Kdor prvič dela z jezikovnim modelom, vidi, da nekaj deluje. Pride odgovor, odgovor je dovolj pogosto pravilen, in sklep je očiten: to zmore več. Ta sklep ni napačen, vendar temelji na enem samem trenutku v enem samem oknu. Okno za klepet pokaže, ali model lahko odgovori na vprašanje. Ne pokaže, ali organizacija za tem lahko dobro postavi vprašanje, dobavi ustrezne podatke in odgovor pripelje do odločitve, ki šteje.
Ta razlika je razlog, da se pilotni projekti pogosto začnejo, a le redko razširijo. Pilot dokaže, da tehnologija nekaj zmore. Ne dokaže ničesar o sedmih razsežnostih, ki določajo, ali lahko organizacija to zmožnost tudi ponese naprej: od organizacije in vodstva do IT-infrastrukture, upravljanja podatkov, procesov, ljudi, upravljanja (governance) in kulture. Okno za klepet preizkusi en praktični primer, v enem trenutku, z enim uporabnikom. Ne pove ničesar o tem, kaj se zgodi, ko sto uporabnikov postavi isto vprašanje, s podatki, ki niso vedno čisti, v procesu, ki ni zasnovan za odgovor, ki se spreminja.
Meritev zrelosti podjetja hybridresourcing ne gleda na nalogo ali odgovor, temveč na plast pod tem: vprašanje, ali je organizacija kot celota pripravljena delati z AI, in ne le eksperimentirati z njim. To se dogaja na petih ravneh — baseline, foundation, activation, insight, intelligence — in prek sedmih razsežnosti, ki skupaj določajo, kje se organizacija nahaja. Ne vsaka razsežnost tehta enako v vsakem trenutku. Temeljne razsežnosti, kot sta organizacija in IT-infrastruktura, imajo prednost pred razsežnostmi, ki so od njih odvisne. To ni naša izbira, temveč vrstni red, v katerem to deluje: brez delujoče infrastrukture ima dobro upravljanje podatkov malo prijema, in brez jasnega odločanja ima dobra infrastruktura malo učinka.
Pomemben del meritve je krog plotanja (plot-ronde). Več ljudi znotraj organizacije oceni situacijo ločeno, brez vpogleda v odgovore drugih. Iz tega ne izhaja le pozicija na petih ravneh, temveč tudi razpršenost med tem, kaj različni ljudje mislijo, da je res. Vodstvo, ki meni, da je organizacija na ravni activation, medtem ko se IT sam uvršča na baseline, ima težavo, ki je večja od povprečja. Ta razpršenost je pogosto bolj informativna kot ocena sama: pokaže, kje se organizacija ne strinja glede same sebe, in ravno tam se pilot zatakne, ne da bi kdorkoli lahko pojasnil zakaj.
Meritev zrelosti ne odgovori na vprašanje, katere naloge lahko AI prevzame. Ne pove ničesar o tem, koliko časa določena funkcija porabi za določeno opravilo, in ničesar o tem, kaj se zgodi, ko to opravilo izgine. Meri pripravljenost, ne prevzema. Organizacija lahko doseže visoko oceno na vseh sedmih razsežnostih in vseeno ne identificira niti ene naloge, pripravljene za prenos. Nasprotno pa lahko organizacija ima polno nalog, ki se odlično podajajo za avtomatizacijo, medtem ko organizacija sama še ni pripravljena, da bi to potekalo odgovorno.
Meritev tudi ne pove, katere odločitve se lahko ali ne smejo avtomatizirati — to je vprašanje, ki si zasluži lastno pozornost, med drugim v pregledu odločitev, ki bi morale ostati zunaj obsega avtomatizacije. In ocena ne pove ničesar o tem, kaj v praksi manjka v dokumentaciji: kdor želi izvedeti, kaj mora vsebovati inventar odločitev, tega ne najde v ravni ali razsežnosti, temveč v ločenem postopku.
Kar meritev dejansko naredi, je, da razjasni izhodiščni položaj. Nizka ocena na eni od sedmih razsežnosti ne pomeni samodejno, da je nekaj resno narobe; pomeni, da sta možna dva pristopa, in kateri od dveh velja, se razlikuje glede na organizacijo — razlika, ki je podrobneje razdelana na strani, ki opisuje dva scenarija ob nizki oceni. Kdor želi začeti z lastno oceno, lahko to stori na straneh, ki obravnavajo zrelost organizacije same in zrelost IT-infrastrukture kot dve od sedmih razsežnosti, na katerih je zgrajena celotna meritev.
Ta ločnica je namerna. Organizacija, ki najprej želi vedeti, ali ji AI kaj prinese, postavlja drugačno vprašanje kot organizacija, ki želi vedeti, ali je pripravljena AI uvesti odgovorno. Obe vprašanji sta legitimni, vendar zahtevata drugačna orodja. Kdor pomeša obe vprašanji, dobi odgovor, ki se ne prilega dobro nobenemu od njiju: oceno, ki se sliši kot analiza nalog, ali analizo nalog, ki se dela, kot da pove nekaj o organizacijski pripravljenosti.
Meritev zrelosti, s petimi ravnmi, sedmimi razsežnostmi in krogom plotanja, je trenutno v izdelavi. Še ni okolja, kamor bi se lahko danes prijavili in ocenili. Kdor je za to zainteresiran, se lahko prijavi na čakalni seznam in bo obveščen, ko bo meritev na voljo.
Ko je pripravljenost organizacije enkrat razjasnjena, ostane odprto drugo vprašanje: kateri del dela samega se dejansko lahko prevzame. To ni nekaj, na kar odgovarja ta meritev, in to tudi ni njen namen. Na to vprašanje odgovarja delovni pregled (werkscan) podjetja FTE TO AI, ki za vsako nalogo posebej izračuna, kateri del dela pride v poštev za prevzem s strani AI — izračun, ki šele takrat nekaj pomeni, ko je organizacija, v katero se umesti, dejansko pripravljena, da ga tudi ponese naprej.
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.