Există o tentație de a aborda pregătirea pentru AI ca o colecție de teme separate pe care le puteți combina după bunul plac. Alegeți ce pare urgent, măsurați asta, mergeți mai departe. Măsurarea maturității de la hybridresourcing nu funcționează așa, și aceasta nu este o alegere de stil.
Cele șapte dimensiuni nu sunt echivalente în timp. Organizația, infrastructura IT și managementul datelor sunt fundamentale: fără o bază funcțională acolo, totul ce urmează nu are pe ce să se sprijine. Celelalte dimensiuni sunt dependente. Ele presupun că fundamentul poate deja susține ceva. Aceasta este o ordine tehnică, comparabilă cu o fundație care trebuie să existe înainte ca un etaj să aibă sens. Puteți construi etajul fără fundație, dar ce măsurați atunci nu este ceea ce credeți că măsurați.
Organizațiile care încep cu dimensiunile dependente — să spunem cu modul în care echipele interpretează rezultatele AI, sau cu viteza cu care sunt ajustate deciziile — obțin scoruri care par a fi progres, dar care nu au sens fără stratul de bază. O echipă poate fi excelentă la interpretarea rezultatelor AI în timp ce datele pe care se bazează acele rezultate sunt nesigure. Scorul respectiv pe dimensiunea dependentă spune atunci ceva despre competență, dar nimic despre dacă rezultatul poate fi de încredere.
Dimensiunile fundamentale nu sunt deci mai importante în sensul prestigiului. Ele sunt anterioare în sensul logicii. Managementul datelor determină ce este posibil din punct de vedere al conținutului. Infrastructura IT determină ce este scalabil din punct de vedere tehnic. Organizația determină cine este responsabil pentru ce atunci când lucrurile merg prost. Fără aceste trei, orice scor pe celelalte dimensiuni este un scor fără fundament.
Metoda lucrează cu o rundă de plotare: mai multe persoane din aceeași organizație acordă scoruri independent unele de altele pe toate cele șapte dimensiuni. Ce devine vizibil apoi este adesea mai informativ decât scorul în sine. Dispersia între respondenți este un semnal. Dacă directorul IT plasează infrastructura IT la un nivel mai ridicat decât echipele care lucrează zilnic cu ea, aceasta spune ceva despre cine are ce imagine asupra realității — și acesta este exact dialogul care precede orice alt pas.
Această dispersie nu este în niciun caz o eroare de măsurare. Este măsurarea. O organizație în care toată lumea obține exact același nivel are ori o imagine comună excepțională, ori nimeni nu s-a gândit bine la întrebare. Ambele sunt posibile; runda de plotare face vizibilă diferența, în loc să o mediezenze într-o singură cifră.
Măsurarea maturității nu spune nimic despre ce sarcini poate prelua AI-ul. Nu spune nimic despre cât timp costă o implementare și nici despre ce rezultat financiar aduce un proiect de AI. Nu produce un procentaj, nici o durată, nici o sumă — pentru că aceste cifre nu pot rezulta dintr-o măsurare a pregătirii. Ce oferă metoda este o plasare pe cinci niveluri — baseline, foundation, activation, insight, intelligence — pentru fiecare dimensiune, și o imagine a locului în care organizația diferă cel mai mult în propria sa percepție de sine.
Aceasta este și motivul pentru care metoda nu oferă recomandări despre ce ar trebui să faceți în continuare. Nu există un „ar trebui să” în acest rezultat. Există un rezultat, iar organizația decide singură ce trebuie făcut cu el. Această distincție nu este menită să fie facultativă; este o limită care ține de un instrument care măsoară, nu care consiliază.
Măsurarea maturității răspunde la întrebarea dacă o organizație poate susține AI-ul. Nu răspunde la întrebarea ce muncă ar putea prelua AI-ul — aceasta este o altă problemă, cu o altă scală și o altă logică. Diferența dintre aceste două întrebări este dezvoltată în distincția dintre a susține AI și a prelua prin AI, și merită să aveți această distincție clară înainte de a interpreta o măsurare ca o afirmație despre altceva decât ceea ce măsoară de fapt.
Ordinea dintre fundamental și dependent are legătură și cu ceea ce o organizație poate automatiza și ce nu. Cei care se întreabă ce trebuie cartografiat înainte ca automatizarea să poată fi luată în serios în considerare găsesc repere în ce trebuie să conțină un inventar de decizii, iar cei care se întreabă unde se află limita găsesc acest lucru dezvoltat în care decizii nu pot fi niciodată automatizate. Ambele întrebări presupun o organizație care știe deja unde se află — ceea ce este exact ce oferă această măsurare.
Pentru că pregătirea nu este o stare fixă, este relevantă și întrebarea cât de des trebuie repetată această măsurare; acest lucru este abordat în cât de des este necesară o nouă măsurare a maturității.
Dacă dimensiunile fundamentale sunt în ordine, sau cel puțin cartografiate, apare o altă întrebare: ce parte din munca efectivă din organizație se lasă preluată de AI. La aceasta nu răspunde această măsurare. Pentru asta este destinat scanul de muncă al FTE TO AI: un calcul pe sarcină, care arată ce parte din muncă se lasă preluată și ce parte rămâne la oameni. Măsurarea maturității determină dacă terenul este suficient de stabil; scanul de muncă calculează ce se poate construi pe acel teren.
Măsurarea maturității de la hybridresourcing este în dezvoltare. Cei care doresc să folosească rezultatul acestei măsurări de imediat ce va fi disponibil 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.