Baseline je prvá z piatich úrovní v meraní vyspelosti hybridresourcing. Nejde o negatívne hodnotenie. Popisuje organizáciu, kde sedem dimenzií — vrátane organizácie, IT infrastruktúry a dátového manažmentu — ešte nemá štruktúru, ktorá by uniesla AI. Možno sa už s AI experimentovalo. Bežia pilotné projekty, boli nakúpené licencie, niekto v tíme používa jazykový model na správy. To na úrovni nič nemení. Baseline sa týka toho, čo tam stojí, nie toho, čo sa už skúšalo.
Na úrovni baseline chýba spoločný obraz o tom, kto je za čo zodpovedný, keď ide o AI. Rozhodnutia o nástrojoch sa prijímajú na úrovni oddelení, bez toho, aby mal niekto prehľad o tom, čo všetko beží. IT infrastruktúra je nastavená na pracovné procesy z čias pred AI: systémy, ktoré si nekomunikujú, žiadne centrálne miesto, kde sa údaje spájajú, žiadna vízia toho, čo je potrebné, aby modely mohli fungovať s údajmi organizácie. Dátový manažment existuje formálne — je tam archív, CRM, intranet — ale nikto nemôže s istotou povedať, kde presne aké údaje sú, kto k nim má prístup a či sú tie údaje správne.
Základné dimenzie majú prednosť pred závislými, a to pocítite na tejto úrovni najviac. Pilotný projekt, ktorý sám osebe funguje dobre, sa zastaví, keď sa má škálovať, pretože infrastruktúra pod ním to neunesie. Tím, ktorý s nadšením testuje AI aplikáciu, zistí, že údaje, ktoré potrebuje, nie sú nikde štruktúrovane dostupné. Nejde o ojedinelé prípady. Sú to predvídateľné dôsledky základu, ktorý ešte nie je hotový.
Baseline neznamená, že organizácia stagnuje alebo že ľudia nechcú. Často je pravda opak: existuje pohyb, existujú iniciatívy, bol uvoľnený rozpočet. Čo chýba, nie je motivácia, ale súvislosť. Samostatné pilotné projekty bez spoločnej infraštruktúry, izolované používanie údajov bez centrálnej správy, samostatné rozhodnutia bez spoločného vlastníctva. Energia tam je. Štruktúra na zachytenie tejto energie ešte nie.
Neznamená to ani to, že táto úroveň musí trvať dlho, alebo že je niečo v poriadku s organizáciou, ktorá tu začína. Väčšina organizácií, ktoré sa vážne zaoberajú AI, začína na úrovni baseline alebo tesne nad ňou. Táto úroveň je fotografia, nie rozsudok.
V kole hodnotenia (plot-ronde) merania vyspelosti hodnotí viacero ľudí samostatne, a pri organizáciách na úrovni baseline sa často objaví niečo konkrétne: rozptyl medzi respondentmi je veľký. Kde IT zodpovedná osoba vidí, že infraštruktúra má ešte veľké medzery, riaditeľ oddelenia si možno myslí, že je to v poriadku, pretože nástroje, ktoré používajú, fungujú tak, ako majú. Tento rozptyl je sám osebe signálom. Ukazuje, že ešte neexistuje spoločný obraz o tom, kde sa organizácia nachádza — a tento nedostatok spoločného obrazu je presne to, čo charakterizuje baseline.
Prechod z baseline na ďalšiu úroveň nevyžaduje viac AI projektov. Vyžaduje, aby niečo dostalo prednosť pred ostatným: jasné zodpovednosti, infrastruktúru, ktorá vie zbierať a poskytovať údaje, a dátový manažment, ktorý je dostatočne spoľahlivý na to, aby sa na ňom mohlo stavať. Bez tohto základu zostáva každý ďalší krok dočasný, pretože stojí na piesku.
Čo tento prechod konkrétne znamená pre vašu organizáciu, sa líši podľa situácie — závisí od odvetvia, veľkosti a od toho, ktorá zo siedmich dimenzií najviac zaostáva. Ako sa dostanete z baseline na ďalšiu úroveň popisuje, aké pohyby k tomu patria. Na porovnanie je užitočné vidieť aj to, kam tento krok vedie: čo znamená úroveň foundation v praxi ukazuje, ako vyzerá základ, keď je základná štruktúra hotová. Pre organizácie, ktoré chcú pozerať ďalej než len na ďalší krok, čo znamená úroveň insight v praxi popisuje, ako sa vyspelosť ďalej vyvíja, keď sú údaje a infrastruktúra v poriadku.
Meranie vyspelosti hybridresourcing sa zaoberá otázkou, či organizácia môže uniesť AI: či existuje základ, či stojí štruktúra, či existuje spoločný obraz o zodpovednostiach a údajoch. Je to iná otázka než to, aká časť samotnej práce prichádza do úvahy pre AI. Organizácia na úrovni baseline môže mať pracovné procesy, v ktorých sa mnoho úloh hodí na prevzatie AI — chýba len ešte štruktúra, aby sa to dalo robiť udržateľným spôsobom. Kto chce vedieť, koľko z práce samotnej, po úlohách, môže prevziať AI, nájde túto odpoveď nie v meraní vyspelosti, ale v pracovnej analýze (werkscan) FTE TO AI. Tá počíta pre každú úlohu, aká časť je vhodná pre AI, bez ohľadu na to, či je na to organizácia už pripravená. Obe odpovede spolu — či je organizácia pripravená a či je práca pripravená — dávajú úplný obraz predtým, ako niekam investujete.
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.