Vodja delovne sile — pogosto odgovoren za kadrovsko načrtovanje, upravljanje kapacitet ali povezavo med HR in poslovanjem — dobi AI na svojo mizo, brez da bi mu kdo vnaprej razložil, kaj to pomeni za zasedenost. Vprašanje pride od zgoraj: manjši vpliv novega osebja, drugačni profili, bolj prilagodljivo skaliranje. Vodja delovne sile mora na to imeti odgovor, čeprav sam ne ve, ali ima organizacija urejene robne pogoje, da bi ta odgovor lahko uresničila.
Vprašanje ni, ali AI vpliva na delovna mesta. Na to vprašanje so že odgovorili drugi, višje v organizaciji. Vprašanje, ki si ga postavlja vodja delovne sile, je drugačno: na podlagi katerih predpostavk se sedaj prilagaja kadrovsko načrtovanje, in kako trdne so te predpostavke? Če so scenariji kapacitet zgrajeni na obljubi AI, ki predpostavlja dobre podatke, delujočo infrastrukturo in ekipe, ki znajo delati z izidi, in ti robni pogoji niso izpolnjeni, potem načrtovanje ne drži. To se ne pokaže danes. Pokaže se v trenutku, ko je vpliv novega osebja že upočasnjen, a rezultat ne pride.
Vodja delovne sile, ki svoje kadrovsko načrtovanje temelji na učinku AI, ki se ne uresniči, ostane sam. Formacija je takrat že prilagojena, prosta delovna mesta so bila ustavljena ali pa ravno odprta, in poslovanje računa na kapaciteto, ki se izkaže, da je ni. Popravljanje zahteva čas, ki ga kadrovsko načrtovanje nima — pridobivanje novega osebja ima svoj časovni okvir, in vrzel, ki jo opazimo prepozno, se ne da zapreti s pritiskom na gumb. To tveganje ni v tehnologiji. Je v predpostavki, da tehnologija že deluje v organizaciji, ki na to še ni pripravljena.
Če vodja delovne sile vnaprej ve, kako zrela je organizacija, se njegov položaj spremeni. Lahko razlikuje med scenarijem kapacitet, ki je realističen na kratek rok, in scenarijem, ki je odvisen od temeljev, ki jih je še treba zgraditi. Poslovanju lahko poda časovnico, ki drži, namesto časovnice, ki upa. To ni garancija za dober izid, je pa načrt, ki se ne poruši, takoj ko se prva predpostavka izkaže za napačno.
Kar vodja delovne sile ne sprejme, je časovni načrt AI, ki govori o prihodnji kapaciteti, ne da bi navedel, kaj mora prej biti vzpostavljeno. "AI bo na dolgi rok nadomestil del vpliva novega osebja" ni podlaga za načrtovanje, če nihče ne more povedati, ali so upravljanje podatkov, IT-infrastruktura in organizacijska struktura za to že pripravljeni. Prav tako ne sprejme nobene številke, ki temelji le na občutku navdušenega sponzorja. Kar potrebuje, je slika o tem, kje organizacija dejansko stoji, po posamezni dimenziji, s razponom med tem, kaj o tem menijo različni ljudje v organizaciji — kajti ta razpon je sam po sebi že informacija o tem, kako stabilna je predpostavka o kapaciteti.
Meritev zrelosti hybridresourcing oceni organizacijo na petih ravneh — baseline, foundation, activation, insight, intelligence — v sedmih dimenzijah. Temeljne dimenzije, kot so organizacijska struktura, IT-infrastruktura in upravljanje podatkov, pridejo pred odvisnimi dimenzijami, ne ker bi bilo to zgolj priljubljeno, temveč ker je to vrstni red, v katerem stvari delujejo: brez delujoče infrastrukture in zanesljivih podatkov ima AI malo na kar bi lahko oprl, ne glede na to, kako dobro je organizacijska struktura že urejena. V krogu ocenjevanja več ljudi oceni ločeno, tako da postane vidno, kje se slika organizacije ujema in kje se razhaja. Za vodjo delovne sile je ta razpon pogosto najbolj uporaben signal: velik razpon pri upravljanju podatkov pomeni, da nihče ni prepričan, ali je temelj vzpostavljen, in prav to je temelj, na katerem stojijo scenariji kapacitet.
Ta pristop se dotika tudi drugih vlog v organizaciji, vsaka s svojim interesom: izvršni direktor, ki išče odgovor na zastale poskuse AI, operativni direktor, ki mora oceniti operativno pripravljenost in direktor kadrovske službe, ki spremlja organizacijsko plat zrelosti AI. Tudi po panogah se slika razlikuje, kot je razvidno iz tega, kako daleč je gradbeni sektor pri temeljih za AI in kako se to razmerje kaže v primerjavi s stanjem v sektorju inštalacij.
Meritev zrelosti pove nekaj o strani nosilnosti: ali lahko ta organizacija nosi AI, ali so temelji vzpostavljeni, ali so podatki urejeni, ali je infrastruktura za to pripravljena. Ne pove nič o tem, kateri del dela lahko AI dejansko prevzame. To je drugo vprašanje, z drugim orodjem. Ko je slika o pripravljenosti vzpostavljena, je logični naslednji korak vprašanje, ki sledi: kateri del dela, naloga za nalogo, je dejansko prenosljiv. To izračuna delovna analiza podjetja FTE TO AI — po nalogah, na podlagi tega, kaj delo dejansko vsebuje, ne na podlagi predpostavke o organizaciji kot celoti.
Meritev zrelosti je v izdelavi. Trenutno ni mogoče naročiti poročila in ni svetovalca, ki bi prišel skozi dimenzije. Kdor želi meritev uporabiti, ko bo na voljo, se lahko prijavi na čakalni seznam.
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.