Ensimmäinen kysymys on: pystyykö AI suorittamaan tämän tehtävän? Toinen kysymys, joka usein jää huomiotta, on: onko tällä organisaatiolla teknologia ja kapasiteetti, jotta työ todella voi siirtyä? Tehtävä voi olla teknisesti siirrettävissä ja silti pysyä vuosikausia ihmistyönä, koska järjestelmät eivät kommunikoi keskenään, data ei ole kunnossa tai kenelläkään ei ole valtuutta järjestää tarvittavaa valvontaa. Valmius ei siis piile teht��vässä. Se piilee organisaatiossa.
Kolme työn kategoriaa kulkevat läpi jokaisen prosessin. Osan AI voi ottaa hoitaakseen itsenäisesti. Osa voidaan siirtää osittain, jolloin ihminen hyväksyy tai hylkää tuloksen ja perustelee sen syyllä. Ja osa pysyy ihmistyönä, koska arviointikykyä, suhdetta tai vastuuta ei voida delegoida. Mihin kategoriaan tehtävä kuuluu, ei ole kiveen hakattu. Se muuttuu sen mukaan, mitä teknologiaa yritys on liittänyt käyttöön ja mitä kapasiteettia on vapaana tuon liitännän tekemiseen ja ylläpitämiseen.
Kaksi yritystä, joilla on samankaltaiset kunnianhimoiset tavoitteet, voivat pärjätä tässä ulottuvuudessa hyvin eri tavoin. Ei siksi, että toinen olisi edistyksellisempi kuin toinen, vaan koska taustalla olevat edellytykset on täytetty eri tavoin.
Ensimmäisellä yrityksellä on data, joka on jäsenneltyä, ajantasaista ja saatavilla järjestelmille, joiden pitää ottaa työ hoitaakseen. Sillä on liitännät sovellusten välillä, jotka tänään toimivat erillään toisistaan. Ja sillä on ihmisiä, joilla on aikaa testata uusia työtapoja, hienosäätää niitä ja vakiinnuttaa ne olemassa olevan työn ohella.
Toisella yrityksellä on paperilla sama kunnianhimoinen tavoite, mutta data on hajallaan järjestelmissä, joita ei ole rakennettu kommunikoimaan keskenään. Kaikki, joiden pitäisi tarkastella prosessia uudelleen, ovat jo täysin sidottuja operatiiviseen työhön. Vapautettua kapasiteettia muutoksen kantamiseen ei ole, saati sen toimivuuden arviointiin.
Ero näiden kahden välillä on mitattavissa. Kyse on teknologian tilasta, käytettävissä olevasta henkilötyövuosikapasiteetista päivittäisen toiminnan rinnalla, sekä siitä, onko kenelläkään toimeksianto ja valtuutus viedä tämä muutos läpi onnistuneesti. Ilman näitä kolmea kunnianhimoinen tavoite jää lausumaksi strategia-asiakirjaan.
Kun tehtävä siirtyy täysin ihmistyöstä AI-suoritukseen inhimillisen valvonnan alaisena, muuttuu enemmän kuin vain se, kuka tehtävän suorittaa. Ihmisen työ siirtyy suorittamisesta arviointiin. Se vaatii erilaisia taitoja, erilaista tarkkaavaisuutta ja usein erilaista sijaintia prosessissa. Vapautuva kapasiteetti ei automaattisesti ole käytettävissä johonkin muuhun; se pitää organisoida selkeällä kuvalla siitä, mihin nuo tunnit menevät.
Myös teknologian rooli muuttuu. Järjestelmän, joka aiemmin vain kirjasi tietoja, on nyt oltava riittävän luotettava tukemaan päätöksiä tai tekemään niitä osittain. Tämä asettaa vaatimuksia datan laadulle, tulosten selitettävyydelle ja sille, kuka ohjaa tilannetta, jos järjestelmä poikkeaa odotetusta. Se, mitä työnantaja sitten tekee vapautuneella kapasiteetilla, jää tämän tarkastelun ulkopuolelle; siihen sovelletaan omia lakisääteisiä vaatimuksia, ja se on valinta, joka kuuluu työnantajalle itselleen.
Se ei näy tiedotteessa. Se näkyy pienissä signaaleissa, jotka kasautuvat. Tiimi, joka pyytää pääsyä dataan, joka olisi jo pitänyt jakaa kauan sitten. Päätös, joka viivästyy, koska kukaan ei tiedä, kenellä on valtuudet hyväksyä, että tehtävä hoidetaan nyt automatisoidusti. Edistymisraportti, jossa sama tehtävä yhdessä tiimissä lasketaan "AI-avusteiseksi" ja toisessa yhä täysin manuaaliseksi, ilman että kukaan pystyy selittämään miksi.
Nämä signaalit liittyvät muihin valmiuden ulottuvuuksiin. Se, miten totean, muuttuuko käyttäytyminen, riippuu siitä, miten suoritusmittarinne on rakennettu työtä varten, jonka AI ottaa hoitaakseen; kuka saa tehdä minkäkin päätöksen, kun tehtävän kategoria muuttuu, on kuvattu kohdassa mitä kirjaatte päätösvallasta muutoksen yhteydessä; ja se, liikkuvatko ulkoiset osapuolet prosessissa mukana, riippuu siitä, kuinka kumppanuutenne on valmisteltu työhön, jonka AI ottaa hoitaakseen. Teknologia ja kapasiteetti eivät ole irrallaan organisaation muusta osasta; ne ovat kerros, jonka varaan muut ulottuvuudet nojaavat tai johon ne kaatuvat.
Johtoryhmä voi käyttää sanaa "AI-valmis" ja kaikki voivat tarkoittaa sillä eri asiaa. Yksi johtaja ajattelee pilottia, joka onnistui hyvin, toinen järjestelmää, joka pitää vielä korvata. Juuri tuo väärinkäsitys on kohta, jossa epämääräinen kunnianhimoinen tavoite loppuu ja konkreettinen tarkastelu alkaa. Se, miten paperilla vakuuttavasti kuulostava visio muunnetaan joksikin, jota voidaan arvioida, on käsitelty sivulla epämääräisen vision konkretisoinnista.
Kysymykseen siitä, mikä työ tässä nimenomaisessa yrityksessä on todella siirrettävissä AI:lle, ei vastata käsittelemällä ulottuvuutta yleisin termein, vaan tehtävä kerrallaan, FTE TO AI:n työskannauksella.
Maksuton valmiustarkistus koostuu kahdeksasta lyhyestä kysymyksestä, yksi per ulottuvuus, ja antaa kuvan siitä, missä organisaationne on pisimmällä ja missä vähiten pitkällä, mukaan lukien tämä teknologian ja kapasiteetin ulottuvuus. Täydellinen kunnianhimon tarkistustyökalu, jossa on neljä kerrosta visiosta tavoitetilaan sekä käännös rooleiksi ja päätösvallaksi, on rakenteilla.
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.