O echipă de conducere care spune "vom implementa AI" nu înțelege prin asta întotdeauna același lucru. Jumătate se gândește la un model lingvistic care rezumă rapoarte, cealaltă jumătate la sisteme care preiau parțial contactul cu clienții. Ambele cer tehnologie care poate procesa acest lucru și capacitate care poate ghida procesul. Acestea sunt două tipuri diferite de pregătire, și rareori sunt evaluate separat.
Costurile pregătirii pentru AI nu se regăsesc în principal în licențe. Ele se regăsesc în ceea ce trebuie să se întâmple înainte ca o sarcină să poată trece în siguranță de la un sistem la AI: date care sunt găsibile și actuale, conexiuni care există sau trebuie construite, și oameni care știu când să aprobe un rezultat și când nu. Ce costă acest lucru depinde de câte dintre aceste componente sunt deja în vigoare și câte lipsesc încă.
În cadrul fiecărei ambiții care presupune activitate de AI, munca de bază se împarte în trei categorii. AI poate prelua sarcina, fără ca un om să mai verifice. Un om supraveghează și aprobă sau respinge, cu motiv. Sau munca rămâne muncă umană, deoarece judecata, contextul sau responsabilitatea o impun.
Tehnologia necesară diferă în funcție de categorie. Preluarea completă necesită date fiabile, bine structurate și un sistem care recunoaște erorile înainte ca acestea să provoace daune. Supravegherea cu aprobare necesită o interfață în care un om poate vedea rapid de ce un sistem a ajuns la un anumit rezultat. Munca umană nu necesită de multe ori tehnologie nouă, dar necesită claritate cu privire la cine rămâne responsabil pentru ce — acest lucru se leagă de drepturile de decizie care trebuie redistribuite în cazul unei schimbări.
Companiile care fac deja această distincție observă diferența în viteza cu care un pilot trece de la testare la producție. Companiile care nu o fac continuă să testeze fără să devină clar ce parte a muncii se transferă efectiv.
Diferența dintre companiile care astăzi deja gestionează acest lucru fără probleme și companiile care încă nu sunt pregătite pentru asta nu se află de obicei în alegerea tehnologiei. Se află în trei aspecte care preced această alegere.
În primul rând: dacă organizația știe din ce sarcini este alcătuit fiecare proces, independent de titlul funcției asociate. Fără acest inventar, orice afirmație despre "pregătirea pentru AI" este o estimare.
În al doilea rând: dacă sistemele existente în prezent produc date pe care o aplicație AI le poate utiliza. Multe organizații au date care sunt corecte pentru un om care le citește, dar nu suficient de structurate pentru un sistem care trebuie să calculeze cu ele.
În al treilea rând: dacă există capacitate — în ore, nu în intenții bune — pentru a ghida tranziția. Cineva trebuie să verifice primele o sută de rezultate înainte ca un sistem să poată funcționa fără supraveghere. Aceste ore nu apar de obicei în planificarea nimănui.
Primul semn vizibil nu este o economie de costuri, ci o schimbare în direcția în care se îndreaptă timpul. Munca ce înainte consta în executare devine muncă ce constă în evaluare. Aceasta necesită alte competențe și uneori un alt rol, nu automat mai puțini oameni.
Al doilea semn este că întrebările care înainte reveneau departamentului IT ajung acum la conducere. Ce decizie poate lua un sistem singur, și ce decizie trebuie întotdeauna confirmată de un om? Acesta este un drept de decizie, nu o setare tehnică, și trebuie consemnat undeva înainte ca incidentul să se producă.
Al treilea semn se regăsește în buget. Orele eliberate într-un loc nu dispar automat ca economie; ele apar adesea ca și capacitate suplimentară în alt loc, de exemplu în control, în contactul cu clienții în momentele în care AI nu este suficient, sau în întreținerea sistemelor în sine. Ce înseamnă acest lucru per sold pentru buget depinde de modul în care este construită reziliența financiară și de marja disponibilă pentru a absorbi această schimbare înainte ca ea să genereze randament.
Acest test nu spune nimic despre cine păstrează sau concediază o organizație. Aceasta este o decizie cu propriile cerințe legale, în afara a ceea ce este descris aici. Ceea ce este descris aici este capacitatea: ce ore devin disponibile, ce ore suplimentare sunt necesare, și ce tehnologie trebuie să fie prezentă pentru asta. Acest lucru este valabil în egală măsură pentru colaborările cu alte părți — ceea ce pregătește un parteneriat pentru AI determină în parte dacă o schimbare internă funcționează și în lanț.
Aceasta afectează și conformitatea. Un sistem care preia o parte dintr-un proces schimbă cine este responsabil în mod demonstrabil pentru ce, iar acest lucru merită un test propriu privind conformitatea și riscul care trebuie pregătite pentru AI.
Nu există un procent care să fie valabil pentru fiecare organizație. Depinde de câte date sunt deja utilizabile, câte procese sunt deja documentate, și câtă capacitate există pentru a ghida perioada inițială. Companiile cu multe date nestructurate și puțină documentație pornesc cu mai multă muncă decât companiile care au deja acest lucru în ordine. Această diferență este exact motivul pentru care o estimare prealabilă spune puțin fără a analiza mai întâi munca în sine, sarcină cu sarcină — acesta este ceea ce cartografiază [scanul de muncă al FTE TO AI](/) pentru fiecare sarcină în parte.
Pentru a vedea unde organizația dumneavoastră este cel mai avansată și unde cel mai puțin, există un test gratuit de pregătire: opt întrebări scurte, câte una pentru fiecare dimensiune, cu o imagine a stadiului actual al pregătirii și a locurilor unde mai este de lucru. Testul complet de ambiție, cu cele patru straturi și cinci porți de încredere, este în construcție.
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.