Enheder
1. AI-strategi for ledere: hvorfor, roller, grænser og ansvarlig styring 2. Tilpasning til AI Transformation Vision og Business Strategy 3. AI-modenhedsvurdering og køreplan 4. Fastlæggelse og prioritering af anvendelsesområde 5. Måling af ROI, forretningsværdi og fordele 6. AI-specifikke risici og risikostyring 7. AI Governance, Politik og bestyrelsesstruktur 8. Etisk og ansvarlig AI 9. Overholdelse: EU AI Law og KVKK 10. Team, Kompetence og Organisation 11. Indkøb, Byg-Køb og Leverandørstyring 12. Forandringsledelse og -adoption
Enhed 10 / 12

Team, Kompetence og Organisation

Gevinster:

  • At overveje kunstig intelligens-kompetence på tre lag (ekspert, oversætter, bruger) og se den hyppigst oversete oversætter og udbredte læse- og skrivekløft
  • Evne til at vælge den, der passer til institutionen blandt centrale, distribuerede og hub-and-spoke organisationsmodeller
  • Evne til at lukke kompetencehuller med balancen mellem tog-rekrut-partner og indarbejde udbredt læsefærdighed og fastholdelse i strategien

Selv den bedste strategi forbliver på papiret uden folk til at implementere den. Den mest almindelige flaskehals ved AI-transformation er ikke teknologi, men mangel på kompetence (viden, færdigheder og erfaring, der kræves for at udføre et job) og organisation (hvordan jobbet er struktureret, hvem gør hvad). I denne enhed lærer du, hvordan en senior manager kan etablere den rigtige teamstruktur, talentstrategi og kompetenceudvikling for AI. Målet er at omdanne et snævert syn, såsom "lad os ansætte et par dataforskere," til en virksomhedsdækkende kompetencetilgang.

Kompetence er ikke en enkelt rolle

En almindelig misforståelse er at henvise AI til et lille antal eksperter kaldet "data scientists". I virkeligheden kræver AI-transformation tre-lagskompetence:

lag

hvem

Hvad har den brug for

ekspert

Data scientist, ML-ingeniør

Model, data, infrastruktur dybde

oversætter

Produkt/forretningsanalytiker

At gøre et forretningsproblem til en AI-løsning

Bruger

Alle medarbejdere

Brug af køretøjer sikkert, effektivt og ansvarligt

Det kritiske og ofte oversete lag er indlysende: AI-oversætteren er den person, der oversætter forretningssprog til teknisk sprog og omvendt, og bygger broen til "hvilket forretningsproblem løses af hvilken AI-løsning." De dyreste fejl er ofte ikke forårsaget af mangel på eksperter, men af ​​mangel på oversættere: det tekniske team bygger en perfekt model, men for det forkerte problem.

Tip: Når du budgetterer for AI-talenter, skal du overveje ikke kun eksperter, men også oversætternes rolle og alle medarbejderes grundlæggende læsefærdigheder. De fleste institutioner investerer for meget i eksperter og for lidt i oversættere og massefærdigheder; Det er dog generelt de to sidste, der låser værdien.

Organisatoriske modeller

AI-talent kan organiseres i virksomheden på tre hovedmåder:

  • Centraliseret: Alle AI-eksperter i ét team. Fordel: dybde, konsistens. Ulempe: løsrivelse fra arbejdet.
  • Distribueret: Eksperter er indlejret i forretningsenheder. Fordel: nærhed, hastighed. Ulempe: inkonsistens, gentagelse.
  • Hub-and-spoke: Et centralt Center of Excellence (CoE; kerneteam, der definerer og formidler standarder, værktøjer og bedste praksis) + praktikere indlejret i forretningsenheder. Den mest afbalancerede model for de fleste mellemstore til store organisationer.

CoE; leverer fælles værktøjer, sikkerhedsstandarder, træning og genanvendelige komponenter; Forretningsenheder administrerer deres egne anvendelsesområder. Denne model bevarer både sammenhæng og nærhed.

Byg, køb, partner

Der er tre måder at lukke kompetencegabet på, normalt alle tre:

  • Byg: Træn eksisterende medarbejdere. Mest bæredygtig, men langsomst.
  • Leje (køb): Lej eksterne eksperter. Hurtig, men dyr og konkurrencedygtig.
  • Partner: Arbejde med konsulent/leverandør. Hurtig start men risiko for afhængighed.

Smart strategi: oplær/lej kritiske og permanente kompetencer, imødekomme midlertidige eller meget specifikke behov i partnerskab.

Trin for trin: Etablering af en kompetencestrategi

1. Kortlæg kompetencegabet. Hvor er vi på de tre lag (ekspert, oversætter, bruger), hvor skal vi hen?

2. Vælg din organisationsmodel. Centraliseret, distribueret eller hub-and-spoke; den, der passer til institutionen.

3. Etabler balancen mellem bygge-køb-partner. Bestem den optimale vej for hvert hul.

4. Start et ikke-formelt læsefærdighedsprogram. Grundlæggende, sikker, ansvarlig brugsuddannelse for alle medarbejdere.

5. Nære fastholdelse og kultur. At tiltrække talent er ikke nok; Fasthold med meningsfuldt arbejde, læring og kultur.

tre minisager

Tilfælde 1 — Oversættergab. En industrivirksomhed hyrede tre dyre dataforskere, men der var ingen oversætterroller til at bygge bro mellem forretningsenheder. Eksperter producerede projekter, der var teknisk imponerende, men forretningsmæssige uden betydning; Ingen håndgribelig værdi opstod i løbet af et år. Da to "AI-oversættere" (erfarne forretningsanalytikere) blev udpeget, kom de samme eksperter med tre værdifulde use cases på 6 måneder. Kløften lå ikke i ekspertise, men i bridge.

