În aproape orice organizație care experimentează cu AI, la un moment dat apare același grup: două, poate trei persoane care înțeleg lucrurile, care au început să testeze singure, care povestesc entuziasmate despre ce este posibil. Ele construiesc un prototip, testează un instrument, distribuie rezultate într-un chat intern. Restul organizației privește, dă din cap și continuă munca așa cum a fost făcută mereu.
După câteva luni există o listă cu experimente interesante și nicio schimbare în modul în care munca este de fapt realizată. Cei doi entuziaști sunt încă entuziaști. Toți cei din jur nu s-au mișcat odată cu ei.
Raționamentul din spatele acestei abordări sună înțelept: începeți mic, cu persoane motivate, și lăsați succesul să se răspândească de la sine. Așa funcționează, într-adevăr, pentru unele schimbări. O nouă modalitate de lucru care economisește vizibil timp se răspândește uneori organic, pe măsură ce colegii o adoptă.
În cazul AI, acest mecanism de regulă nu funcționează, și motivul nu se află la nivelul persoanelor, ci la nivelul organizației din jurul lor. Entuziaștii au adesea acces la sisteme, timp și mandat pe care alții nu le au. Ceea ce pentru ei este o chestiune de a testa într-o după-amiază, necesită pentru un colegi fără acel acces o cerere, o aprobare, un tichet IT. Entuziasmul nu este problema. Absența unui traseu pe care alții să îl poată urma este problema.
Secvența în care se construiește pregătirea pentru AI nu începe cu persoanele care vor. Începe cu structura care face acest lucru posibil: modul în care este organizată compania, ce infrastructură IT există, modul în care sunt gestionate datele. Doi entuziaști pot lucra pe lângă acea structură, cu acces propriu, trucuri proprii, ocolișuri proprii. Restul organizației nu poate face asta, și nici nu ar trebui să vrea — ocolișurile nu sunt o bază pentru ceva care trebuie să continue să funcționeze.
Acest lucru explică de ce tiparul se repetă adesea alături de alte capcane cunoscute. Cei care citesc despre ce trebuie să reiasă înainte ca un pilot să conducă la ceva observă un mecanism similar: activitatea fără un acord despre ce înseamnă succesul rămâne activitate. La cei doi entuziaști, acordul lipsește la fel de mult — nici despre ce trebuie să reiasă, nici despre cine îi urmează.
Există câteva semnale recognoscibile. Primul este că aceleași două sau trei nume revin mereu atunci când se discută despre AI, în fiecare ședință, în fiecare actualizare. Al doilea este că întrebările din alte departamente începe cu „cum au făcut ei asta” în loc de un traseu propriu. Al treilea, și cel mai subestimat, este că nimeni nu poate explica ce ar trebui să se întâmple dacă una dintre acele două persoane ar pleca mâine.
Un al patrulea semnal este mai subtil: experimentul continuă să funcționeze în propriul colț, izolat de restul procesului. Acest lucru se leagă de ceea ce se întâmplă atunci când un pilot din afara propriei echipe nu găsește conexiune — entuziasmul fără legătură cu restul organizației rămâne o insulă, oricât de bine ar funcționa insula respectivă.
Un al cincilea semnal, în final, este că extinderea este propusă ca următor pas, în timp ce nimeni nu a verificat dacă baza de dedesubt este deja stabilită. Acest risc este descris în ceea ce se întâmplă atunci când se încearcă extinderea înainte ca baza să fie stabilită: doi entuziaști care doresc să își multiplice propriul succes la zece echipe se blochează exact în structura pe care ei înșiși au ocolit-o.
Este tentant să concluzionăm că sunt necesari mai mulți entuziaști, sau o pregătire mai bună, sau un program de cultură. Acest lucru pierde din vedere esența. Întrebarea nu este dacă există suficiente persoane motivate — deseori există deja doi, și exact aceasta este problema, pentru că doi nu reprezintă o structură. Întrebarea este dacă organizația în ansamblu — în modul în care este structurată, modul în care sistemele comunică între ele, modul în care datele sunt disponibile și fiabile — poate susține o situație în care nu doi, ci mult mai mulți oameni pot lucra cu AI. Aceasta este o întrebare diferită de cine este entuziast, și este întrebarea care trebuie să primească un răspuns mai întâi.
Pentru cei care ocupă o poziție de conducere și se confruntă cu acest tipar, este util să știe la ce ar fi atent cineva într-o poziție similară: la ce ar fi atent un CEO la evaluarea maturității AI descrie câteva dintre aceste puncte de atenție, la fel ca perspectiva la ce ar fi atent un COO la maturitatea AI din altă perspectivă asupra aceleiași organizații.
Dacă doi entuziaști demonstrează că ceva este posibil, rămâne fără răspuns întrebarea câtă parte din muncă poate fi de fapt preluată, și de către cine. Această întrebare nu se referă la pregătire, ci la munca în sine: ce sarcini se pretează la preluare de către AI și ce parte anume implică aceasta. Exact în acest scop a fost creat scanul de lucru al FTE TO AI — acesta calculează, pentru fiecare sarcină, ce parte din muncă poate fi preluată, indiferent de cine experimentează deja cu entuziasm cu ea.
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.