Johto haluaa luvun. Seitsemänkymmentä prosenttia valmis, tai neljäkymmentä, tai yhdeksänkymmentä. Luku vertaa, järjestää, perustelee päätöksen tunnin kokouksessa. Ongelma on, että valmius tekoälytyöhön ei ole olemassa sillä tavalla. Valmius ei ole organisaation ominaisuus samalla tavalla kuin liikevaihto tai henkilömäärä on ominaisuus. Se on vastaus sarjaan kysymyksiä, joiden tulos vaihtelee ulottuvuudesta toiseen, ja tuo tulos vaihtelee edelleen tavoitteen mukaan.
Syy löytyy siitä, mitä tosiasiassa tapahtuu, kun tekoäly ottaa työtä vastaan. Se ei tapahdu kerralla eikä kaikkialla samanaikaisesti. Joitakin tehtäviä tekoäly voi suorittaa itsenäisesti. Joitakin tehtäviä tekoäly voi valmistella, minkä jälkeen ihminen hyväksyy tai hylkää perustellusti. Toiset tehtävät pysyvät ihmisten työnä, ei siksi, ettei tekoäly kykenisi siihen, vaan koska organisaatio ei ole järjestänyt sille edellytyksiä. Nämä kolme kategoriaa kulkevat poikki jokaisen osaston, jokaisen prosessin ja jokaisen tavoitteen läpi. Luku, joka tiivistää tämän moninaisuuden yhdeksi prosenttiluvuksi, kätkee juuri sen tiedon, jota johto tarvitsee: missä ero on, ja miksi.
Oletetaan, että esitetään seitsemänkymmenen prosentin valmiuspistemäärä. Mitä se tarkoittaa? Seitsemänkymmentä prosenttia prosesseista on valmiita? Seitsemänkymmentä prosenttia työntekijöistä on koulutettu? Seitsemänkymmentä prosenttia datasta on käyttökelpoista? Pistemäärä ilman taustalla olevaa kysymystä jättää lukijan arvailemaan, ja arvailu tapahtuu yleensä tavoitteen eduksi, ei totuuden eduksi. Johto, joka haluaa tavoitteen, lukee mielellään korkean luvun vahvistuksena. Luku houkuttelee tähän tulkintaan, vaikka perustelut eivät sitä kannattelisi.
Kahdeksan ulottuvuutta, jotka yhdessä määrittävät valmiuden — datasta ja järjestelmistä päätösoikeuksiin ja oikeudellisiin kehyksiin — eivät liity samalla tavalla jokaiseen tavoitteeseen. Tavoite, joka vaatii nopeampaa asiakaskontaktia, nojaa vahvasti eri ulottuvuuksiin kuin tavoite, joka vaatii automatisoitua raportointia. Yksittäinen valmiusluku tasoittaa nämä erot pois. Vastaus kysymykseen ”olemmeko valmiita” on siksi lähes aina: se riippuu siitä, mitä osaa työstä tarkoitatte ja mitä tavoitteen kerrosta testaatte.
Yhdessä yrityksessä kysymys siitä, voiko tekoäly ottaa tehtävän hoitaakseen, on jo pitkään ratkaistu: valvonta on järjestetty, päätösoikeudet on osoitettu, joku tietää, kuka hyväksyy tuloksen ja millä perusteella. Toisessa yrityksessä sama tehtävä on edelleen kokonaan ihmisen vastuulla, ei siksi, että tehtävä sitä vaatisi, vaan koska kukaan ei ole määritellyt, kuka saa hylätä tuloksen, jos tekoäly tekee virheen. Ero on harvoin tekniikassa. Se on siinä, onko organisaatio etukäteen määrittänyt, mitä pitää olla kunnossa ennen kuin työ siirtyy: mikä data on riittävän täydellistä, mikä rooli kantaa valvonnan, mikä valtuutus tarvitaan tuloksen hyväksymiseen.
Näiden kysymysten vuoksi tavoitetesti koostuu neljästä kerroksesta — visio, vision state, target, target state — ja siksi jokainen kerros peilataan erikseen kahdeksaa ulottuvuutta vasten. Visio, joka toteaa, että tekoäly ottaa suurimman osan raportoinnista, vaatii organisaatiolta eri asioita kuin target, joka haluaa saman toiminnalliseksi vuoden kuluessa. Kysymykset kerroksittain ja ulottuvuuksittain eivät tuota pistemäärää, vaan kartan: missä organisaatio on jo pitkällä, ja missä ei vielä.
Myöskään tuon kartan sisällä ei jokainen vastaus ole yhtä varma. Confidence gate merkitsee, missä perustelu on vankka ja missä se lepää oletuksilla. Ulottuvuus voi näyttää ”valmiilta”, koska kukaan ei ole esittänyt kysymystä kriittisesti, ei siksi, että vastaus kestäisi testauksen. Viisi tällaista porttia kulkee testin läpi juuri sen estämiseksi, että näennäinen varmuus sekoitettaisiin todelliseen. Kun portti saa alhaisen pisteen, se ei tarkoita, että tavoite olisi saavuttamattomissa. Se tarkoittaa, että tulos ei kerro siinä kohdassa mitään, ennen kuin asiaa on tarkasteltu paremmin.
Tämä on epämukavaa johdon huoneessa, joka haluaa vastauksen, mutta se on rehellisin kuvaus siitä, mitä testaus tällä hetkellä voi tuottaa. Tulos, joka antaa kaikkialle viisi tähteä, on epäilyttävämpi kuin tulos, joka toteaa kolmesta ulottuvuudesta: tuntematon, tarvitaan lisäselvitystä.
Kahdeksan ulottuvuutta ja viisi porttia eivät ole itsetarkoitus. Ne kääntyvät takaisin kyvykkyyksiksi: mitä roolin on osattava, kuka päättää, kuka hylkää. Tähän monet tavoitteet käytännössä myös kariutuvat — ei tekniikkaan, vaan kysymykseen miten estätte tekoälyprojektin jäämisen IT-osastolle sen sijaan, että se päätyisi rooleille, jotka tosiasiassa tekevät työn. Myös teknisesti toteutettavissa oleva tavoite voi jumittua kysymykseen, jolla ei ole mitään tekemistä tekniikan kanssa, kuten mitä teette, jos tavoite on mahdollinen mutta compliance ei salli sitä. Eikä jokainen tavoite kuulu ensimmäiseen vuoteen: joskus valmiuskysymysten vastaus on, että kannattaa pikemminkin tarkastella, minkä tavoitteen voitte paremmin lykätä vuodella kuin sitä, mitä tänä vuosineljänneksenä on tehtävä.
Taustalla oleva kysymys — mikä työ tässä yrityksessä on todella siirrettävissä tekoälylle, tehtävä tehtävältä — vastataan FTE TO AI:n työskannauksella, erillään itse tavoitetestistä.
Valmiudesta luvun antaminen ei siis ole olennaista. Olennaista on tuntea kysymykset ja tietää, missä vastaus lepää vielä oletuksella. Se, joka haluaa nähdä, missä oma organisaatio on pisimmällä ja missä vähiten pitkällä, voi tehdä ilmaisen valmiustarkistuksen: kahdeksan lyhyttä kysymystä, yksi per ulottuvuus, joka antaa kuvan siitä, missä tavoitteella on jo tukea ja missä ei. Täydellinen tavoitetesti, neljine kerroksineen ja viisine confidence gate -portteineen, 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.