Sag 2 — CoE-konsistens. I et konglomerat brugte hvert firma sit eget AI-værktøj med sine egne regler: tilbagevendende omkostninger, inkonsekvent sikkerhed. Når et Center of Excellence er etableret og fælles værktøjer, standarder og uddannelse er leveret; Licensomkostningerne faldt med 30 %, sikkerheden blev konsistent, og det, den ene virksomhed lærte, spredte sig hurtigt til den næste.

Case 3 — Virkningen af ​​udbredt læsefærdighed. Ét servicefirma overlod AI til kun ét team af eksperter; De 300 medarbejdere i felten brugte værktøjerne enten slet ikke eller forkert (i strid med fortroligheden). Virksomheden lancerede et grundlæggende læsefærdighedsprogram (3 timers træning i sikker brug for alle); Både sikker brug steg, og snesevis af værdifulde brugsideer kom fra marken. Værdien lå ikke i eksperterne, men i den kompetente skare.

Fire kopierbare skabeloner

1) Kort over kompetencegab:

Din rolle: AI talentkonsulent. Evaluer vores organisation i tre lag: ekspert (data/ML), oversætter (forretningsteknisk bro), bruger (alle medarbejdere). Skriv typiske huller og prioriteret handling for hvert lag. Kontekst: [tekst]

2) Forslag til organisationsmodel:

Sammenlign centraliserede, distribuerede og hub-and-spoke-modeller for [organisationens størrelse og struktur]. Skriv hvilken du anbefaler til vores situation og hvorfor, og hvilket ansvar et Center of Excellence vil påtage sig.

3) Byg-køb-partner beslutning:

For hvert af følgende kompetencehuller [liste] skal du skrive en begrundelse for, hvilken af ​​tog-/leje-/partnermulighederne du anbefaler. Adskil varige og kritiske kompetencer fra midlertidige behov.

4) Ikke-formelt læsefærdighedsprogram:

Udarbejde et 3-timers "sikker og effektivt brug af kunstig intelligens" uddannelsesudkast til ikke-tekniske medarbejdere: grundlæggende begreber, korrekt/forkert brug, privatliv og autentificering, praktiske eksempler. Giv titel og varighed modul for modul.

Svag prompt / Stærk prompt

Svag: "Hvilken slags hold skal jeg bygge til AI?"
Resultat: En generel liste over roller; blind for institutionens størrelse, modenhed og huller.
Stærk: "Vi er en produktionsvirksomhed med 500 ansatte, tre forretningsenheder; vi har lav modenhed, ingen datavidenskabsmænd, men stærke forretningsanalytikere. Foreslå en organisationsmodel for AI (centraliseret/distribueret/hub-and-spoke), en make-buy-partner balance for at lukke vores kompetencekløft på hvert lag og en ekspert/ekspert, der kan læse og læse. det første år."
Resultat: En organisationsspecifik, lagdelt, realistisk og anvendelig talentstrategi.

Almindelige fejl

  • Investerer kun i eksperter. Uden oversættere og udbredt læsefærdighed kan eksperter ikke skabe værdi.
  • Springer oversætterrollen over. Hvis der ikke er bro mellem forretning og teknik, vil selv den bedste ekspert arbejde på det forkerte problem.
  • Forsømmelse af udbredt læsefærdighed. Den uuddannede skare bruger enten slet ikke køretøjet eller bruger det i fare.
  • Stoler udelukkende på rekruttering. At købe avl uden avl er dyrt, skrøbeligt og uholdbart.
  • At glemme kultur og fastholdelse. Hvis du ikke tiltrækker talent og leverer meningsfuldt arbejde og læring, vil du hurtigt tabe.
Forsigtig: AI kan foreslå et organisationsdiagram eller træningsoversigt; Men det er personen, der bestemmer, hvilken model der passer til institutionens kultur og virkelighed, hvem der skal spille hvilken rolle, og fastholdelsesdynamikken. Menneskelige ressourcebeslutninger har stor indflydelse og kan ikke overlades til en algoritme alene.

Sammenfattende

Den mest almindelige flaskehals ved AI-transformation er ikke teknologi, men kompetence og organisation. Kompetencen er tredelt: ekspert, oversætter og bruger; Det hyppigst springede og værdilåsende lag er udbredt læsefærdighed hos oversætteren. Organisationen kan være centraliseret, distribueret eller hub-and-spoke (et Center of Excellence + embedded practitioners); For de fleste organisationer er sidstnævnte afbalanceret. Luk hullerne med en blanding af tog, rekrut og partner; Behold kritiske og varige kompetencer. I den næste enhed vil vi dække, hvordan du smart køber outsourcede AI-løsninger.

Ansøgningsopgave

Evaluer din organisation i tre lag (ekspert, oversætter, bruger) og skriv det største hul i hvert lag ned. 2. Bestem den organisationsmodel, der passer til dig med skabelonen. Skriv begrundelser for dine tog-/leje-/partnerbeslutninger for de to mest kritiske ledige stillinger. Til sidst skitser du hovedemnerne i et ikke-formelt læsefærdighedsprogram for alle medarbejdere.

tjekliste

  • [ ] Jeg kortlagde kompetencegabet i tre lag.
  • [ ] Jeg tjekkede, om oversætterrollen eksisterer.
  • [ ] Jeg valgte en organisationsmodel, der passer til institutionen.
  • [ ] Jeg tog en bygge-køb-partner beslutning for hver ledig stilling.
  • [ ] Jeg planlagde det ikke-formelle læsefærdighedsprogram.
  • [ ] Jeg indarbejdede fastholdelse og kultur i strategien.
  • [ ] Jeg overlod ikke menneskelige ressourcebeslutninger udelukkende til algoritmen.
Tidligere Næste