Un workforce leader — de obicei responsabil pentru planificarea forței de muncă, managementul capacității sau puntea dintre HR și business — primește AI pe masă fără ca nimeni să fi explicat dinainte ce înseamnă asta pentru încadrarea de personal. Cererea vine de sus: mai puțin recrutare, alte profiluri, scalare mai flexibilă. Workforce leaderul trebuie să aibă un răspuns la asta în timp ce el însuși nu știe dacă organizația are condițiile de bază puse la punct pentru a face acel răspuns realizabil.
Întrebarea nu este dacă AI afectează funcțiile. Acea întrebare a fost deja răspunsă de alții, mai sus în organizație. Întrebarea pe care și-o pune un workforce leader este alta: pe baza căror premise este ajustată acum planificarea forței de muncă și cât de solide sunt aceste premise? Dacă scenariile de capacitate sunt construite pe o promisiune AI care presupune date bune, o infrastructură funcțională și echipe care pot lucra cu rezultatele, iar aceste condiții de bază nu există, planificarea nu este corectă. Nu observă asta astăzi. Observă asta în momentul în care recrutarea a fost deja încetinită, iar rezultatul nu vine.
Un workforce leader care își bazează planificarea forței de muncă pe un efect AI care nu se produce rămâne singur în fața situației. Formația a fost deja ajustată, posturile vacante fie au fost oprite, fie au fost chiar deschise, iar business-ul se bazează pe o capacitate care se dovedește a nu exista. Repararea situației costă timp pe care o planificare a forței de muncă nu îl are — recrutarea are un termen de execuție, iar un gol observat prea târziu nu se poate umple dintr-o mișcare. Acest risc nu se află în tehnologie. Se află în presupunerea că tehnologia funcționează deja într-o organizație care nu este încă pregătită pentru asta.
Dacă workforce leaderul știe cât de matură este organizația înainte de a planifica, poziția lui se schimbă. Poate face distincția între un scenariu de capacitate realist pe termen scurt și un scenariu care depinde de fundații care încă trebuie construite. Poate oferi business-ului un termen realist în loc de un termen care doar speră. Nu este o garanție a unui rezultat bun, dar este o planificare care nu se prăbușește de îndată ce prima premisă nu se confirmă.
Ce nu acceptă un workforce leader este o foaie de parcurs AI care vorbește despre capacitate viitoare fără să specifice ce trebuie să existe mai întâi pentru asta. „AI va înlocui pe termen lung o parte din recrutare” nu este un temei de planificare dacă nimeni nu poate indica dacă managementul datelor, infrastructura IT și structura organizațională sunt deja pregătite pentru asta. De asemenea, nu acceptă niciun număr bazat doar pe intuiția unui sponsor entuziast. Ce are nevoie este o imagine a stadiului real în care se află organizația, pe fiecare dimensie, cu dispersia dintre ce cred despre asta diferite persoane din organizație — pentru că această dispersie este ea însăși o informație despre cât de stabilă este o presupunere de capacitate.
Măsurarea maturității de la hybridresourcing.com evaluează o organizație pe cinci niveluri — baseline, foundation, activation, insight, intelligence — pe șapte dimensiuni. Dimensiunile fundamentale precum structura organizațională, infrastructura IT și managementul datelor vin înaintea dimensiunilor dependente, nu pentru că aceasta ar fi o preferință, ci pentru că este ordinea în care funcționează: fără o infrastructură funcțională și date de încredere, AI are puține pe care să se bazeze, indiferent cât de bine este pusă la punct deja structura organizațională. Într-o rundă de plotare, mai multe persoane evaluează separat, astfel încât devine vizibil unde imaginea organizației coincide și unde diferă. Pentru un workforce leader, această dispersie este de multe ori cel mai util semnal: o dispersie mare pe managementul datelor înseamnă că nimeni nu este sigur dacă baza este pusă, iar exact aceasta este baza pe care se sprijină scenariile de capacitate.
Această abordare afectează și alte roluri din organizație, fiecare din propriul interes: un CEO care caută răspunsul la pilotele AI blocate, un COO care trebuie să evalueze pregătirea operațională și un CHRO care supraveghează partea organizațională a maturității AI. De asemenea, imaginea diferă în funcție de sector, așa cum se poate observa în cât de departe se află sectorul construcțiilor cu fundațiile pentru AI și cum se raportează aceasta la situația actuală în sectorul instalațiilor.
Măsurarea maturității spune ceva despre partea de susținere: poate această organizație să susțină AI, sunt fundațiile puse, sunt datele în ordine, este infrastructura pregătită pentru asta. Nu spune nimic despre ce parte din muncă poate fi efectiv preluată de AI. Aceasta este o altă întrebare, cu un alt instrument. De îndată ce imaginea pregătirii este clară, următorul pas logic este întrebarea care vine după: ce parte din muncă, sarcină cu sarcină, poate fi efectiv transferată. Aceasta este calculată de scanul de lucru al FTE TO AI — pe sarcină, pe baza a ce implică munca în sine, nu pe baza unei presupuneri despre organizație ca întreg.
Măsurarea maturității este în construcție. În prezent nu se poate comanda niciun raport și nu există niciun consultant care să vină să parcurgă dimensiunile. Cei care doresc să folosească măsurarea de îndată ce va fi disponibilă se pot înscrie pe lista de așteptare.
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.