Projekt saab alguskuupäeva, eelarve ja tavaliselt esitluse graafikuga, mis läheb ülespoole. Seda, mida projekt peaaegu kunagi ei saa, on hetk, mil keegi tuvastab, et see, mida pidi tegema, on tehtud. Mitte: tarnitud. Tehtud. Töö on ümber paigutunud, käitumine on muutunud, vana töömeetodit enam ei ole vaja.
See eristus on alati olnud keeruline. See muutub teravamaks nüüd, kui osa paranemisest koosneb AI-st, mis võtab ülesandeid üle. Uue süsteemi või uue protseduuri puhul võite ikka eeldada, et inimesed hakkavad seda kasutama, sest see on kohustuslik. AI-töö puhul ei ole see eeldus iseenesestmõistetav: keegi peab jätkuvalt tulemust kontrollima, keegi peab julgema usaldada tulemust, mida ta ise ei ole kirjutanud, ja kellelgi peab olema volitus see tulemus heaks kiita või tagasi lükata. Kui neid kolme asja ei ole korraldatud, siis süsteem küll töötab, aga midagi ei juurdu.
On mõõdikuid, mis on usaldusväärsed, sest need on faktilised. Kui palju tunde tööd nihkub ülesandelt selle ülesande järelevalvele. Kui palju tulemustest kiidab inimene heaks ilma muudatusteta, kui palju lükatakse tagasi ja mis põhjusel. Kas aeg esitamise ja otsuse vahel lüheneb. Kas eskalatsioonide arv vanemtöötajale väheneb, sest esimene hinnang peab vastu.
See on võimekus, mitte lubadus. Vabanenud tunnid on fakt niipea, kui te need loendate; mida organisatsioon selle vabanenud võimekusega teeb, on eraldi küsimus, millel on omad õiguslikud raamistikud niipea, kui see puudutab personalimõjusid. Neid kahte küsimust lahus hoida on usaldusväärse mõõtmise eeltingimus, mitte kõrvalasi.
Kasutusprotsent ütleb, et inimesed vajutavad nuppu. See ei ütle midagi selle kohta, kas nad ka usuvad tulemust. Meeskond võib AI tulemuse vormi pärast heaks kiita ja tegelikkuses sellega midagi mitte teha, või hoopis kõike üle võtta ilma vaatamata — mõlemad käitumised näevad armatuurlaual identsed välja kui "kasutuselevõtt 80%". Sellepärast ei ole üksik protsent ilma selgituseta kasutatav: see kirjeldab tegevust, mitte muutust selles, kuidas tööd tehakse.
On ka ajaprobleem. Paranemine, mis esimesel kuul mõõdab hästi, võib neljandal kuul tagasi langeda, sest erandid kuhjuvad ja keegi ei ole neid planeerinud. Vastupidi, paranemine, mis alustab aeglaselt, võib poole aasta pärast just stabiliseeruda, kui need, kes peavad heaks kiitma, on saanud selle vastu usalduse. Mõõtmine ühel hetkel on seega definitsiooni poolest puudulik; vaja on mõõtmiste seeriat, mis näitab, kas kõver kordub või lameneb.
Üks ettevõte näeb AI-tööd kvartali jooksul juurduvat, teine testib aasta pärast ikka veel. See erinevus ei asu tavaliselt tehnoloogias. See asub selles, kes on koolitatud AI tulemust hindama, kellel on otsustusõigus lasta see tulemus edasi liikuda, ja kas see otsustusõigus on kirja pandud või lasub see veel ühel inimesel, kes teeb seda "muuseas kaasa". Rohkem selle kohta, kes peaks seda rolli tegelikult täitma, on kirjeldatud lehel kes on vajalik, et AI-töö õnnestuks.
Teine levinud põhjus: projekt jääb tehniliselt edukaks, kuid organisatoorselt isoleerituks. AI töötab, pilootprojekt käib, kuid keegi väljaspool IT-osakonda ei kasuta tulemust struktuurselt. Miks see juhtub ja kuidas seda mustrit ära tunda, on kirjas lehel kuidas vältida, et AI-projekt jääb IT-osakonna sisse.
Ja mõnikord ei ole viivitus organisatsiooniprobleem, vaid õiguslik või vastavusküsimus, mida ei ole planeerimisse kaasatud; seda olukorda on eraldi kirjeldatud lehel mida teha, kui ambitsioon on võimalik, aga vastavus mitte.
Põhjus, miks üks KPI ei ole kunagi piisav, on see, et valmisolek ise ei mahu ühte numbrisse. Miski juurdub alles siis, kui see peab vastu mitmel mõõtmel korraga: need, kes peavad hindama, on koolitatud, andmed on kasutatavad, protsess tunnistab erandit ja otsustusõigus on selgesõnaliselt antud. Kui üks neist ebaõnnestub, mõõdate edu ülejäänud seitsmel, aga juurdumist ikka ei toimu. See on lahti kirjutatud lehel miks valmisolek ei ole number, vaid küsimuste jada.
Aluseks olevale küsimusele — milline töö selles ettevõttes on tegelikult AI-le üle antav ja milline osa jääb inimtööks — vastatakse ülesandepõhiselt FTE TO AI töö-skaneeringuga.
Ükski mõõtmine ei ole täielik ilma ajamõõtme, põhjuse kontrolli ja kasutuse ning usalduse eristuseta. Konkreetselt tähendab see: mõõtke mitte ainult seda, kas midagi kasutatakse, vaid kas tulemus peab vastu ilma paranduseta. Ärge mõõtke ainult üks kord, vaid kindlatel hetkedel pärast alustamist. Ja iga tagasilükkamise korral küsige põhjust, sest see põhjus ütleb teile rohkem kui skoor ise.
Kui ambitsioon on liiga suur, et korraga testida, on faseeritud lähenemine sageli realistlikum kui aastaplaan; kuidas see faseerimine töötab, on kirjas lehel kuidas faseerida ambitsiooni, mis on aasta jaoks liiga suur. Ja küsimuse jaoks, kui kiiret tempot organisatsioon tegelikult taluda suudab, ilma et mõõtmine ise viivitust põhjustaks, on olemas kui kiiresti saab organisatsioon tegelikult muutuda.
Usaldusväärne mõõtmine ei alga armatuurlauast, vaid küsimusest, kus teie organisatsioon praegu tegelikult seisab. Tasuta valmisoleku kontroll esitab kaheksa lühikest küsimust, ühe iga mõõtme kohta, ja annab pildi sellest, kus olete kõige kaugemale jõudnud ja kus mitte. Täielik ambitsioonitest, koos nelja kihi ja viie usalduslävega, on ehitamisel.
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.