Non: abbiamo molti dati. Non: abbiamo una strategia sui dati sulla carta. La domanda che conta è più ristretta e più scomoda: i dati relativi a un compito specifico sono abbastanza completi, aggiornati e accessibili da poter trasferire quel compito all'AI, del tutto o con supervisione.
Questa è una domanda diversa per ogni compito. Un compito in cui l'AI riassume testo da un database ben strutturato richiede qualcosa di diverso da un compito in cui l'AI prepara una decisione sulla base di dati registrati in modo diverso in tre sistemi. L'ambizione spesso menziona ad alta voce solo il primo caso e presuppone il secondo.
L'AI assume dei lavori. Per una parte dei compiti questo può avvenire completamente, per una parte solo con supervisione umana che approva o respinge motivatamente, e per una parte resta lavoro umano. Questa suddivisione attraversa trasversalmente ogni reparto e non cambia perché cambia l'anno, ma perché cambiano i dati sottostanti.
La differenza tra le aziende che già verificano bene questo aspetto e quelle che non lo fanno ancora, raramente sta nella quantità di dati. Sta nel fatto che qualcuno possa indicare quali dati appartengono a quale compito, chi ne è il proprietario, e come si noterebbe che quei dati non sono corretti. Le aziende dove questa domanda è un'abitudine, vedono abbastanza rapidamente, compito per compito, se l'assunzione da parte dell'AI è una conversazione reale. Le aziende dove questa domanda è nuova, scoprono le lacune nei dati solo nel momento in cui l'AI ha già prodotto qualcosa di sbagliato.
Il test non chiede un documento di classificazione dei dati. Chiede tre cose che lei può indicare, non descrivere:
Prova che conta: un campione in cui tre persone, indipendentemente l'una dall'altra, consultano la stessa fonte dati e arrivano allo stesso risultato. Prova che non conta: un punteggio di soddisfazione sulla "nostra infrastruttura dati" durante un offsite della direzione.
Un compito che ottiene un punteggio basso sulla dimensione dei dati non è per definizione un compito che non libera capacità. Significa che cambia l'ordine: prima i dati in ordine, poi il trasferimento. Questa è una tempistica, non un rifiuto.
Non significa nemmeno che ci sia qualcosa di sbagliato nelle persone che ora gestiscono i dati. Il test misura la prontezza del lavoro, non la qualità dei dipendenti, e non dice nulla su funzioni o numeri. Se un risultato riguarda decisioni sul personale, si applicano requisiti legali propri; questi li valuta separatamente, non sulla base di un test di prontezza.
Ciò che invece è utile: il risultato mostra se il problema risiede nei dati stessi, nelle persone che ci lavorano, o nei fornitori che forniscono i sistemi. Questa distinzione determina il passo successivo. Se dipende da come i dipendenti gestiscono i dati, questo riguarda come verifica se le sue persone ce la fanno. Se dipende da sistemi di terzi che forniscono o rendono accessibili i dati, entra in gioco come verifica se i suoi fornitori tengono il passo. E se l'ambizione stessa non aveva definito il fabbisogno di dati, la causa spesso sta più nella formulazione che nei dati: allora aiuta come rendere concreta una visione vaga.
Dietro "i nostri dati sono abbastanza buoni" si nasconde una domanda più ampia: quale lavoro in questa azienda, dati i dati attualmente disponibili, può davvero essere assunto dall'AI, e quale no. A questa domanda si risponde compito per compito con la scansione del lavoro di FTE TO AI, non con un giudizio sull'organizzazione nel suo complesso.
Può verificare la dimensione dei dati separatamente, ma essa non è isolata. La prontezza per l'assunzione da parte dell'AI è composta da otto dimensioni, e i dati sono una di queste, accanto per esempio alle persone, ai fornitori e alla nitidezza dell'ambizione stessa. Un risultato su una dimensione dice poco senza le altre sette.
Il controllo di prontezza gratuito offre questa panoramica in otto brevi domande, una per dimensione, con un quadro di dove è più avanti e dove è meno avanti. Nessun rapporto, nessun obbligo, ma un punto di partenza onesto. Il test di ambizione completo, con i quattro livelli dalla visione allo stato target e la traduzione in ruoli e diritti decisionali, è in fase di sviluppo.
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