Direkcija, ki se loti dela z AI, si običajno zastavi eno vprašanje: kakšno delo lahko sistem od nas prevzame. To je upravičeno vprašanje, vendar je drugo po vrsti. Prvo vprašanje je, ali lahko organizacija okoli tega sistema ta sistem nosi. Kdor to zaporedje zamenja, opazi pilotne projekte, ki so na papirju obetavni, v praksi pa obtičijo, brez da bi bilo jasno, zakaj je tako.
AI nositi pomeni, da so organizacija, IT-infrastruktura in upravljanje podatkov urejeni, še preden se karkoli prevzame. To so temeljne razsežnosti: določajo, ali lahko aplikacija AI deluje na podlagi zanesljivih podatkov, znotraj infrastrukture, ki je za to prilagojena, znotraj organizacije, ki ve, kdo o čem odloča. Šele nato pridejo razsežnosti, ki so odvisne od teh temeljev. To zaporedje ni naša preferenca, temveč način, kako to deluje: odvisna razsežnost ne more rasti dlje, kot ji dopušča temelj pod njo. Če želite izvedeti, kako je to videti za vašo organizacijo na ravni infrastrukture, več o tej specifični plasti najdete na strani kako zrela je vaša IT-infrastruktura, ko gre za AI.
AI prevzeti je drugo vprašanje: kateri del določene naloge lahko opravi sistem in kaj ostaja delo ljudi. To je vprašanje, na katerega odgovarja delovna analiza FTE TO AI, po nalogah, z izidom, ki pokaže, kateri del je mogoče prevzeti. To vprašanje nima smisla, dokler ni ugotovljeno, ali lahko organizacija nosi rezultat. Sistem, ki prevzame nalogo, ustvari izhodne podatke (output). Če jih nihče ne more presoditi, če podatki, na katerih sistem deluje, niso zanesljivi, ali če ni jasno, kdo je odgovoren za izid, potem prevzem ne spremeni ničesar pri problemu. Le premakne ga.
Meritev zrelosti podjetja hybridresourcing gleda na stran nošenja. Pet stopenj, od izhodišča (baseline) do inteligence (intelligence), skozi sedem razsežnosti. Ne gre za oceno, ki pove, ali lahko uporabljate AI, temveč za sliko, kje se organizacija zdaj nahaja in katera razsežnost je trenutno najbolj omejujoča. V krogu ocenjevanja (plot-ronde) več oseb iz organizacije ocenjuje ločeno drug od drugega. Razpršenost, ki iz tega izhaja, je pogosto bolj informativna kot povprečje: velika razpršenost pri neki razsežnosti kaže, da znotraj direkcije ni skupne slike o tem, kje organizacija stoji. Če se sprašujete, zakaj se vaša lastna ekipa medsebojno ne strinja glede tempa uvajanja AI, se to navezuje na to, kar opisujemo na zakaj se vaša direkcija ne strinja glede tempa AI.
Meritev ne pove, kaj morate storiti. Ne prinaša prilagojenega nasveta, ne priporočila, ne korakov z časovnico. Prinaša strukturo: oceno po razsežnosti, sliko razpršenosti med ocenjevalci in indikacijo, kje bo organizacija verjetno obtičala, če se zdaj nadaljuje. Kaj s tem storite, je vaša odločitev. Meritev tudi ne zagotavlja izida. Visoka ocena na ravni organizacije pove nekaj o pripravljenosti, ne o rezultatu. Poleg tega imata lahko dve organizaciji z nizko oceno na isti razsežnosti povsem drugačne naslednje korake; kaj pri tem igra vlogo, lahko preberete na kateri dve scenariji ustrezata nizki oceni.
Meritev prav tako ni posnetek trenutka, ki bi ostal veljaven za vedno. Organizacije se spreminjajo, infrastruktura se zamenjuje, upravljanje podatkov se izboljšuje ali slabša. Kako pogosto je potrebna nova meritev, je odvisno od tega, kaj se je v vmesnem času spremenilo, in od tega, kako blizu prelomni točki je bila organizacija; to lahko preberete na kako pogosto je treba ponoviti meritev zrelosti.
Mnoge direkcije si sliko o pripravljenosti na AI oblikujejo na podlagi tega, kaj nekaj zaposlenih počne v klepetalnem oknu. Ta slika je ozka. Pove nekaj o individualni uporabi, nič pa o organizaciji, infrastrukturi ali upravljanju podatkov, ki stojijo za tem. Kaj se pri tem spregleda, je opisano na kaj ne vidite, če poznate le klepetalno okno. Za tiste, ki želijo začeti s širšo sliko organizacije same, obstaja stran kako zrela je vaša organizacija, ko gre za AI.
Meritev zrelosti podjetja hybridresourcing se zdaj izdeluje. Instrumenta, ki bi ga danes lahko izpolnili, še ni. Kdor želi meritev uporabiti takoj, ko bo na voljo, se lahko uvrsti na čakalno listo. To ni ponudba za nekaj, kar že obstaja, temveč način, kako ostati obveščen, kdaj bo na voljo.
Brž ko je jasno, ali lahko organizacija nosi AI, se vprašanje spremeni. Takrat postane relevantno vedeti, kateri del samega dela je mogoče prevzeti: ne kot splošno sliko, temveč po nalogah, z izidom, ki pokaže, kateri del lahko opravi AI in kateri del ostaja delo ljudi. Za to je bila zgrajena delovna analiza FTE TO AI. Stran nošenja in stran prevzema odgovarjata na različna vprašanja, in oboje je potrebno za popolno sliko — vendar zaporedje, v katerem si ju zastavite, določa, ali drugo vprašanje karkoli prinese.
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.