Ikke: har vi meget data. Ikke: har vi en datastrategi på papir. Spørgsmålet, der tæller, er smallere og mere ubehageligt: er dataene, der hører til en specifik opgave, fuldstændige, aktuelle og tilgængelige nok til at overdrage den opgave til AI, helt eller med tilsyn.
Det er et andet spørgsmål for hver opgave. En opgave, hvor AI opsummerer tekst fra en velstruktureret database, kræver noget andet end en opgave, hvor AI forbereder en beslutning baseret på data, der er registreret forskelligt i tre systemer. Ambitionen nævner ofte kun det første tilfælde højt og forudsætter det andet.
AI overtager arbejdsopgaver. For en del af opgaverne kan det ske fuldstændigt, for en del kun med menneskeligt tilsyn, der godkender eller afviser med begrundelse, og for en del forbliver det menneskearbejde. Denne fordeling går tværs gennem hver afdeling og ændrer sig ikke, fordi året skifter, men fordi de underliggende data ændrer sig.
Forskellen mellem virksomheder, der allerede tester dette godt, og virksomheder, der endnu ikke gør det, ligger sjældent i mængden af data. Den ligger i, om nogen kan pege på, hvilke data der hører til hvilken opgave, hvem der ejer dem, og hvordan man ville opdage, at disse data ikke er korrekte. Virksomheder, hvor dette spørgsmål er en vane, ser forholdsvis hurtigt for hver opgave, om AI-overtagelse er en reel mulighed. Virksomheder, hvor dette spørgsmål er nyt, opdager først datahullerne i det øjeblik, AI allerede har leveret noget forkert.
Testen kræver ikke et dataklassifikationsdokument. Den kræver tre ting, De kan pege på, ikke beskrive:
Bevis, der tæller: en stikprøve, hvor tre personer uafhængigt af hinanden konsulterer den samme datakilde og kommer til det samme resultat. Bevis, der ikke tæller: en tilfredshedsscore om "vores datainfrastruktur" på et direktionsoffsite.
En opgave, der scorer lavt på datadimensionen, er ikke pr. definition en opgave, der ikke frigør kapacitet. Det betyder, at rækkefølgen ændrer sig: først dataene i orden, så overdragelsen. Det er en tidslinje, ikke et nej.
Det betyder heller ikke, at der er noget i vejen med de mennesker, der forvalter dataene nu. Testen måler beredskabet i arbejdet, ikke kvaliteten af medarbejderne, og siger intet om stillinger eller antal. Hvis et resultat berører personalebeslutninger, gælder der egne lovkrav for det; det vurderer De separat, ikke på baggrund af en beredskabstest.
Hvad der derimod er brugbart: resultatet viser, om problemet ligger i dataene selv, hos de mennesker, der arbejder med dem, eller hos de leverandører, der leverer systemerne. Denne sondring bestemmer det næste skridt. Handler det om, hvordan medarbejdere behandler data, berører det hvordan De tester, om jeres medarbejdere kan følge med. Handler det om tredjepartssystemer, der leverer eller stiller dataene til rådighed, er det hvordan De tester, om jeres leverandører kan følge med, der er relevant. Og hvis ambitionen selv ikke havde defineret databehovet, ligger årsagen ofte snarere i formuleringen end i dataene: så hjælper hvordan De gør en vag vision konkret.
Bag "er vores data gode nok" ligger et større spørgsmål: hvilket arbejde i denne virksomhed kan, givet de data der findes nu, faktisk overtages af AI, og hvilket kan ikke. Det spørgsmål besvares for hver opgave med FTE TO AI's arbejdsscanning, ikke med en vurdering af organisationen som helhed.
De kan teste datadimensionen isoleret, men den står ikke alene. Beredskab for AI-overtagelse består af otte dimensioner, og data er en af dem, sammen med for eksempel mennesker, leverandører og skarpheden af ambitionen selv. Et resultat på en dimension siger kun lidt uden de andre syv.
Den gratis beredskabstjek giver dette overblik i otte korte spørgsmål, et pr. dimension, med et billede af, hvor De er længst og mindst langt fremme. Ingen rapport, ingen forpligtelse, men et ærligt udgangspunkt. Den fulde ambitionstest, med de fire lag fra vision til target state og oversættelsen til roller og beslutningsret, er under udarbejdelse.
Vertel wat u wilt bereiken, dan kijken we samen wat daarvoor moet staan.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.