La prima domanda è: l'IA può eseguire questo compito? La seconda domanda, spesso trascurata, è: questa organizzazione ha la tecnologia e la capacità per far sì che questo lavoro si sposti effettivamente? Un compito può essere tecnicamente trasferibile e tuttavia rimanere lavoro umano per anni, perché i sistemi non comunicano tra loro, i dati non sono in ordine, o nessuno ha l'autorità per organizzare il controllo necessario. La prontezza quindi non risiede nel compito. Risiede nell'organizzazione.
Tre categorie di lavoro attraversano ogni processo. Una parte può essere ripresa autonomamente dall'IA. Una parte può essere ripresa in parte, con una persona che approva o respinge motivando la decisione. E una parte rimane lavoro umano, perché il giudizio, la relazione o la responsabilità non sono delegabili. La categoria a cui appartiene un compito non è fissa. Cambia con la tecnologia che un'azienda ha collegato e con la capacità disponibile per realizzare e mantenere quel collegamento.
Due aziende con ambizioni simili possono ottenere punteggi molto diversi su questa dimensione. Non perché una sia più avanzata dell'altra, ma perché le condizioni sottostanti sono strutturate diversamente.
La prima azienda dispone di dati strutturati, aggiornati e accessibili ai sistemi che devono rilevare il lavoro. Dispone di collegamenti tra applicazioni che oggi funzionano in modo isolato l'una dall'altra. E dispone di persone che hanno il tempo di testare, correggere e consolidare nuovi modi di lavorare, oltre al loro lavoro esistente.
La seconda azienda ha la stessa ambizione sulla carta, ma i dati sono distribuiti su sistemi non predisposti per comunicare tra loro. Chiunque dovrebbe rivedere il processo è già completamente impegnato con il lavoro operativo. Non c'è capacità libera per sostenere il cambiamento, figuriamoci per verificare se funziona.
La differenza tra le due è misurabile. Riguarda lo stato della tecnologia, la capacità in termini di fte disponibile oltre all'operatività quotidiana, e la questione se qualcuno abbia l'incarico e il mandato per far riuscire questo passaggio. Senza questi tre elementi, un'ambizione resta un'affermazione su un documento strategico.
Quando un compito passa da lavoro completamente umano a esecuzione dell'IA con controllo umano, cambia più di chi svolge semplicemente il compito. Il lavoro della persona si sposta dall'esecuzione alla valutazione. Questo richiede competenze diverse, un tipo diverso di attenzione, e spesso una posizione diversa nel processo. La capacità che si libera non è automaticamente utilizzabile per qualcos'altro; deve essere organizzata, con un'idea chiara di dove vadano quelle ore.
Anche la tecnologia cambia ruolo. Un sistema che prima si limitava a registrare deve ora essere sufficientemente affidabile da supportare decisioni o prenderle in parte. Questo pone requisiti sulla qualità dei dati, sulla spiegabilità dei risultati, e sulla questione di chi interviene quando il sistema si discosta. Ciò che un datore di lavoro fa poi con la capacità liberata non rientra in questa valutazione; per questo valgono requisiti legali propri ed è una scelta che spetta al datore di lavoro stesso.
Non si nota in un annuncio. Si nota in piccoli segnali che si accumulano. Un team che chiede accesso a dati che in realtà avrebbero dovuto essere condivisi da tempo. Una decisione che si blocca perché nessuno sa chi può approvare che un compito ora venga svolto in modo automatizzato. Un rapporto di avanzamento in cui lo stesso compito è considerato "supportato dall'IA" in un team e ancora completamente manuale in un altro, senza che nessuno possa spiegare perché.
Questi segnali sono collegati ad altre dimensioni della prontezza. Come stabilite se il comportamento sta cambiando dipende da come è strutturata la vostra misurazione delle prestazioni per il lavoro che l'IA sta rilevando; chi può prendere quale decisione quando un compito cambia categoria è descritto in cosa mettete per iscritto sui diritti decisionali in un cambiamento; e se le parti esterne nel processo si muovono di conseguenza dipende da quanto sono preparate le vostre partnership per il lavoro che l'IA sta rilevando. Tecnologia e capacità non sono separate dal resto dell'organizzazione; sono lo strato su cui si basano o si bloccano le altre dimensioni.
Un team dirigenziale può usare la parola "pronto per l'IA" e intendere tutti qualcosa di diverso. Un dirigente pensa a un progetto pilota andato bene, un altro a un sistema che deve ancora essere sostituito. Questa confusione linguistica è esattamente il punto in cui un'ambizione vaga finisce e inizia una valutazione concreta. Come tradurre una visione che sulla carta suona convincente in qualcosa che può essere verificato è illustrato nella pagina sul rendere concreta una visione vaga.
La domanda su quale lavoro in questa specifica azienda possa realmente essere rilevato dall'IA non trova risposta discutendo una dimensione in termini generali, ma compito per compito, con lo scan del lavoro di FTE TO AI.
Il controllo di prontezza gratuito consiste in otto brevi domande, una per dimensione, e offre un quadro di dove la vostra organizzazione è più avanti e dove lo è meno, inclusa questa dimensione di tecnologia e capacità. La valutazione completa dell'ambizione, con i quattro livelli dalla visione allo stato obiettivo e la traduzione in ruoli e diritti decisionali, è in fase di realizzazione.
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