O fereastră de chat în care cineva pune o întrebare și primește un răspuns pare simplă. Ce trebuie să se întâmple dedesubt nu este simplu. Sprijinul decizional cu AI înseamnă că un sistem combină date din mai multe surse, le plasează în contextul corect și formulează un răspuns pe baza căruia cineva osează să acționeze. Fiecare pas din acest lanț impune organizației o cerință care precede întrebarea despre ce model sau ce platformă se alege.
Un model care sprijină deciziile este la fel de bun ca datele pe care le vede. Asta înseamnă că cifrele din diferite sisteme trebuie să folosească aceeași definiție, că datele istorice sunt accesibile fără ca cineva să trebuiască să le exporte manual în prealabil, și că este clar care sursă este autoritară atunci când două sisteme se contrazic. Organizațiile care nu au încă acest lucru în ordine observă abia în momentul în care răspunsul sistemului nu corespunde cu ceea ce oamenii de pe teren știau deja.
Sprijinul decizional se află adesea la nodul dintre mai multe departamente: momentul în care informația trebuie să treacă de la un loc la altul, pentru ca din ea să rezulte o decizie bună. Asta face relevant modul în care funcționează coordonarea între departamente în organizația dumneavoastră, pentru că un sistem care oferă un sfat care apoi rămâne blocat între două departamente nu a livrat nimic. Aceeași logică se aplică surselor cu care este alimentat sfatul: dacă aceste surse constau din documente care trebuie citite și rezumate întâi înainte de a putea fi folosite, întrebarea ce cere citirea și rezumarea documentelor din organizație influențează direct viteza și fiabilitatea sfatului care rezultă din ele.
O parte din sprijinul decizional nu constă în a răspunde la o întrebare pe care cineva o pune activ, ci în semnalarea a ceva care merită atenție înainte ca cineva să întrebe. Asta impune alte cerințe decât o fereastră de chat: trebuie să existe ceva care monitorizează continuu, recunoaște valori de prag și face distincția între zgomot și un semnal care contează într-adevăr. Ce cere acest lucru din partea monitorizării și semnalizării este o întrebare care trebuie răspunsă separat, și cine dorește să știe ce cere monitorizarea și semnalizarea din partea organizației observă că nu este vorba doar de tehnologie, ci și de cine primește semnalele și ce se face cu ele.
Multe decizii sunt pregătite în discuții: cu clienți, cu furnizori, între colegi. Dacă aceste discuții nu sunt înregistrate într-un mod reutilizabil, sistemul care trebuie să sprijine o decizie ratează exact materialul care a constituit motivul deciziei. Asta face vizibil ce cere înregistrarea și urmărirea discuțiilor din partea organizației, un subiect care afectează direct întrebarea dacă sprijinul decizional se poate construi pe ceva, sau pe nimic. Cine dorește să afle mai multe despre ce cere înregistrarea și urmărirea discuțiilor observă legătura cu calitatea fiecărui sfat care este derivat mai târziu din acele discuții.
Nu este neobișnuit ca o singură echipă, cu un singur set de date și un singur caz de utilizare, să demonstreze o versiune funcțională de sprijin decizional. Asta dovedește că este posibil, nu că este posibil la nivelul întregii organizații. De îndată ce un al doilea departament, cu alte sisteme, alți proprietari de date și alte definiții, dorește să se conecteze, se constată adesea că prima versiune a fost adaptată exact pentru acea echipă. De ce un pilot care funcționează doar în colțișorul său nu livrează nimic nu este deci o problemă de tehnologie dezamăgitoare, ci de un fundament care nu a fost niciodată conceput mai larg. Pentru cine dorește să citească mai multe despre asta: de ce un pilot care funcționează doar în colțișorul său nu livrează nimic explică ce anume lipsește între un demo și o aplicație la nivelul întregii organizații.
Un sistem poate oferi cel mai bine fundamentat sfat și totuși să nu schimbe nimic, dacă nimeni nu are responsabilitatea de a lucra cu el. Acesta este un aspect organizatoric, nu un aspect tehnic: cine este proprietarul sfatului, cine evaluează dacă acesta este urmat și cine explică de ce, la un moment dat, nu a fost urmat. Fără acest proprietar, sprijinul decizional se scufundă în categoria experimentelor interesante. De ce un demo fără proprietar nu livrează nimic este legat de același aspect, și cine dorește să urmărească raționamentul exact îl poate găsi la de ce un demo fără proprietar nu livrează nimic.
Cerințele pe care le impune sprijinul decizional se referă în mare parte la ce trebuie să existe deja înainte ca fereastra de chat să poată face ceva semnificativ: date curate și accesibile, transfer funcțional între departamente, înregistrare structurată a discuțiilor și documentelor, și un proprietar clar pentru ce livrează sistemul. Exact de aceea măsurarea maturității de la hybridresourcing analizează dimensiunile fundamentale înainte de a aborda pe cele dependente: organizația, infrastructura IT și managementul datelor determină dacă există ceva pe care să se construiască sprijinul decizional.
Întrebarea dacă o organizație poate susține acest lucru este separată de întrebarea ce parte din muncă poate fi efectiv preluată de AI. Acest din urmă aspect este calculat de scanul de muncă al FTE TO AI pe sarcină: ce parte din muncă se lasă preluată și în ce condiții. Unde această pagină descrie ce trebuie să existe înainte ca sprijinul decizional să poată funcționa, scanul de muncă descrie ce se schimbă concret în munca însăși, odată ce acea bază este prezentă.
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.