Kennisbank

Insight: AI rozumiete, ale ešte na tom nestriedate riadenie všade

Podľa čoho spoznáte insight

Na úrovni insight sa zmenilo niečo, čo presahuje jednotlivé experimenty. Organizácia chápe nielen to, že AI niečo robí, ale aj prečo to na jednom mieste funguje a na inom nie. Vznikol jazyk, ktorým sa o tom dá hovoriť: ľudia hovoria o kvalite dát, o zodpovednosti pri chybách, o tom, ktoré procesy sa na automatizáciu hodia a ktoré nie. To je iný rozhovor než o rok skôr, keď bola otázka najmä to, či pilot niečo prinesie.

Čo je pre túto úroveň charakteristické: vhľad je prítomný, ale ešte nie je zakotvený všade v tom, ako sa robia rozhodnutia. Jedno oddelenie má jasnú predstavu o tom, aké dáta potrebuje a aké mu chýbajú. Iné oddelenie ešte v dobrej viere nasleduje pilot bez toho, aby niekto overil, či to podkladová infraštruktúra unesie. Insight teda nie je rovnomerná vrstva prekrývajúca celú organizáciu. Je to skôr súbor miest, kde sa rozsvietilo, medzi ktorými sú ešte úseky ponorené do tmy.

Čo ešte chýba

Krok k ďalšej úrovni, intelligence, si vyžaduje, aby sa tento vhľad premietol do riadenia. Nie príležitostne — ako reakcia na problém, ktorý sa vyskytne — ale štruktúrovane, ako súčasť toho, ako organizácia bežne funguje. To sa dotýka tých istých fundamentálnych dimenzií, ktoré boli rozhodujúce už na predchádzajúcich úrovniach: je manažment dát usporiadaný tak, že rozhodnutia na základe výstupov AI sa dajú obhájiť? Je IT infraštruktúra nastavená tak, že nové aplikácie nezačínajú vždy od nuly? Je organizácia samotná usporiadaná tak, že zodpovednosť za procesy poháňané AI má svoje jasné miesto, a nie je rozptýlená po celej organizácii?

Na úrovni insight často vidíte, že tieto otázky už boli položené, ale odpoveď sa pri jednotlivých dimenziách líši. Jedna dimenzia je už tak vyspelá, že riadenie je možné; iná ešte visí na jednotlivých iniciatívach. Práve tento rozdiel v tempe sa prejaví v rozptyle počas plot-kola: keď viacero ľudí skóruje samostatne, ukáže sa, že jeden respondent hodnotí manažment dát v organizácii ako už vyspelý, zatiaľ čo iný tú istú dimenziu ešte zaraďuje do foundation. Tento rozptyl nie je šum. Ukazuje, ktorá dimenzia si zaslúži pozornosť ako prvá a ktorá musí ešte nasledovať.

Poradie, ktoré to určuje

Pokušenie na tejto úrovni je zamerať pozornosť na dimenzie, ktoré sú najviditeľnejšie — často závislé dimenzie, blízke bežnej práci. Ale fundamentálne dimenzie majú prednosť. Ak manažment dát nie je v poriadku, každé riadenie na základe výstupov AI zostáva neisté, nech je vybudovaný vhľad akokoľvek veľký. Ak je IT infraštruktúra rozdrobená, každá aplikácia zostáva ostrovom, aj keď o nej organizácia už interne vie dobre hovoriť.

Toto nie je iné poradie než to, ktoré platilo na predchádzajúcich úrovniach. Je to to isté poradie, len na mieste, kde sa náklady na jeho obchádzanie stávajú viditeľnejšími. Pri baseline a foundation sa chýbajúci základ ešte dal skryť za to, že sa toho dialo málo. Pri insight sa už toho deje viac, a to slabú fundamentálnu dimenziu robí citeľnejšou skôr: riadenie, ktoré nedrží, rozhodnutia, ktoré sa spätne nedajú vysledovať, aplikácie, ktoré sa zastavia, hneď ako prekročia hranicu jedného oddelenia.

Čo si vyžaduje krok k intelligence

Prechod k intelligence nie je otázkou nasadenia väčšieho množstva AI. Je to otázka doladenia fundamentálnych dimenzií natoľko, že na nich závislé dimenzie môžu štruktúrovane stavať. To sa medzi organizáciami výrazne líši: jedna organizácia musí predovšetkým konsolidovať svoj manažment dát, iná má IT infraštruktúru, ktorú treba najprv zjednotiť, skôr než sa dá riadiť širšie. Čo to bude, závisí od toho, kde je rozptyl v plot-kole najväčší — to je miesto, na ktoré ďalšia úroveň čaká.

Kto chce nazrieť za intelligence, nájde na stránke o úrovni po intelligence popis toho, čo vzniká, keď riadenie už nie je len štruktúrované, ale samoučiace sa. Kto hľadá porovnanie skôr v procese, môže si pri activation prečítať, ako vyzerala fáza predtým, než vznikol vhľad, alebo zistiť, čo znamená, keď agenti, ktorí vykonávajú prácu, začínajú hrať úlohu vedľa riadiacej vrstvy, ktorá sa na tejto úrovni budúje.

Ďalšia otázka

Insight vám hovorí, kde sa organizácia nachádza vo svojej schopnosti unášať AI: ktoré dimenzie sú pevné a ktoré ešte voľné. To je iná otázka než to, aká časť samotnej práce je prenositeľná na AI. Hneď ako je nosná strana zreteľnejšie zmapovaná, stáva sa relevantnou druhá otázka: aká časť úloh v rámci procesu sa dá skutočne prevziať. Presne na to je vytvorený werkscan od FTE TO AI — metóda výpočtu, ktorá pri každej úlohe určí, aká časť práce je vhodná na prevzatie, takže rozhovor o intelligence sa netýka len pripravenosti, ale aj toho, čo sa, hneď ako je táto pripravenosť dosiahnutá, dá skutočne získať.