O conducere care se apucă de AI pune de obicei o singură întrebare: ce muncă poate prelua un sistem de la noi. Este o întrebare legitimă, dar este a doua întrebare. Prima întrebare este dacă organizația din jur poate susține acel sistem. Cine inversează această ordine, vede piloți care pe hârtie sunt promițători și în practică se blochează, fără să devină clar de ce se întâmplă asta.
A susține AI înseamnă că organizația, infrastructura IT și managementul datelor sunt puse la punct înainte ca ceva să fie preluat. Acestea sunt dimensiunile fundamentale: ele determină dacă o aplicație AI poate funcționa pe baza unor date fiabile, într-o infrastructură adaptată acestui scop, într-o organizație care știe cine decide despre ce. După acestea vin dimensiunile care depind de aceste fundamente. Această ordine nu este o preferință a noastră, ci felul în care funcționează lucrurile: o dimensiune dependentă nu poate crește mai mult decât permite fundamentul de sub ea. Dacă doriți să știți cum se prezintă acest lucru pentru organizația dvs. la nivel de infrastructură, găsiți mai multe despre acest strat specific pe pagina cât de matură este infrastructura dvs. IT în ceea ce privește AI.
A prelua AI este o altă întrebare: ce parte a unei sarcini specifice poate fi făcută de un sistem și ce rămâne muncă umană. Aceasta este întrebarea la care răspunde scanul de muncă al FTE TO AI, pe sarcină, cu un rezultat care indică ce parte poate fi preluată. Această întrebare nu are sens atâta timp cât nu este stabilit dacă organizația poate susține rezultatul. Un sistem care preia o sarcină produce un output. Dacă nimeni nu poate evalua acel output, dacă datele pe baza cărora funcționează sistemul nu sunt fiabile, sau dacă nu este clar cine este responsabil pentru rezultat, atunci prelucrarea nu schimbă nimic la problemă. O deplasează doar.
Măsurarea maturității hybridresourcing analizează partea de susținere. Cinci niveluri, de la baseline la intelligence, pe șapte dimensiuni. Nu un scor care spune dacă aveți permisiunea să utilizați AI, ci o imagine a locului unde se află organizația în prezent și care dimensiune este în acest moment cea mai limitativă. Într-o rundă de plot, mai multe persoane din organizație evaluează separat unele de altele. Dispersia care rezultă din aceasta este adesea mai informativă decât media: o dispersie mare pe o dimensiune arată că în cadrul conducerii nu există o imagine comună despre unde se află organizația. Dacă vă întrebați de ce propria echipă nu este de acord în privința ritmului de adopție AI, aceasta se leagă de ceea ce descriem pe de ce conducerea dvs. nu este de acord cu privire la ritmul AI.
Măsurarea nu spune ce trebuie să faceți. Ea nu oferă un sfat personalizat, nicio recomandare, niciun plan de etape cu un calendar. Ea produce o structură: un scor pe dimensiune, o imagine a dispersiei dintre evaluatori și o indicație a locului unde organizația probabil se va bloca dacă se continuă acum. Ce faceți cu aceasta este la latitudinea dvs. Măsurarea nu garantează nici un rezultat. Un scor ridicat la nivel de organizație spune ceva despre pregătire, nu despre rezultat. Două organizații cu un scor scăzut pe aceeași dimensiune pot, de altfel, să se confrunte cu pași următori complet diferiți; ce rol joacă acest lucru puteți citi pe care sunt cele două scenarii asociate unui scor scăzut.
Măsurarea nu este nici o fotografie instantanee valabilă pentru totdeauna. Organizațiile se schimbă, infrastructura este înlocuită, managementul datelor se îmbunătățește sau se deteriorează. Cât de des este necesară o nouă măsurare depinde de ce s-a schimbat între timp și de cât de aproape se afla organizația de un punct de inflexiune; acest lucru îl puteți citi pe cât de des trebuie repetată o măsurare a maturității.
Multe conduceri își formează imaginea despre pregătirea pentru AI pe baza a ceea ce fac câțiva angajați într-o fereastră de chat. Această imagine este îngustă. Ea spune ceva despre utilizarea individuală, dar nimic despre organizație, infrastructură sau managementul datelor din spatele acesteia. Ceea ce este trecut cu vederea în acest caz este descris pe ce nu vedeți dacă cunoașteți doar fereastra de chat. Pentru cei care doresc să înceapă cu o imagine mai largă a organizației înseși, există pagina cât de matură este organizația dvs. în ceea ce privește AI.
Măsurarea maturității hybridresourcing este acum în construcție. Nu există încă un instrument pe care să îl puteți completa astăzi. Cine dorește să utilizeze măsurarea imediat ce va fi disponibilă, se poate înscrie pe lista de așteptare. Nu este o ofertă pentru ceva ce există deja, ci o modalitate de a rămâne informat despre momentul în care va exista.
De îndată ce este clar dacă organizația poate susține AI, întrebarea se schimbă. Devine relevant să știți ce parte a muncii înseși poate fi preluată: nu ca imagine generală, ci pe sarcină, cu un rezultat care indică ce parte poate fi făcută de AI și ce parte rămâne muncă umană. Pentru aceasta a fost construit scanul de muncă al FTE TO AI. Partea de susținere și partea de prelucrare răspund la întrebări diferite, și ambele sunt necesare pentru o imagine completă — dar ordinea în care le puneți determină dacă a doua întrebare produce vreun rezultat.
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.