Sectorul IT are un avans care este în același timp o capcană. În timp ce alte sectoare încă trebuie să se familiarizeze cu ideea de AI, cunoștințele despre modele, arhitecturi și instrumente sunt de obicei deja prezente în acest sector. Dezvoltatorii experimentează, echipele construiesc proof-of-concepts, și rareori există rezistență față de tehnologia în sine. Acest lucru creează impresia că sectorul, în ansamblu, este avansat. Dar competența tehnică a unei părți a organizației este altceva decât maturitatea organizației ca întreg. Exact acolo se blochează lucrurile de multe ori.
Într-o companie IT sau un departament IT, infrastructura este de regulă în ordine: există putere de calcul, există medii de dezvoltare, există experiență în implementarea software-ului. Aceasta este una dintre dimensiunile fundamentale evaluate în cadrul măsurării maturității, iar la acest punct sectorul obține de obicei un scor ridicat. Dar celelalte dimensiuni fundamentale — modul în care organizația este structurată în jurul inițiativelor AI și modul în care datele sunt gestionate în afara sistemelor dezvoltatorilor înșiși — nu evoluează întotdeauna în același ritm. Un departament IT puternic nu înseamnă că restul organizației poate ține același pas. Vânzări, finanțe, resurse umane: aceste funcții au adesea o relație diferită cu datele și cu schimbarea decât persoanele care construiesc proiectele pilot AI.
Această diferență explică un tipar care apare mai des în acest sector decât în altele: proiecte pilot care funcționează excelent din punct de vedere tehnic, dar care nu evoluează spre un loc structural în companie. Nu pentru că modelul este deficitar, ci pentru că organizația din jurul lui nu este pregătită să integreze rezultatul. Cei care doresc să înțeleagă, în privința dimensiunilor fundamentale, de ce această ordine nu este negociabilă, găsesc mai multe informații în de ce dimensiunile fundamentale trebuie să vină primele.
În sectorul IT, dispersia dintre respondenți este de multe ori mai mare decât în sectoarele cu funcții mai uniforme. Un dezvoltator și un account manager din aceeași companie pot plasa organizația la niveluri aproape opuse — unul vede zilnic aplicații avansate, celălalt vede un fișier Excel care încă este actualizat manual. Această dispersie este, în sine, o informație. Ea arată că maturitatea AI în acest sector este rareori un dat valabil pentru întregul sector, ci depinde puternic de ce departament este măsurat și de cine este întrebat.
Acest lucru face ca o rundă de măsurare cu mai mulți respondenți în sectorul IT să fie mai valoroasă decât în alte sectoare, nu mai puțin. Un singur scor primit de la un CIO sau un CTO riscă să generalizeze imaginea nucleului tehnic la întreaga organizație, în timp ce dimensiunile dependente — locul unde AI este efectiv integrat în procese — pot avea scoruri complet diferite.
Relația dintre tehnologie și organizare are un aspect diferit în alte sectoare. În sectorul serviciilor financiare, accentul se pune adesea pe reglementare și gestionarea riscurilor ca factor de întârziere; această imagine este descrisă în cât de avansat este sectorul serviciilor financiare în privința maturității AI. În construcții, dimensiunea managementului datelor este de obicei blocajul, pentru că datele despre proiecte și materiale sunt fragmentate între mai multe părți; acest lucru este explicat în cât de avansat este sectorul construcțiilor în privința maturității AI. În sectorul IT, problema este rareori lipsa de cunoștințe tehnice sau de date — problema se află mai des în dimensiunea organizatorică: cine decide care proiect pilot este scalat și pe ce bază.
Măsurarea maturității cartografiază această distincție pe șapte dimensiuni și cinci niveluri, de la baseline până la intelligence. Pentru o organizație IT, rezultatul este rareori o linie plată: infrastructura și competența tehnică se situează de obicei mai sus decât organizarea și procesul decizional. Această inegalitate este exact locul unde măsurarea este utilă — nu pentru a confirma că sectorul „se descurcă bine”, ci pentru a arăta care dimensiune rămâne în urmă și care, din această cauză, nu poate avansa, indiferent cât de avansate sunt modelele care rulează deja.
Un element care este adesea subestimat în acest sector este înregistrarea deciziilor: cine a făcut ce alegere cu privire la ce inițiativă AI și pe baza căror informații. Fără acest inventar, este dificil să se reconstituie de ce un proiect pilot a fost scalat sau nu. Ce anume trebuie inclus în acesta este descris în ce trebuie să conțină un inventar de decizii.
Această măsurare spune ceva despre organizație ca întreg: există o fundație pe care se pot sprijini inițiativele AI și este această fundație la fel de solidă în întreaga companie, sau numai la persoanele cele mai apropiate de tehnologie. Această întrebare precede o altă întrebare, și anume ce parte din munca însăși este eligibilă pentru AI. Aceasta este un alt tip de măsurare. Pentru organizațiile care doresc să știe ce parte din muncă, sarcină cu sarcină, poate fi preluată de AI, există scanul de muncă al FTE TO AI — o măsurare care nu privește organizația ca întreg, ci munca în sine, funcție cu funcție și sarcină cu sarcină.
Măsurarea maturității este în curs de dezvoltare. Cei care doresc să știe când va fi disponibilă măsurarea se pot înscrie pe lista de așteptare și vor primi o notificare imediat ce instrumentul este pregătit pentru utilizare.
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.