Inštalacijska panoga je sestavljena iz dveh svetov, ki redko postavljata isto vprašanje. Na eni strani je fizično delo: monterji, ki polagajo vode, priklapljajo opremo, odpravljajo okvare na lokaciji. Na drugi strani je organizacija okoli tega: načrtovanje, priprava dela, administracija, stik s strankami, upravljanje zalog. Prvega ni mogoče avtomatizirati; drugega je mogoče, v različni meri. To razmerje — veliko ročnega dela z organizacijsko lupino, ki obdeluje informacije — določa, kje lahko zrelost AI v tej panogi raste in kje je meja, ki je programska opreme ne rešuje.
Ta lupina je večja, kot se pogosto domneva. Delovni nalogi, evidenca ur, naročila materiala, načrtovanje monterjev, komunikacija z naročniki in podizvajalci: to so procesi, ki so v veliki meri sestavljeni iz podatkov in pravil odločanja. Ali lahko organizacija to izkoristi, ni odvisno od volje po prenovi, temveč od tega, kaj že obstaja. Podjetje, ki načrtuje na podlagi table in telefonskih klicev, ima drugačno izhodišče kot podjetje s sistemom načrtovanja, ki že zbira podatke o pretočnih časih in razpoložljivosti.
Inštalacijska podjetja, ki preizkušajo AI, začnejo pogosto z vidnim: klepetalnim robotom za vprašanja strank, orodjem, ki pomaga pri pripravi ponudb. To deluje začasno, dokler se ne izkaže, da osnovni podatki niso skladni. Kode materiala, ki se razlikujejo po lokacijah, evidenca ur, ki se delno vodi na papirju, podatki o strankah, ki se v treh sistemih imenujejo različno — to ni težava AI, temveč težava upravljanja podatkov, ki je pred AI.
Tudi organizacijska razsežnost tu igra močnejšo vlogo kot pri pisarniškem delu. Inštalacijska podjetja pogosto delujejo z ustaljenim jedrom in spremenljivo skupino podizvajalcev ali začasnih delavcev. Kdo odloča o novem sistemu, kdo ga vzdržuje in ali monterji sami vnašajo podatke ali to prepustijo notranji službi — ta vprašanja odločajo, ali bo aplikacija AI sprejeta ali bo ostala ob delu, ne pa del njega. Sistem, ki ga je izbrala notranja služba, a bi ga morali uporabljati monterji na terenu, se pri tem prehodu pogosto zatakne.
Fizična narava dela prinaša specifično zahtevo glede IT: mobilni dostop, delo brez povezave na lokacijah brez signala, povezava med terenskim delom in pisarniškimi sistemi. Mnoga inštalacijska podjetja so to infrastrukturo že delno zgradila — iz nuje, ne iz strategije AI — vendar ne vedno tako, da sistemi med seboj komunicirajo. Orodje za načrtovanje in sistem za fakturiranje, ki obstajata drug ob drugem brez skupnih podatkov, ne dajeta podlage, na kateri bi AI lahko kaj dodal.
S tem se ta panoga razlikuje od panoge, kot je zdravstvo, kjer zrelost AI v zdravstvu predvsem zavirajo predpisi in odgovornost, ali od trgovine na debelo, kjer zrelost AI v trgovini na debelo bolj vrti okoli podatkov o zalogah in naročilih kot okoli mobilne infrastrukture. V inštalacijski panogi je vprašanje bolj: obstaja enotna, celovita slika naloge, od prvega stika do zaključka, ali pa te informacije razpadejo v ločene sisteme, ki jih nihče ne povezuje.
Meritev zrelosti podjetja hybridresourcing preverja sedem razsežnosti, med katerimi organizacija, IT infrastruktura in upravljanje podatkov predhajajo preostalim. V inštalacijski panogi je to logično zaporedje, ne izbira. Brez enotnih podatkov o materialu, urah in strankah nobena aplikacija AI nima česa zanesljivega, na čemer bi lahko gradila. Brez infrastrukture, ki povezuje terensko delo in pisarno, ostane vsaka aplikacija omejena na enega od dveh svetov. In brez organizacije, ki jasno določi, kdo je odgovoren za sisteme, ki jih uporabljajo tako redni zaposleni kot fleksibilni delavci, se vsaka pobuda zaplete v nejasnost glede lastništva.
Ta panoga ta vzorec deli tudi s predelovalno industrijo in prometnim sektorjem. Pri zrelosti AI v predelovalni industriji prav tako igra vlogo kombinacija fizičnega procesa in digitalne lupine, pri zrelosti AI v prometnem sektorju pa je mobilnost in razpršenost delovnih lokacij podobno vprašanje. Kdor dela v inštalacijski panogi, torej v drugih panogah z veliko dela zunaj pisarne prepozna del svojega položaja, vendar specifična kombinacija dovoljenj, varnostnih predpisov in poznavanja materiala tu naredi razsežnost upravljanja podatkov težjo kot drugod.
Ker krog meritve vsako osebo oceni posebej — direktorja, načrtovalca, monterja, odgovornega za IT — postane vidno, ali se te slike ujemajo. V panogi s tako velikimi razlikami med pisarno in terenom je ta razpon pogosto večji, kot bi pričakovali, in ravno ta razpon je poveden: pokaže, kje je organizacija enotna glede svoje pripravljenosti in kje ni.
Ta stran opisuje, ali lahko organizacija nosi AI — ali so temelji organizacije, infrastrukture in podatkov urejeni. To je drugo vprašanje kot to, kateri del dela bi AI dejansko lahko prevzel. Za to vprašanje delovni pregled podjetja FTE TO AI po nalogah izračuna, kateri del dela pride v poštev za prevzem, na podlagi tega, kaj delo dejansko vključuje, in ne na podlagi pripravljenosti organizacije, ki stoji za njim. Kdor želi izvedeti, kje stoji inštalacijska panoga, dobro naredi, če ti dve vprašanji obravnava ločeno: najprej, ali je temelj postavljen, šele nato, katero delo se lahko dejansko prenese.
Orodje, s katerim se ta meritev izvaja, je v izdelavi. Kdor želi opraviti meritev zrelosti takoj, ko bo na voljo, se lahko prijavi na seznam čakajočih.
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.