Kennisbank

Ljudje in veščine: razsežnost, ki je ne rešite z usposabljanjem

Zakaj je ta razsežnost posebna

Od sedmih razsežnosti v meritvi zrelosti je ljudje in veščine najpogosteje omenjen razlog, zakaj AI-pilot ne zraste naprej. Ne ker ljudje ne bi hoteli, temveč ker je veščina nekaj drugega kot znanje. Nekdo lahko ve, kaj je jezikovni model, in vseeno ne ve, kdaj je izidu mogoče zaupati. Ta vrzel med vedeti in znati uporabiti je natanko to, kar ta razsežnost meri.

Ta razsežnost je povezana z drugimi temeljnimi razsežnostmi. Veščine se razvijajo počasi, če organizacija sama ni zasnovana za učenje z AI, in vadba z AI-orodji slabo deluje, če IT-infrastruktura ne ponuja okolja za varno eksperimentiranje. Kdor razmišlja le v smislu proračuna za usposabljanje, zgreši ta vrstni red.

Kaj pomenijo pet stopenj v praksi

Na ravni baseline majhno število ljudi na lastno pobudo uporablja orodja AI, zunaj pogleda organizacije. Ni skupne slike o tem, kaj deluje in kaj ne, in tisto, kar se nekdo nauči, ostane pri tej osebi. Kaj baseline pomeni v praksi torej ni pomanjkanje zanimanja, temveč odsotnost strukture za izkoriščanje tega zanimanja.

Na ravni foundation obstaja prva skupna osnova: nekaj ljudi je razvilo podobne veščine, nastal je skupen besednjak, in posamezne izkušnje se občasno delijo. Kaj foundation pomeni v praksi je korak od individualne uporabe k nečemu, kar začne spominjati na ekipo, ki razume isto stvar.

Na ravni activation ljudje strukturno uporabljajo AI znotraj svojih lastnih nalog in prepoznajo, za kaj je primeren in za kaj ni. Na ravni insight se poudarek premakne: ljudje ne znajo le uporabljati AI, temveč tudi presoditi, ali je izid pravilen in zakaj. Na ravni intelligence ta presoja ni več ločen korak, temveč del tega, kako se delo običajno opravlja, razširjen po celotni organizaciji in ne le pri nekaj zgodnjih uporabnikih.

Od kod izhaja razpršenost v plot-krogu

Pri tej razsežnosti pogosto nastane največja razlika med tem, kaj oceni CIO, in tem, kaj oceni vodja ekipe. CIO vidi usposabljanja, ki so bila organizirana, in to šteje kot napredek. Vodja ekipe vidi, da to usposabljanje ni veliko spremenilo dejanskega poteka dela, in oceni nižje. Obe opazovanji sta pravilni; le merita drugi del iste razsežnosti. Ponudba in uporaba nista isto, in plot-krog prav to vrzel razkrije, namesto da bi jo povprečil in zabrisal.

Od česa je odvisen dvig za eno stopnjo

Dvig za eno stopnjo pri ljudeh in veščinah ni odvisen predvsem od proračuna za tečaje. Odvisen je od ponavljanja: ljudi, ki AI še naprej uporabljajo pri resničnem delu, ne pri vnaprej pripravljenih primerih. Odvisen je od časa, ki je dejansko na voljo poleg rednih nalog in ni le formalno dodeljen na papirju. In odvisen je od okolja, v katerem delanje napak pri učenju ni razlog za vrnitev na stari način dela.

Poleg tega je ta korak odvisen od tega, ali se veščina naredi vidno in deli. Nekdo, ki se dobro nauči preveriti izid AI, organizaciji koristi le, če ta način dela pride nekam, kjer ga lahko prevzamejo tudi drugi. Brez tega mehanizma ostane vsak napredek vezan na eno osebo in izgine, takoj ko ta oseba spremeni funkcijo.

To takoj pokaže, zakaj to razsežnost redko lahko popravite samostojno. Kako se ljudje učijo, ali je nekdo dobro opravil delo, in ali se to učenje prepozna in nagradi, je neposredno povezano s tem, kako zrelo je upravljanje uspešnosti. In veščine se tudi razvijajo počasneje, če so podatki, s katerimi ljudje vadijo, nezanesljivi, zato ta razsežnost redko stoji ločeno od tega, kako zrelo je upravljanje podatkov.

Kaj to ne odgovori

Ta razsežnost pokaže, ali so ljudje v organizaciji pripravljeni delati z AI na ravni, ki ustreza ambiciji. Ne pokaže, kateri del določene funkcije lahko prevzame AI in kateri del mora ostati pri človeku. To je drugo vprašanje, na katerega se odgovori po nalogi in ne po organizaciji. Delovni sken podjetja FTE TO AI izračuna, kateri del dela v vlogi je primeren za prenos na AI, nalogo za nalogo. Kjer ta stran opisuje, ali so ljudje pripravljeni spremljati ta prenos, delovni sken pokaže, kaj se natančno lahko prenese — in to je smiselno vprašanje šele, ko je stran, ki nosi ta prenos, kot je opisano tukaj, na trdnih temeljih.