Managementul performanței este una dintre cele șapte dimensiuni cu care hybridresourcing măsoară maturitatea unei organizații în ceea ce privește AI. Această dimensiune se referă la ceva specific: puteți stabili dacă munca susținută sau preluată de AI devine efectiv mai bună, mai rapidă sau mai ieftină? Multe organizații pornesc proiecte pilot fără să poată răspunde la această întrebare și rămân astfel blocate într-o fază de încercare fără să poată demonstra ce a adus acest lucru.
Managementul performanței poate deveni matur doar dacă alte dimensiuni oferă deja ceva pe care să se construiască. Fără date fiabile din managementul datelor, o măsurare a performanței este o estimare. Fără responsabilități clare din dimensiunea organizațională, așa cum sunt detaliate pe pagina despre cât costă să creșteți organizația cu un nivel, nimeni nu poate fi tras la răspundere pentru rezultat. Și fără o infrastructură IT care poate înregistra și repeta măsurările, așa cum este discutat pe pagina despre cât costă să creșteți infrastructura IT cu un nivel, fiecare măsurare rămâne un eveniment singular. Acesta este motivul pentru care această dimensiune, în cadrul măsurării, poate ajunge la un nivel mai ridicat doar atunci când dimensiunile fundamentale susțin deja ceva.
Baseline. Nu există o modalitate fixă de a evalua dacă munca susținută de AI performează mai bine decât vechea modalitate de lucru. Evaluările sunt incidentale și legate de persoane. Dacă cineva plecă, dispare și singura perspectivă care exista.
Foundation. Există măsurări izolate, de obicei pe proiect sau pe pilot. Ele sunt rareori comparate, și nu există un moment fix în care cineva să se întoarcă și să verifice dacă efectul dorit a apărut într-adevăr. Măsurarea există, dar nu funcționează ca proces de învățare.
Activation. Există un ritm recurent: măsurările sunt repetate la momente fixe și comunicate înapoi persoanelor care fac munca. Organizația începe să vadă tipare, chiar dacă acestea nu sunt încă înregistrate sistematic sau comparate între departamente.
Insight. Măsurările sunt folosite pentru a ajusta, nu doar pentru a raporta. Există o viziune comună despre ce funcționează și ce nu, iar această viziune conduce la ajustări în modul în care este utilizată AI. Diferite echipe își pot compara rezultatele între ele pentru că modul de măsurare este același.
Intelligence. Managementul performanței este integrat în modul în care sunt luate deciziile privind AI. Rezultatele utilizărilor anterioare alimentează direct alegerile pentru noi aplicații. Organizația poate justifica de ce ceva este sau nu este extins la scară mai mare, în loc să se bazeze pe intuiție sau pe cine pledează cel mai insistent pentru un pilot următor.
Nivelul acestei dimensiuni nu se află doar într-un instrument sau un tablou de bord. Se află în comportamentul din jurul lui: se face o retrospectivă după un pilot, sau se trece imediat la următorul? Poate cineva din organizația dumneavoastră arăta, la cerere, ce a adus efectiv o aplicație AI, independent de o presupunere prealabilă? Este discutat un rezultat dezamăgitor, sau este uitat în tăcere? Acestea nu sunt întrebări tehnice. Ele se referă la faptul dacă s-a format un obicei de a observa, nu doar de a acționa.
În cadrul acestei dimensiuni apare frecvent o dispersie mare între cei care completează runda de plotare. Un manager operațional vede zilnic măsurările izolate din faza de activation și evaluează organizația mai sus decât justifică realitatea, pentru că aceste măsurări sunt palpabile pentru el. Un CFO care vede doar raportarea trimestrială evaluează mai jos, pentru că nu are o viziune continuă asupra a ceea ce a fost măsurat între timp. Ambele viziuni sunt adevărate pentru cei care le dau. Dispersia în sine este informația: ea arată că nu există o viziune comună, la nivel de întreagă organizație, asupra performanței, ceea ce, în sine, spune deja ceva despre nivel.
Un pas de la baseline la foundation necesită mai ales disciplină: alegerea unui moment fix pentru retrospectivă și asigurarea că acest moment nu se pierde sub agitația pilotului următor. Un pas către activation necesită un proces repetabil, ceea ce afectează din nou cât de matură este infrastructura de bază. Un pas către insight sau intelligence necesită ca măsurările să fie suficient de fiabile pentru a te baza pe ele, iar acest lucru duce înapoi la calitatea datelor și la cine din organizație este autorizat să ajusteze pe baza acestor măsurări. De asemenea, dimensiuni precum etica și confidențialitatea și securitatea intervin aici: o măsurare a performanței care ignoră întrebarea dacă un rezultat a fost obținut în mod responsabil este o măsurare incompletă. Cât costă exact un pas, în timp, atenție sau resurse, diferă în funcție de organizație și depinde de unde se situează celelalte dimensiuni. De aceea hybridresourcing lucrează cu o rundă de plotare în loc de un plan de etape fix: mai întâi se face vizibil unde vă situați și unde diferă opiniile, înainte de a se stabili ceva despre ce este necesar.
Această pagină se referă la faptul dacă organizația dumneavoastră poate stabili ce aduce AI, indiferent de ce muncă anume afectează. Aceasta este o întrebare diferită de care sarcini se pot prelua și în ce măsură. Cine dorește să afle acest lucru, pe sarcină și pe baza a ceea ce implică munca în sine, găsește asta în scanul de muncă al FTE TO AI. Managementul performanței și scanul de muncă se completează reciproc: unul măsoară dacă puteți evalua un rezultat, celălalt calculează care parte din muncă există pentru a fi evaluată.
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.