Sektor IKT ima prednost, ki je hkrati tudi pasti. Kjer se druge panoge še privajajo na idejo AI, je znanje o modelih, arhitekturah in orodjih v tem sektorju običajno že prisotno. Razvijalci eksperimentirajo, ekipe gradijo dokaze koncepta (proof-of-concept), in redko obstaja odpor do same tehnologije. To ustvarja vtis, da je sektor kot celota daleč. Vendar je tehnična spretnost dela organizacije nekaj drugega kot zrelost organizacije kot celote. Ravno tam se stvari pogosto zataknejo.
V IT-podjetju ali IT-oddelku je infrastruktura praviloma urejena: obstaja računalniška zmogljivost, obstajajo razvojna okolja, obstajajo izkušnje z uvajanjem programske opreme. To je ena od temeljnih razsežnosti, ki se ocenjuje pri meritvi zrelosti, in na tej točki sektor običajno dosega visoke ocene. Vendar druge temeljne razsežnosti — kako je organizacija urejena okoli pobud AI in kako se upravlja s podatki zunaj sistemov samih razvijalcev — ne potekajo vedno enako hitro. Močan IT-oddelek ne pomeni, da lahko preostanek organizacije sledi enakemu tempu. Prodaja, finance, kadrovska služba: te funkcije imajo pogosto drugačen odnos do podatkov in do sprememb kot ljudje, ki razvijajo pilotne projekte AI.
Ta razlika pojasnjuje vzorec, ki se v tem sektorju pojavlja pogosteje kot drugje: piloti, ki tehnično delujejo odlično, vendar ne prerastejo v stalno mesto v podjetju. Ne zato, ker model ne bi bil dovolj dober, ampak zato, ker organizacija okoli njega ni urejena tako, da bi lahko sprejela rezultat. Kdor želi glede temeljnih razsežnosti razumeti, zakaj ta vrstni red ni stvar dogovora, več o tem najde v zakaj morajo biti temeljne razsežnosti najprej urejene.
V sektorju IKT je razpon med anketiranci pogosto večji kot v panogah z bolj enotnimi funkcijami. Razvijalec in vodja prodaje znotraj istega podjetja lahko organizacijo umestita na skoraj nasprotne ravni — eden vsak dan vidi napredne aplikacije, drugi pa preglednico, ki se še vedno posodablja ročno. Ta razpon je sam po sebi informacija. Kaže, da zrelost AI v tem sektorju redko velja za celoten sektor, temveč je močno odvisna od tega, kateri oddelek se meri in kdo je vprašan.
Zaradi tega je krog meritve z več anketiranci v sektorju IKT prej bolj vreden kot drugje, ne manj. Posamezna ocena, ki jo poda CIO ali CTO, tvega, da se slika tehničnega jedra posplošuje na celotno organizacijo, medtem ko odvisne razsežnosti — kjer se AI dejansko vključuje v procese — lahko dosežejo povsem drugačne rezultate.
Razmerje med tehnologijo in organizacijo je v drugih sektorjih drugačno. V finančnih storitvah je poudarek pogosto na regulaciji in obvladovanju tveganj kot dejavniku, ki upočasnjuje razvoj; ta slika je opisana v kako daleč so finančne storitve z zrelostjo AI. V gradbeništvu je pogosto ravno razsežnost upravljanja podatkov glavna ovira, ker so podatki o projektih in materialih razpršeni med različnimi stranmi; to je razloženo v kako daleč je gradbeništvo z zrelostjo AI. V sektorju IKT problem redko tiči v pomanjkanju tehničnega znanja ali podatkov — težava je pogosteje v organizacijski razsežnosti: kdo odloča, kateri pilot se nadgradi, in na podlagi česa.
Meritev zrelosti to razlikovanje prikaže skozi sedem razsežnosti in pet ravni, od izhodiščne ravni do ravni intelligence. Za organizacijo IKT rezultat redko predstavlja ravno črto: infrastruktura in tehnična spretnost sta običajno na višji ravni kot organizacija in odločanje. Ta neenakost je ravno tam, kjer je meritev koristna — ne zato, da bi potrdila, da je sektor "na dobri poti", ampak da bi pokazala, katera razsežnost zaostaja in zato ne more napredovati, ne glede na to, kako napredni so modeli, ki že delujejo.
Eden od delov, ki je v tem sektorju pogosto podcenjen, je zapisovanje odločitev: kdo je sprejel katero odločitev o kateri pobudi AI in na podlagi katerih informacij. Brez tega popisa je težko ugotoviti, zakaj je bil pilot nadgrajen ali ne. Kaj sodi v tak popis, je opisano v kaj sodi v popis odločitev.
Ta meritev pove nekaj o organizaciji kot celoti: ali obstaja temelj, na katerem lahko slonijo pobude AI, in ali je ta temelj enako trden po celotnem podjetju, ali le pri ljudeh, ki so tehnologiji najbližje. To vprašanje je predhodno drugemu vprašanju, in sicer kateri del dela samega je primeren za AI. To je druga vrsta meritve. Za organizacije, ki želijo vedeti, kateri del dela, nalogo za nalogo, lahko prevzame AI, obstaja delovna analiza podjetja FTE TO AI — meritev, ki ne gleda na organizacijo kot celoto, temveč na samo delo, funkcijo za funkcijo in nalogo za nalogo.
Meritev zrelosti je v razvoju. Kdor želi izvedeti, kdaj bo meritev na voljo, se lahko prijavi na čakalno listo in prejme obvestilo, ko bo orodje pripravljeno za uporabo.
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.