strategyaligned Na lista de espera

Kennisbank

Os seus dados estão prontos para o trabalho que a IA deve assumir

A pergunta que esta porta coloca

Não: temos muitos dados. Não: temos uma estratégia de dados no papel. A pergunta que conta é mais estreita e mais incómoda: os dados associados a uma tarefa específica são suficientemente completos, atuais e acessíveis para transferir essa tarefa para a IA, na totalidade ou com supervisão.

Isso é uma pergunta diferente por tarefa. Uma tarefa em que a IA resume texto de uma base de dados bem estruturada exige algo diferente de uma tarefa em que a IA prepara uma decisão com base em dados registados de forma diferente em três sistemas. A ambição costuma mencionar em voz alta apenas o primeiro caso e pressupõe o segundo.

Porque é que isto muda agora

A IA assume tarefas. Numa parte das tarefas, isso pode acontecer na totalidade, noutra parte apenas com supervisão humana que aprova ou reprova com fundamento, e noutra parte continua a ser trabalho de pessoas. Essa divisão atravessa todos os departamentos e não muda porque o ano muda, mas porque os dados subjacentes mudam.

A diferença entre empresas que já testam isto bem e empresas que ainda não o fazem raramente está na quantidade de dados. Está em saber se alguém consegue indicar que dados pertencem a que tarefa, quem é o responsável por eles, e como se notaria que esses dados estão errados. Nas empresas onde essa pergunta é um hábito, percebe-se bastante depressa, por tarefa, se a transferência para a IA é uma conversa real. Nas empresas onde essa pergunta é nova, as lacunas nos dados só são descobertas no momento em que a IA já produziu algo errado.

Que prova é suficiente

O teste não pede um documento de classificação de dados. Pede três coisas que consegue apontar, não descrever:

Prova que conta: uma amostra em que três pessoas consultam a mesma fonte de dados de forma independente e chegam ao mesmo resultado. Prova que não conta: uma pontuação de satisfação sobre "a nossa infraestrutura de dados" num offsite da direção.

O que significa um resultado aquém do esperado

Uma tarefa que pontua baixo na dimensão dos dados não é, por definição, uma tarefa que não liberta capacidade. Significa que a ordem muda: primeiro os dados em ordem, depois a transferência. É um calendário, não um não definitivo.

Também não significa que haja algo de errado com as pessoas que atualmente gerem os dados. O teste mede a prontidão do trabalho, não a qualidade dos colaboradores, e nada diz sobre funções ou números. Se um resultado tocar em decisões de pessoal, aplicam-se aí requisitos legais próprios; esses avaliam-se à parte, não com base num teste de prontidão.

O que é útil: o resultado mostra se o problema está nos próprios dados, nas pessoas que trabalham com eles, ou nos fornecedores que disponibilizam os sistemas. Essa distinção determina o passo seguinte. Se se dever à forma como os colaboradores lidam com os dados, isso está relacionado com como testa se as suas pessoas conseguem acompanhar. Se se dever a sistemas de terceiros que fornecem ou disponibilizam os dados, entra em jogo como testa se os seus fornecedores conseguem acompanhar. E se a própria ambição não tiver identificado a necessidade de dados, a causa está muitas vezes mais na formulação do que nos dados: nesse caso ajuda como tornar concreta uma visão vaga.

A pergunta por trás da pergunta

Por trás de "os nossos dados são suficientemente bons" está uma pergunta maior: que trabalho nesta empresa é, dados os dados que existem atualmente, realmente transferível para a IA, e que trabalho não é. Essa pergunta é respondida por tarefa com o scan de trabalho da FTE TO AI, não com um julgamento sobre a organização como um todo.

O que pode fazer agora

Pode testar a dimensão dos dados isoladamente, mas ela não está sozinha. A prontidão para a transferência para a IA é composta por oito dimensões, e os dados são uma delas, ao lado, por exemplo, das pessoas, dos fornecedores e da nitidez da própria ambição. Um resultado numa dimensão diz pouco sem as outras sete.

A verificação de prontidão gratuita dá essa visão geral em oito perguntas curtas, uma por dimensão, com uma imagem de onde está mais avançado e onde está menos avançado. Sem relatório, sem obrigação, mas com um ponto de partida honesto. O teste de ambição completo, com as quatro camadas desde a visão até ao target state e a tradução para funções e direitos de decisão, está em construção.

Mariade assistent van de ambitietoets

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.