Pirmasis klausimas yra: ar AI gali atlikti šią užduotį? Antrasis klausimas, kuris dažnai praleidžiamas, yra: ar šioje organizacijoje yra technologijos ir pajėgumai, kad tas darbas iš tikrųjų būtų perkeltas? Užduotis gali būti technine požiūriu perduodama, bet vis tiek metų metus išlikti žmogaus darbu, nes sistemos nebendrauja tarpusavyje, duomenys nesutvarkyti arba niekas neturi įgaliojimų organizuoti reikalingą priežiūrą. Taigi pasirengimas nėra užduotyje. Jis yra organizacijoje.
Trys darbo kategorijos persmelkia kiekvieną procesą. Dalį AI gali perimti savarankiškai. Dalį gali perimti iš dalies, kai žmogus patvirtina arba atmeta ir tai pagrindžia priežastimi. Ir dalis išlieka žmogaus darbu, nes vertinimo, ryšio ar atsakomybės neįmanoma delegoti. Kokią kategoriją užduotis gauna, nėra fiksuota. Tai kinta priklausomai nuo technologijų, kurias įmonė prijungė, ir nuo pajėgumų, kurie yra laisvi tam prijungimui ir jo palaikymui.
Dvi įmonės su panašiais tikslais gali labai skirtingai įvertinti šią dimensiją. Ne todėl, kad viena yra pažangesnė nei kita, bet todėl, kad pagrindinės sąlygos yra skirtingai įgyvendintos.
Pirmoji įmonė turi duomenis, kurie yra struktūrizuoti, aktualūs ir pasiekiami sistemoms, kurios turi perimti darbą. Ji turi ryšius tarp programų, kurios šiandien veikia atskirai vienos nuo kitų. Ir ji turi žmones, turinčius laiko išbandyti naujus darbo metodus, juos koreguoti ir įtvirtinti, greta esamo darbo.
Antroji įmonė popieriuje turi tą pačią ambiciją, bet duomenys yra išskirstyti tarp sistemų, kurios nėra sukurtos bendrauti tarpusavyje. Visi, kurie turėtų peržiūrėti procesą, yra visiškai užimti operatyviniu darbu. Nėra laisvų pajėgumų, kurie galėtų nešti pokytį, nekalbant apie patikrinimą, ar jis veikia.
Skirtumas tarp šių dviejų yra išmatuojamas. Jis susijęs su technologijų būkle, su etatų (fte) pajėgumais, kurie yra prieinami greta kasdienės veiklos, ir su klausimu, ar kas nors turi užduotį ir mandatą, kad šis perkėlimas pavyktų. Be šių trijų dalykų, ambicija tebūna teiginys strategijos dokumente.
Kai užduotis pereina nuo visiško žmogaus darbo prie AI vykdymo su žmogaus priežiūra, keičiasi daugiau nei tik tas, kas atlieka užduotį. Žmogaus darbas pasislenka nuo vykdymo prie vertinimo. Tam reikia kitokių įgūdžių, kitokio dėmesio ir dažnai kitos vietos procese. Atlaisvinti pajėgumai nėra automatiškai pritaikomi kam kitam; juos reikia organizuoti, turint aiškų vaizdą, kur tos valandos nukrypsta.
Technologijų vaidmuo taip pat kinta. Sistema, kuri anksčiau tik registravo, dabar turi būti pakankamai patikima, kad padėtų priimti sprendimus arba juos priimtų iš dalies. Tai kelia reikalavimus duomenų kokybei, rezultatų paaiškinamumui ir klausimui, kas koreguoja, kai sistema nukrypsta. Ką darbdavys tuomet daro su atlaisvintais pajėgumais, nepatenka į šią patikrą; tam taikomi savi teisiniai reikalavimai, ir tai yra pasirinkimas, kurį priima pats darbdavys.
Jis nepasireiškia pranešime. Jis pasireiškia mažuose signaluose, kurie kaupiasi. Komanda, kuri prašo prieigos prie duomenų, kurie iš tikrųjų jau seniai turėjo būti bendrai naudojami. Sprendimas, kuris vėluoja, nes niekas nežino, kas gali patvirtinti, kad užduotis dabar vykdoma automatizuotai. Pažangos ataskaita, kurioje ta pati užduotis vienoje komandoje vadinama „AI palaikoma“, o kitoje – dar visiškai rankine, ir niekas negali paaiškinti, kodėl.
Šie signalai yra susiję su kitomis pasirengimo dimensijomis. Kaip nustatote, ar elgesys kinta, priklauso nuo to, kaip jūsų veiklos vertinimas yra pritaikytas darbui, kurį perima AI; kas gali priimti kokį sprendimą, kai užduoties kategorija pasikeičia, aprašyta ką fiksuojate apie sprendimų teises pokyčio metu; o ar išorės partneriai procese juda kartu, priklauso nuo to, kaip jūsų partnerystės yra pasirengusios darbui, kurį perima AI. Technologijos ir pajėgumai nėra atskirti nuo likusios organizacijos; jie yra sluoksnis, kuriuo remiasi arba kuriame įstringa kitos dimensijos.
Vadovų komanda gali naudoti žodį „AI pasirengęs“ ir kiekvienas turėti omenyje kažką kito. Vienas vadovas galvoja apie pilotinį projektą, kuris pavyko gerai, kitas – apie sistemą, kurią dar reikia pakeisti. Tas nesusikalbėjimas yra tiksliai ta vieta, kur baigiasi neaiški ambicija ir pradedasi konkreti patikra. Kaip viziją, kuri popieriuje skamba įtikinamai, paversti kažkuo, ką galima patikrinti, išdėstyta puslapyje apie neaiškios vizijos konkretizavimą.
Klausimas, kokį darbą šioje konkrečioje įmonėje AI iš tikrųjų gali perimti, neatsakomas aptariant dimensiją bendrais terminais, bet užduotis po užduoties, naudojant FTE TO AI darbo skenerį.
Nemokamas pasirengimo patikrinimas susideda iš aštuonių trumpų klausimų, po vieną kiekvienai dimensijai, ir parodo, kur jūsų organizacija yra pažengusi toliausiai ir kur mažiausiai, įskaitant šią technologijų ir pajėgumų dimensiją. Visapusiška ambicijos patikra, su keturiais sluoksniais nuo vizijos iki tikslinės būsenos ir jos pritaikymu vaidmenims ir sprendimų teisėms, kuriama.
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.