Intelligence este al cincilea nivel din măsurarea maturității hybridresourcing, după baseline, foundation, activation și insight. Este nivelul la care cele șapte dimensiuni — de la organizație și infrastructură IT până la managementul datelor și dimensiunile dependente de acestea — nu mai funcționează separat unele de altele, ci sunt aliniate între ele. Acest lucru sună abstract până când vă uitați la ceea ce se întâmplă, și nu se mai întâmplă, în practică.
La nivelurile inferioare, AI funcționează în proiecte pilot, separate unele de altele, cu un eigenaarschap variabil. La nivelul intelligence, acest model este întrerupt. Deciziile privind noile aplicații nu mai sunt luate proiect cu proiect, ci decurg dintr-o structură care este deja pusă la punct: eigenaarschap clar, date care sunt găsibile și de încredere, infrastructură care poate suporta expansiunea fără ca fiecare inițiativă să se confrunte din nou cu aceleași limitări. Organizația nu are o singură aplicație de succes, ci un mod de lucru în care aplicațiile se consolidează reciproc în loc să se stânjenească una pe alta.
Aceasta nu înseamnă că totul merge automat bine. Înseamnă că, atunci când ceva nu merge bine, organizația știe cauza și modul în care poate corecta situația. Dimensiunile fundamentale susțin atunci ponderea dimensiunilor dependente, așa cum se cuvine: mai întâi se stabilește baza, apoi aplicația care se bazează pe aceasta.
La nivelul insight, organizația vede deja, de cele mai multe ori, bine ce se întâmplă: există o imagine clară asupra a ceea ce funcționează și a ceea ce nu funcționează, se măsoară și se ajustează. Ceea ce încă lipsește la nivelul insight este modul în care aceste perspective sunt prelucrate structural în modul în care este organizată organizația. Intelligence este pasul la care acea perspectivă nu mai este un raport, ci face parte din funcționarea propriu-zisă. Cine dorește să afle mai multe despre această tranziție găsește o elaborare în cum treceți de la insight la nivelul următor.
Dispersia dintre respondenți este, la acest nivel, de obicei mai mică decât la nivelurile inferioare. La baseline și foundation, departamentele obțin scoruri care diferă frecvent puternic, deoarece unele sunt deja mai avansate decât altele. La nivelul intelligence, această dispersie este de obicei mai limitată, nu pentru că toată lumea este de acord asupra tuturor aspectelor, ci pentru că structura însăși lasă mai puțin spațiu pentru diferențe mari în percepție. Acesta este un aspect asupra căruia runda de plotare a măsurării oferă o imagine: nu doar nivelul mediu, ci și cât de unitară este acea imagine în cadrul organizației.
Intelligence este cel mai înalt nivel din această măsurare, ceea ce ridică întrebarea ce mai este de făcut. Răspunsul este că atingerea unui nivel nu este un punct final. Infrastructura îmbătrânește, echipele se schimbă, aplicațiile noi aduc noi cerințe privind datele și gestionarea acestora. Întreținerea acestui nivel necesită la fel de multă atenție ca atingerea lui, iar întrebarea se deplasează de la „cum ajungem aici” la „cum păstrăm acest lucru în timp ce organizația și tehnologia continuă să se schimbe”. O elaborare a acestei întrebări se găsește în cum continuați să construiți de la intelligence.
Pentru organizațiile care nu au atins încă acest nivel, este util să știe că drumul până acolo nu se face într-un singur pas. Ruta trece prin nivelurile inferioare, iar întrebările care se pun la fiecare nivel diferă. Cine se întreabă cum se arată primii pași găsește acest lucru în cum treceți de la baseline la nivelul următor și în pasul care urmează după acesta, descris în cum treceți de la activation la nivelul următor.
Atingerea nivelului intelligence spune ceva despre gradul în care o organizație este pregătită să susțină aplicații de AI. Nu spune nimic despre ce sarcini din cadrul acelei organizații sunt adecvate pentru a fi preluate de AI și în ce măsură. Aceasta este o altă întrebare, cu un alt instrument.
Măsurarea maturității hybridresourcing se referă la partea de susținere: sunt organizația, infrastructura și managementul datelor astfel pregătite încât aplicațiile de AI să poată funcționa fără a se confrunta cu limitări fundamentale. Această întrebare este condiționată de cealaltă întrebare, anume ce parte a muncii propriu-zise este eligibilă pentru AI. Pentru această întrebare există werkscan-ul de la FTE TO AI, care calculează, pe sarcină, ce parte a muncii poate fi preluată. O organizație de nivel intelligence are structura pusă la punct pentru a face ceva cu rezultatele acestui scan; cine dorește să afle ce oferă concret un werkscan atunci când AI ajunge efectiv să execute sarcini, găsește acest lucru în ce puteți face cu agenți care execută muncă.
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.