Este programat un demo. Un furnizor sau o echipă internă arată ce poate face o aplicație de AI: un chatbot care răspunde la întrebările clienților, un instrument care rezumă rapoarte, un asistent care scrie cod. Sala este entuziasmată. Se dă din cap, se pun întrebări, cineva spune că acesta este "chiar ceva pentru noi". O săptămână mai târziu, energia a dispărut și nu se mai întâmplă nimic.
Capcana nu este demo-ul în sine. Capcana este că un demo se organizează fără ca, în avans, să fie stabilit cine este responsabil, după încheierea lui, pentru ceea ce se face cu rezultatul. Există o prezentare, nu un proprietar de proces. Există o reacție, nu o decizie. Există atenție, nu o agendă.
Organizarea unui demo se simte ca o acțiune. Se arată ceva, se reacționează, se vede mișcare. Într-o organizație aflată sub presiunea de a face ceva cu AI, această mișcare are deja valoare: dovedește că nu se stă pe loc. Un demo costă puțin, se planifică rapid și produce imediat o poveste care poate fi împărtășită unei direcții sau unui consiliu de administrație.
Mai mult, un demo este mai facil de organizat decât atribuirea unui proprietar. Un demo necesită un interval de timp într-o agendă. Proprietarul necesită pe cineva care primește buget, timp și mandat pentru a răspunde de un rezultat, inclusiv atunci când acel rezultat este dezamăgitor. Aceasta din urmă este o întrebare politică, nu una operațională. Planificarea unui demo este mai simplă decât a pune această întrebare, așa că demo-ul se planifică, iar întrebarea se omite.
Consecința este că un demo devine un substitut pentru o decizie, în loc să fie un motiv pentru o decizie. Câtă vreme nimeni nu întreabă cine este proprietarul după aceea, demo-ul rămâne o prezentare fără continuare.
Există câteva semnale recognoscibile. După demo se aplaudă, dar nu se numește nimeni care preia inițiativa. Se vorbește despre "o să analizăm mai departe" fără să fie stabilit cine face această analiză și când persoana respectivă revine cu un rezultat. Demo-ul se repetă în câteva săptămâni pentru un alt departament, cu aceeași reacție și aceeași absență a continuării.
Un alt semnal este că discuția de după demo se concentrează pe tehnologie — cât de ingenios este instrumentul, ce poate face — în loc de organizația care ar trebui să îl folosească. Acesta este un semn că se omite întrebarea dacă structura existentă poate susține aplicația. Ce înseamnă acest lucru puteți citi în de ce tehnologia aplicată pe o structură neschimbată nu produce nimic.
De asemenea, recognoscibil: demo-ul este dus de doi oameni care sunt ei înșiși entuziaști despre AI, în timp ce restul organizației rămâne spectator. De îndată ce acești doi oameni devin ocupați cu alte sarcini, inițiativa se oprește, pentru că nimeni altcineva nu se simte responsabil. Această dinamică este descrisă în de ce doi entuziaști și nimeni altcineva nu produce nimic.
Un ultim semnal: după demo se decide un pilot, dar nimeni nu a stabilit dinainte pe baza cărui criteriu va fi evaluat acel pilot. Fără acest acord, un pilot este un demo prelungit — arată ceva, dar nu demonstrează nimic. Acest tipar este dezvoltat în de ce un pilot fără un acord privind ce trebuie să demonstreze nu produce nimic.
Un demo fără proprietar nu este o eroare a demo-ului, ci o eroare în pregătirea acestuia. Înainte de a planifica un demo, se poate stabili cine preia rezultatul după încheierea lui, cine decide dacă va exista o continuare și în ce termen se ia această decizie. Aceasta nu este o condiție tehnică, ci una organizatorică, și această condiție precede întrebarea care instrument demonstrează cel mai bine.
Această ordine — organizația mai întâi, tehnologia după — este exact punctul în care se blochează majoritatea inițiativelor de AI. Cei care doresc să știe dacă organizația lor are deja acest fundament găsesc o prezentare detaliată pe roluri în la ce se uită un CEO în privința maturității AI și la ce se uită un COO în privința maturității AI.
Un demo arată ce poate face o tehnologie, dar nu spune nimic despre ce înseamnă acest lucru pentru munca din propria dumneavoastră organizație. De îndată ce este clar cine este proprietarul unei inițiative de AI și fundamentul este pregătit, apare întrebarea ce parte din munca efectivă poate fi cu adevărat preluată. La această întrebare nu răspunde un demo, ci un calcul structurat pe sarcini. Scanul de lucru al FTE TO AI face exact acest lucru: calculează, pentru fiecare sarcină, ce parte din muncă poate fi preluată de AI, astfel încât un proprietar să poată decide, pe baza cifrelor și nu a impresiilor, ce merită să fie continuat.
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.