Foundation este nivelul la care o organizație nu mai începe de la zero. S-au făcut alegeri, există politici, există o echipă sau un rol care se ocupă de asta. Este pasul de după baseline, în care AI se folosea mai ales incidental și la inițiativa unor persoane individuale. La nivelul foundation, ceva a fost consemnat. Întrebarea nu mai este dacă organizația se ocupă de asta, ci cât de uniform se face acest lucru pe cele șapte dimensii pe care le distinge măsurarea maturității.
Forma cea mai frecventă de foundation este neuniformă. Organizarea și politicile sunt de obicei primele care se conturează: a fost numit un responsabil pentru AI, există linii directoare privind utilizarea, poate un prim document de guvernanță. Dar infrastructura IT și managementul datelor rămân frecvent în urmă. Sistemele nu sunt configurate pentru a susține aplicații de AI, datele sunt dispersate, calitatea și accesibilitatea nu sunt asigurate. Nu este o excepție; este tiparul în care dimensiunile fundamentale rămân în urma celor dependente.
Acest lucru se manifestă concret: un proiect pilot aprobat pe hârtie se blochează pentru că datele necesare nu sunt disponibile sau nu sunt de încredere. Există un document de politică, dar nimeni din organizație nu îl poate explica fără să îl aibă la îndemână. A fost numit un responsabil, dar acea persoană nu are mandatul de a decide asupra sistemelor sau bugetelor. Foundation pare mai ordonat pe hârtie decât funcționează în practică.
La nivelul foundation, dispersia din runda de plot este de obicei cea mai mare. Un CIO evaluează infrastructura IT ca fiind slabă pentru că știe ce mai trebuie făcut în privința integrării sistemelor. Un CHRO evaluează organizarea și politicile ca fiind ridicate pentru că există cel puțin un punct de contact acum. Ambele evaluări sunt corecte din poziția fiecăruia. Măsurarea face vizibilă această diferență în loc să o mediieze, și exact acolo cere foundation o discuție: care dimensiune este în avans, care trebuie să urmeze, și este această diferență de ordine cunoscută de toți cei implicați în decizie.
Motivul pentru care foundation se manifestă astfel se află în natura dimensiunilor înseși. Organizarea și politicile pot fi puse la punct relativ rapid: un document, un rol, o structură de întâlniri. Infrastructura IT și managementul datelor necesită mai mult timp, pentru că depind de sisteme existente care nu au fost construite pentru AI. Cine a investit la nivelul foundation mai ales în politici și organizare are impresia de progres fără ca stratul fundamental să fi evoluat în același ritm. Această diferență devine vizibilă abia atunci când un proiect pilot vrea să meargă mai departe decât montajul de probă, și atunci se constată că datele nu sunt pregătite pentru asta.
Acesta este și motivul pentru care foundation este un pas intermediar, nu un punct final. Nivelul la care acest lucru se rezolvă se numește activation, unde dimensiunile fundamentale și dependente se apropie mai mult una de cealaltă. Nivelurile de după, insight și intelligence, se construiesc pe o bază care la nivelul foundation nu este încă uniformă peste tot.
Pasul de la foundation către nivelul următor nu cere mai multe politici. Politici există deja. Cere alinierea dimensiunilor rămase în urmă, în special infrastructura IT și managementul datelor, astfel încât dimensiunile dependente — printre care utilizarea AI și gradul în care angajații sunt familiarizați cu aceasta — să aibă pe ce să se construiască. Asta înseamnă că sistemele trebuie puse în ordine înainte de a lansa noi aplicații pe ele, și că calitatea datelor devine un subiect cu un responsabil, nu o presupunere.
Traseul de aici către nivelul următor este descris pe pagina cum ajungeți de la foundation la nivelul următor. Cine se întreabă cum a fost pasul anterior găsește răspunsul pe cum ajungeți de la baseline la nivelul următor; cine a trecut deja de foundation poate continua cu pagina despre pasul de la activation la nivelul următor.
Măsurarea maturității arată dacă organizația poate susține AI: dacă straturile fundamentale sunt suficient de solide pentru a construi ceva pe ele. Nu spune nimic despre care muncă se califică pentru asta sau despre ce parte a unei funcții ar putea fi preluată de AI. Aceasta este o altă întrebare, cu un alt instrument. De îndată ce dimensiunile fundamentale sunt în ordine — sau chiar în timp ce se lucrează la ele — scanarea muncii de la FTE TO AI poate cartografia ce parte din muncă, sarcină cu sarcină, se califică pentru preluare. Cele două măsurări se completează reciproc: una arată dacă baza există, cealaltă arată ce se poate face pe această bază.
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.