a investit în proiecte pilot de AI, arată ceva ce o măsurare unică nu poate arăta: că investiția nu se reflectă în dimensiunile responsabile pentru aceasta. Acesta este exact tipul de discrepanță pe care conducerile nu îl clarifică adesea intern. Dacă doriți să înțelegeți de ce această discuție se blochează atât de des în cadrul unei echipe de conducere, este explicat în de ce conducerea dumneavoastră nu este de acord privind ritmul AI.
Măsurarea funcționează cu o rundă de plotare: mai multe persoane din cadrul organizației dau scoruri separat, iar dispersia dintre aceste scoruri devine vizibilă. Această dispersie spune ceva ce o singură medie nu spune. O dispersie mare pe o dimensiune — CIO-ul vede infrastructura IT ca fiind solidă, COO-ul vede haos — este ea însăși un semnal, independent de nivelul la care rezultă scorul. Această dispersie este și un motiv pentru a repeta, dar nu la un termen fix. Repetați atunci când dispersia însăși a devenit subiect de discuție, și verificați dacă aceasta se reduce. Dacă dispersia rămâne mare, aceasta spune ceva despre modul în care organizația comunică intern despre AI, nu despre tehnologia în sine.
Factorii care pot schimba scorul între măsurări nu sunt distribuiți egal pe cele șapte dimensiuni. Modificările în structura organizației — un nou proprietar pentru date, o altă linie de raportare — se reflectă în dimensiunile fundamentale: organizație, infrastructură IT, managementul datelor. Dacă doriți să știți cum se măsoară concret aceste ultime două, găsiți acest lucru în cât de matură este organizația dumneavoastră în privința AI și în cât de matură este infrastructura dumneavoastră IT în privința AI. Schimbările la dimensiunile dependente — dimensiunile care se pot mișca doar după ce dimensiunile fundamentale au atins un nivel — urmează după acestea, cu întârziere. O măsurare repetată prea devreme măsoară deci adesea zgomot pe dimensiunile fundamentale, în timp ce dimensiunile dependente nici nu au putut încă să se miște.
Măsurarea maturității nu poate prezice când o organizație va obține un scor mai mare cu un nivel. Ea nu poate indica dacă o investiție în infrastructura IT va conduce la un scor mai mare într-un trimestru sau în doi ani — asta depinde de alegerile pe care le face organizația însăși, de mărimea organizației, și de cât de multă rezistență internă există la schimbare. Măsurarea nici nu poate stabili dacă un scor scăzut este o problemă care trebuie rezolvată, sau un punct de start realist pe care organizația îl alege în mod conștient. Aceste două scenarii pentru un scor scăzut sunt mai departe unul de altul decât se presupune adesea, și sunt explicate în care sunt cele două scenarii pentru un scor scăzut. Măsurarea pune întrebări și arată structură. Ea nu oferă un termen și nici garanția că repetarea va produce un scor mai mare.
Deoarece dimensiunile fundamentale se mișcă lent, o repetare în câteva luni are puțin sens — timpul este prea scurt pentru a face vizibilă o schimbare la organizație, infrastructura IT sau managementul datelor. Este mai util să se repete în momentul în care există un motiv concret: o decizie privind guvernanța datelor, o reorganizare, o investiție mare în AI care prinde sau nu prinde. Măsurarea nu este deci o rutină anuală, ci un instrument pe care îl folosiți atunci când doriți să știți dacă o schimbare pe care o simțiți intern este de asemenea măsurabilă în cele șapte dimensiuni.
Măsurarea maturității se referă la capacitatea de susținere: poate organizația să susțină AI, există suficient pe dimensiunile fundamentale pentru a construi mai departe. Ea nu se referă la ce muncă poate prelua AI. Dacă doriți să știți ce se schimbă în munca zilnică propriu-zisă — ce parte dintr-o sarcină, un rol sau un proces poate prelua efectiv AI — atunci aceasta este o altă întrebare, cu un alt instrument. Scanarea muncii de la FTE TO AI calculează pentru fiecare sarcină ce parte din muncă poate fi preluată, independent de întrebarea dacă organizația ca întreg este deja pregătită pentru aceasta. Aceste două măsurări — capacitatea de susținere și potențialul de preluare — nu se răspund reciproc, dar împreună oferă imaginea completă cu care o conducere poate fundamenta o decizie.
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.