Kennisbank

Kako zreli so vaši ljudje in veščine, ko gre za AI

AI-pilotni projekti redko obtičijo zaradi tehnike. Obtičijo zaradi tega, kaj ljudje zmorejo in ne zmorejo, si upajo in znajo. Organizacija ima lahko odlične podatke in trdno infrastrukturo in vseeno obtiči, ker nihče dobro ne ve, kaj AI dejansko počne in kaj ne, kdaj je nezaupanje upravičeno in kdaj ni, ter kdo ima kakšno vlogo, ko model dobavi nekaj, kar mora človek presoditi. Ta stran obravnava to dimenzijo: ljudi in veščine, eno od sedmih dimenzij, ki jo zajema meritev zrelosti hybridresourcing.

Kaj ta dimenzija obsega

Ljudje in veščine zajema tri plasti, ki se pogosto obravnavajo ločeno, čeprav so med seboj povezane. Prva plast je znanje: ali zaposleni razumejo, kaj AI-sistem počne, kje so meje in katere napake so tipične za vrsto uporabe, ki jo uporabljajo. Druga plast je veščina: ali ljudje dejansko znajo presoditi izid AI, ga popraviti ali ga postaviti ob svojo lastno presojo. Tretja plast je odnos: ali obstaja prostor za preizkušanje AI, prijavljanje napak in prilagajanje, ali pa prevladuje strah pred novostmi ali slepo zaupanje. Organizacija, ki vlaga samo v usposabljanja, a ne naslavlja odnosa, pogosto ostane na isti ravni, tudi po letih tečajev.

Ker je ta dimenzija močno odvisna od posameznih ljudi, jo hybridresourcing ne meri z eno oceno, temveč z okroglo primerjavo: več udeležencev oceni ločeno, in razpršenost med njihovimi odgovori postane vidna. Velika razpršenost je sama po sebi že izid. Kaže, da se organizacija na papirju zdi na eni ravni, medtem ko delovna praksa doživlja nekaj drugega kot vodstvo.

Pet nivojev

Na osnovni ravni (baseline) ni skupne slike o tem, kaj AI je ali kaj počne. Posamezni ljudje eksperimentirajo, a ni skupnega jezika ali strukture za izmenjavo izkušenj. Na temeljni ravni (foundation) je prisotno osnovno znanje, običajno pri omejeni skupini, medtem ko preostala organizacija sledi na razdalji. Raven aktivacije (activation) pomeni, da bistven del vključenih zaposlenih ve, kaj AI pomeni za njihovo lastno delo, in z njo lahko praktično ravna. Raven vpogleda (insight) k temu dodaja, da lahko ljudje kritično presojajo izide AI in vedo, kdaj morajo podvomiti. Na ravni inteligence (intelligence) je ta veščina razpršena po organizaciji, zasidrana v tem, kako ljudje delajo, in ni odvisna od nekaj zgodnjih uporabnikov.

Kje na tej lestvici organizacija stoji, ni nikoli stvar intuicije. Odvisno je od tega, koliko ljudi dejansko dela z AI, kako raznolike so njihove izkušnje in ali se te izkušnje kje združujejo. Prav zato okrogla primerjava prinese več kot anketa z enim respondentom na skupino.

Po čem prepoznate, kje stojite

Nekaj znakov kaže na nizko raven. Če vprašanja o AI vedno pristanejo pri istih nekaj ljudeh, znanje ni razširjeno. Če si nihče ne upa zavrniti izida AI, ker ne pozna logike, ki stoji za njim, manjka veščina presoje. Če se AI-projekti začenjajo, ne da bi bili vključeni ljudje, ki morajo z njimi delati, manjka podpora, potrebna za to, da se nekaj dvigne mimo pilotne faze.

Višjo raven prepoznate po nasprotnem: razprave o izidih AI so vsebinske namesto principielne, zaposleni sami predlagajo, kje AI lahko pomaga in kje ne, ter organizacija, v kateri se dvom o rezultatu AI obravnava kot običajen del dela, ne kot znak, da je projekt spodletel.

Kaj zahteva ena raven višje

Pot do višje ravni redko začne s več tehnike. Začne se z ozaveščanjem tega, kaj ljudje že znajo in kje so vrzeli, ter z organiziranjem trenutkov, v katerih se izkušnje izmenjujejo, namesto da ostajajo izolirane pri posameznih poskusih. Kaj to konkretno stane, v času in pozornosti, se med organizacijami in izhodiščnimi ravnmi močno razlikuje; kdor želi indikacijo, jo najde na strani, ki izračuna koliko stane, da organizacija naraste eno raven.

Ljudje in veščine sicer niso ločeni od drugih dimenzij. Kdor želi presojati AI, mora tudi razumeti, kako se ta presoja zapisuje in uporablja, kar se navezuje na upravljanje uspešnosti, ko gre za AI. Kdor si želi upati prijavljati napake, mora vedeti, da so zasebnost in varnost urejene, kar je povezano s tem, koliko stane, da zasebnost in varnost narasteta eno raven. In kdor želi zgraditi zaupanje v izide AI, prej ali slej naleti na vprašanja, ki sodijo k temu, koliko stane, da etika naraste eno raven.

Meja te meritve

Ta stran opisuje, ali lahko ljudje v vaši organizaciji nosijo AI: razumejo, presojajo in usmerjajo. Ne opisuje, kateri del dela je mogoče dejansko prevzeti z AI. To je drugo vprašanje, z drugim orodjem. Delovna skener (werkscan) podjetja FTE TO AI za posamezno nalogo izračuna, kateri delež dela pride v poštev za AI, glede na naravo naloge in okoliščine, v katerih se izvaja. Ta izid je smiseln šele takrat, ko je nosilna stran, vključno z ljudmi, ki morajo delati z izidi, že dosegla določeno raven. Kdor želi izvedeti, kje trenutno stoji organizacija, se lahko prijavi na čakalno listo meritve zrelosti, ki je še v izdelavi.