Zdravstvo deluje z drugačnim razmerjem med tveganjem in tempom kot večina sektorjev. Kjer si drugje pilotni projekt lahko privošči spodrsljaj brez posledic zunaj lastne organizacije, napaka v zdravstvenem procesu neposredno prizadene pacienta ali klienta. To razmerje ne upočasnjuje le uvajanja AI, temveč tudi spreminja vrstni red, v katerem morajo stvari stati. Organizacija se v zdravstvu ne more lotiti preizkušanja neke naloge, dokler podatki, na katerih ta naloga temelji, niso zanesljivo sledljivi, in ne more širiti obsega, dokler IT-infrastruktura ohranja ločene otočke namesto celote.
Poleg tega zdravstvo sestavlja več svetov, ki redko delujejo z enako hitrostjo. Backoffice, ki obdeluje račune in načrtovanje, je lahko na področju upravljanja podatkov že precej dlje kot samo zdravstveno oskrbovanje, kjer so sistemi pogosto urejeni po oddelkih ali specializacijah. Ta neenakost znotraj ene organizacije je natanko razlog, zakaj meritev zrelosti ne more temeljiti na enem samem oddelku. Kdor meri le podporne službe, vidi drugačno sliko kot kdor vključi tudi zdravstveno oskrbovanje, in obe sliki sta nepopolni brez druge.
Meritev hybridresourcing deluje s petimi ravnmi: baseline, foundation, activation, insight in intelligence. V zdravstvu je opazno, da veliko organizacij na dimenziji organizacije že doseže raven foundation ali activation — obstaja politika, obstajajo lastniki digitalnih pobud, obstaja vodstvena pozornost za AI. Toda pri upravljanju podatkov slika pogosto obstane na ravni baseline ali foundation, ker podatki o pacientih, elektronski dosjeji in operativni sistemi niso vedno zgrajeni tako, da bi jih bilo mogoče ponovno uporabiti za kaj drugega, kot za kar so bili prvotno zapisani.
Ta razlika med dimenzijami ni naključje. Vrstni red, v katerem se dimenzije razvijajo, je fiksen: organizacija, IT-infrastruktura in upravljanje podatkov morajo biti vzpostavljeni, preden lahko dimenzije, ki so od njih odvisne — kot je odločanje na podlagi AI-vpogledov — napredujejo naprej. Zdravstvena ustanova, ki vlaga v inteligentno nadzorno ploščo, preden so podatki v ozadju konsistentni, gradi na temelju, ki se še mora strditi. To pojasni del pilotnih projektov, ki se dobro začnejo in nato obstanejo: ne zato, ker aplikacija ne deluje, temveč zato, ker sloj pod njo ne zdrži obremenitve.
Sedem dimenzij meritve organizaciji poda pozicijo, toda krog s ploskim prikazom (plot-ronde) daje nekaj, kar je v zdravstvu še posebej pomembno: vpogled v razpršenost. Ko upravni direktor, IT-vodja in vodja zdravstvenega oddelka ločeno ocenijo iste dimenzije, se pogosto izkaže, da se njihove slike razhajajo. Upravni direktor vidi organizacijo, ki je pripravljena, oddelek za zdravstveno oskrbo pa vidi sisteme, ki še delujejo ločeno drug od drugega. Ta razpršenost je sama podatek. Kaže, kje znotraj organizacije je treba še opraviti pogovor, preden se lahko na kaj naslanja naložbena odločitev.
Ta razpršenost ni edinstvena za zdravstvo, vendar njene posledice tehtajo drugače. Pri grosistu ali proizvodnem podjetju napačna ocena pripravljenosti pripelje do zamude projekta; v zdravstvu pripelje do sistema, ki se uvede na temelju, ki ga ne zdrži, s posledicami za ljudi, ki v tem procesu niso imeli izbire. Kdor želi izvedeti, kako se ta presoja odvija v drugih sektorjih, lahko naredi primerjavo s tem, kako proizvodna industrija ocenjuje AI-zrelost ali s stanjem pri poslovnih storitvah, kjer so tveganja napačnega koraka praviloma manjša, temelji pa manjkajo enako pogosto.
Meritev hybridresourcing ne opisuje idealne slike niti obveznega razvojnega poti. Opisuje pozicijo na sedmih dimenzijah, v določenem trenutku, kot jo vidi več oči. Za zdravstveno ustanovo to predvsem pomeni, da vprašanje ni, ali je pripravljena na AI na splošno, temveč v katero dimenzijo mora najprej vlagati, preden naslednji korak prinese kaj koristnega. Za eno ustanovo je to IT-infrastruktura, ki povezuje oddelke, za drugo je to upravljanje podatkov, ki podatke naredi uporabne zunaj njihovega prvotnega namena.
Zdravstvo to vprašanje deli z drugimi sektorji, ki delujejo s kompleksnimi, razdrobljenimi sistemi. Stanje pri transportnem sektorju in njegovi AI-zrelosti ali pri izobraževanju in stanju AI-pripravljenosti kaže, da se razdrobljenost sistemov in procesov povsod izraža drugače, vendar da vrstni red od temeljnih k odvisnim dimenzijam vedno sledi istemu vzorcu.
Meritev zrelosti hybridresourcing odgovori na vprašanje, ali organizacija lahko podpira AI: ali so organizacija, infrastruktura in podatki pripravljeni, da se nekaj zgradi nanje. Ne odgovori na vprašanje, katero delo dejansko lahko prevzame AI. Na to vprašanje odgovori delovna analiza (werkscan) podjetja FTE TO AI, ki za vsako nalogo izračuna, kateri del dela pride v poštev za prevzem. Organizacija, ki prek meritve zrelosti ve, kje stoji njen temelj, lahko s to delovno analizo nato vidi, katero delo se lahko zgradi na tem temelju in katero delo za to še ni pripravljeno.
Meritev zrelosti je v pripravi. Kdor želi spremljati razvoj ali med prvimi izmeriti, kako lastna organizacija ocenjuje na sedmih dimenzijah, se lahko prijavi na čakalno listo.
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.