Cine lucrează pentru prima dată cu un model de limbaj vede ceva ce funcționează. Vine un răspuns, răspunsul este corect suficient de des, iar concluzia este la îndemână: acest lucru poate mai mult. Această concluzie nu este greșită, dar se bazează pe un singur moment dintr-o singură fereastră. O fereastră de chat arată dacă un model poate răspunde la o întrebare. Nu arată dacă organizația din spatele ei poate formula bine întrebarea, poate furniza datele corecte și poate face ca răspunsul să ajungă la o decizie care contează cu adevărat.
Această distincție este motivul pentru care proiectele pilot pornesc adesea, dar rareori sunt extinse la scară. Pilotul demonstrează că tehnologia poate face ceva. Nu demonstrează nimic despre cele șapte dimensiuni care determină dacă organizația poate și ea susține acest lucru: de la organizație și leadership la infrastructură IT, managementul datelor, procese, oameni, guvernanță și cultură. O fereastră de chat testează un singur caz practic, la un singur moment, cu un singur utilizator. Nu spune nimic despre ce se întâmplă atunci când o sută de utilizatori pun aceeași întrebare, cu date care nu sunt întotdeauna curate, într-un proces care nu este pregătit pentru un răspuns care variază.
Măsurarea maturității de la hybridresourcing nu se uită la o sarcină sau la un răspuns, ci la stratul de dedesubt: întrebarea dacă organizația în ansamblu este pregătită să lucreze cu AI, și nu doar să experimenteze cu ea. Acest lucru se realizează pe cinci niveluri — baseline, foundation, activation, insight, intelligence — și pe șapte dimensiuni care, împreună, determină unde se situează o organizație. Nu fiecare dimensiune are aceeași pondere în orice moment. Dimensiunile fundamentale, precum organizația și infrastructura IT, au prioritate în fața dimensiunilor care depind de acestea. Aceasta nu este o alegere a noastră, ci ordinea în care lucrurile funcționează: fără o infrastructură funcțională, un management bun al datelor are prea puțin control, iar fără un proces decizional clar, o infrastructură bună are prea puțin efect.
O parte importantă a măsurării este runda de plotare. Mai multe persoane din cadrul organizației evaluează separat, fără să vadă răspunsurile celorlalți. Ce rezultă din aceasta nu este doar o poziție pe cinci niveluri, ci și dispersia dintre ceea ce diferite persoane consideră a fi adevărat. O conducere care crede că organizația se află la nivelul activation, în timp ce departamentul IT se plasează la baseline, are o problemă mai mare decât media. Această dispersie este adesea mai informativă decât scorul în sine: arată unde organizația este în dezacord cu privire la ea însăși, și acesta este exact locul unde un pilot se blochează fără ca cineva să poată indica motivul.
Măsurarea maturității nu răspunde la întrebarea ce sarcini poate prelua AI. Nu spune nimic despre cât timp consumă o funcție cu o anumită activitate și nimic despre ce se întâmplă atunci când acea activitate dispare. Măsoară pregătirea, nu prelurea. O organizație poate obține un scor ridicat pe toate cele șapte dimensiuni și totuși să nu identifice nicio sarcină pregătită pentru a fi transferată. Invers, o organizație poate fi plină de sarcini care se pretează excelent la automatizare, în timp ce organizația însăși nu este încă pregătită să lase acest lucru să se întâmple în mod responsabil.
Măsurarea nu spune, de asemenea, care decizii pot sau nu pot fi automatizate — aceasta este o întrebare care merită atenție proprie, printre altele în prezentarea deciziilor care ar trebui să rămână în afara sferei de automatizare. Iar scorul nu spune nimic despre ce documentație lipsește în practică: cine dorește să știe ce ar trebui să conțină un inventar de decizii nu găsește acest lucru într-un nivel sau o dimensiune, ci într-un proces separat.
Ce face măsurarea, este să ofere claritate cu privire la poziția de start. Un scor scăzut pe una dintre cele șapte dimensiuni nu înseamnă automat că este ceva grav în neregulă; înseamnă că sunt posibile două rute, iar care dintre cele două se aplică diferă de la organizație la organizație — o diferență care este detaliată în continuare pe pagina care descrie cele două scenarii asociate unui scor scăzut. Cine dorește să înceapă cu o evaluare proprie, poate face acest lucru pe paginile care abordează maturitatea organizației înseși și maturitatea infrastructurii IT, ca două dintre cele șapte dimensiuni pe care este construită măsurarea completă.
Această separare este intenționată. O organizație care dorește mai întâi să știe dacă AI îi aduce ceva pune o întrebare diferită față de o organizație care dorește să știe dacă este pregătită să implementeze AI în mod responsabil. Ambele întrebări sunt legitime, dar necesită instrumente diferite. Cine lasă cele două întrebări să se suprapună obține un răspuns care nu se pliază bine pe niciuna dintre ele: un scor care sună ca o analiză a sarcinilor, sau o analiză a sarcinilor care se comportă ca și cum ar spune ceva despre pregătirea organizațională.
Măsurarea maturității, cu cele cinci niveluri, cele șapte dimensiuni și runda de plotare, este în curs de construcție. Nu există încă un mediu în care să vă puteți autentifica și evalua astăzi. Cei interesați se pot înscrie pe lista de așteptare și vor fi informați de îndată ce măsurarea devine disponibilă.
Odată ce pregătirea organizației este clarificată, rămâne fără răspuns cealaltă întrebare: ce parte din munca propriu-zisă se poate prelua efectiv. Acesta nu este un aspect pe care se concentrează această măsurare, și nici nu este intenția ei. Această întrebare este răspunsă de scanul de lucru al FTE TO AI, care calculează pe fiecare sarcină ce parte din muncă se califică pentru a fi preluată de AI — un calcul care înseamnă cu adevărat ceva doar atunci când organizația în care se aplică este de asemenea pregătită efectiv să îl susțină.
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.