Direkcijos komanda, sakanti "mes pradėsime naudoti AI", tuo dažnai nesupranta to paties. Viena pusė galvoja apie kalbos modelį, apibendrinantį ataskaitas, kita – apie sistemas, kurios dalį klientų aptarnavimo tvarko pačios. Abu atvejai reikalauja technologijos, galinčios tai apdoroti, ir pajėgumų, galinčių tai palaikyti. Tai du skirtingi parengtumo tipai, ir jie retai tikrinami atskirai.
AI-parengtumo kaštai nėra pirmiausia licencijose. Jie yra tame, kas turi įvykti, kol užduotis gali saugiai persikelti nuo sistemos į AI: duomenys, kurie yra randami ir aktualūs, sąsajos, kurios egzistuoja arba turi būti sukurtos, ir žmonės, kurie žino, kada patvirtinti rezultatą, o kada – ne. Kiek tai kainuoja, priklauso nuo to, kiek šių elementų jau yra ir kiek dar trūksta.
Kiekvienoje ambicijoje, kuri numato AI darbą, pagrindinis darbas skirstomas į tris kategorijas. AI gali perimti užduotį, be to, kad žmogus į ją dar žiūrėtų. Žmogus prižiūri ir patvirtina arba atmeta, su pagrindimu. Arba darbas išlieka žmogaus darbu, nes to reikalauja vertinimas, kontekstas ar atsakomybė.
Reikalinga technologija skiriasi pagal kategoriją. Pilnas perėmimas reikalauja patikimų, gerai struktūrizuotų duomenų ir sistemos, atpažįstančios klaidų signalus prieš jiems padarant žalą. Priežiūra su patvirtinimu reikalauja sąsajos, kurioje žmogus greitai gali pamatyti, kodėl sistema priėjo prie tam tikro rezultato. Žmogaus darbas dažnai nereikalauja naujos technologijos, bet reikalauja aiškumo, kas ir už ką lieka atsakingas – tai susiję su sprendimų teisėmis, kurias reikia iš naujo paskirstyti pokyčio metu.
Bendrovės, kurios šį skirtumą jau daro, pastebi skirtumą, kaip greitai bandomasis projektas pereina iš testavimo į veikiančią gamybą. Bendrovės, kurios to nedaro, toliau testuoja, neaišku, kuri dalis darbo faktiškai perkeliama.
Skirtumas tarp bendrovių, kurioms tai šiandien jau sklandžiai veikia, ir bendrovių, kurios dar nėra pasirengusios, dažniausiai nėra technologijos pasirinkime. Jis yra trijuose dalykuose, kurie tam pirmesni.
Pirma: ar organizacija žino, kokias užduotis apima kiekvienas procesas, nepriklausomai nuo su tuo susijusios pareigybės pavadinimo. Be tokios inventorizacijos, kiekvienas teiginys apie "AI-parengtumą" yra tik spėjimas.
Antra: ar dabar egzistuojančios sistemos suteikia duomenis, kuriuos AI sprendimas gali naudoti. Daugelis organizacijų turi duomenis, kurie yra teisingi žmogui, kuris juos skaito, bet nepakankamai struktūrizuoti sistemai, kuri turi juos apdoroti skaičiavimais.
Trečia: ar yra pajėgumų – valandomis, o ne gerais ketinimais – palaikyti perėjimą. Kažkas turi patikrinti pirmuosius šimtą rezultatų, kol sistema galės veikti be priežiūros. Šios valandos dažniausiai neįtrauktos į niekieno planą.
Pirmasis pastebimas ženklas nėra sąnaudų sumažėjimas, o poslinkis, kur eina laikas. Darbas, kuris pirma buvo vykdymas, tampa darbu, kuris yra vertinimas. Tam reikia kitų įgūdžių ir kartais kitokio vaidmens, ne automatiškai mažiau žmonių.
Antrasis ženklas – klausimai, kurie pirma buvo IT srityje, dabar atsiduria direkcijos lygmenyje. Kokį sprendimą sistema gali priimti pati, o kokį visada turi patvirtinti žmogus? Tai sprendimų teisė, ne techninis nustatymas, ir tai turi būti kur nors užrašyta prieš įvykstant incidentui.
Trečiasis ženklas yra biudžete. Atlaisvintos valandos vienoje vietoje nebūtinai automatiškai atsiranda kaip santaupa; jos dažnai pasirodo kaip papildomas pajėgumas kitoje vietoje, pavyzdžiui, kontrolėje, klientų aptarnavime tose situacijose, kur AI nepakanka, arba sistemų pačiu palaikymu. Ką tai reiškia biudžetui grynai, susiję su tuo, kaip buvo sukurtas finansinis atsparumas ir kiek yra rezervo, kad tas poslinkis galėtų būti amortizuotas, kol jis duos grąžą.
Šis vertinimas nieko nesako apie tai, ką organizacija priima į darbą arba atleidžia. Tai sprendimas su savais teisiniais reikalavimais, esantis už čia aprašomo apimties. Čia aprašoma pajėgumai: kokios valandos atsilaisvina, kokių valandų papildomai reikia ir kokia technologija tam turi būti. Tai lygiai taip pat taikoma bendradarbiavimui su kitomis šalimis – kas paruošia partnerystę AI taip pat lemia, ar poslinkis savo organizacijoje veiks visoje grandinėje.
Tai susiję ir su atitiktimi (compliance). Sistema, perimanti dalį proceso, pakeičia tai, kas ir už ką aiškiai atsakinga, ir tai vertas atskiro tikrinimo dėl atitikties ir rizikos, kurias reikia paruošti AI.
Negalima nurodyti procento, kuris tiktų visoms organizacijoms. Tai priklauso nuo to, kiek duomenų jau naudojami, kiek procesų jau dokumentuoti ir kiek pajėgumų yra palaikyti pirmąjį laikotarpį. Bendrovės su daug nestruktūrizuotų duomenų ir mažai dokumentacijos pradeda su daugiau darbo nei bendrovės, kurios tai jau susitvarkė. Šis skirtumas yra tiksliai priežastis, kodėl išankstinis įvertinimas mažai ką sako, kol nepažvelgta į patį darbą, užduotis po užduoties – tai, ką [FTE TO AI darbo skenavimas](/) atskleidžia užduočių lygmeniu.
Kad pamatytumėte, kur jūsų organizacija yra pažengusi labiausiai, o kur mažiausiai, yra nemokamas parengtumo patikrinimas: aštuoni trumpi klausimai, po vieną kiekvienai dimensijai, su vaizdu, kur parengtumas jau yra ir kur dar liko darbo. Pilnas ambicijos vertinimas, su keturiais lygiais ir penkiais patikimumo vartais (confidence gates), yra kūrimo stadijoje.
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.