Guadagni:
- Considerando la competenza dell’intelligenza artificiale su tre livelli (esperto, traduttore, utente) e individuando il traduttore più frequentemente trascurato e il diffuso divario di alfabetizzazione
- Capacità di scegliere quello adatto all'istituzione tra modelli organizzativi centrali, distribuiti e hub-and-spoke
- Capacità di colmare i divari di competenze con l'equilibrio tra formazione-reclutamento-partner e incorporare alfabetizzazione e fidelizzazione diffuse nella strategia
Anche la migliore strategia resta sulla carta senza le persone in grado di metterla in atto. Il collo di bottiglia più comune della trasformazione dell’IA non è la tecnologia, ma la mancanza di competenza (conoscenze, abilità ed esperienza necessarie per svolgere un lavoro) e di organizzazione (come è strutturato il lavoro, chi fa cosa). In questa unità imparerai come un senior manager può stabilire la giusta struttura del team, la strategia per i talenti e lo sviluppo delle competenze per l'intelligenza artificiale. L'obiettivo è trasformare una visione ristretta, come "assumiamo alcuni data scientist", in un approccio basato sulla competenza a livello aziendale.
La competenza non è un unico ruolo
Un malinteso comune è quello di relegare l’intelligenza artificiale a un piccolo numero di esperti chiamati “scienziati dei dati”. In realtà, la trasformazione dell’IA richiede competenze su tre livelli:
strato
chi
Di cosa ha bisogno?
esperto
Data scientist, ingegnere ML
Modello, dati, profondità dell'infrastruttura
traduttore
Analista di prodotto/aziendale
Trasformare un problema aziendale in una soluzione AI
Utente
Tutti i dipendenti
Utilizzare i veicoli in modo sicuro, efficace e responsabile
Il livello critico e spesso trascurato è evidente: il traduttore AI è la persona che traduce il linguaggio aziendale in linguaggio tecnico e viceversa, costruendo il ponte di “quale problema aziendale viene risolto da quale soluzione AI”. I fallimenti più costosi spesso sono causati non dalla mancanza di esperti, ma dalla mancanza di traduttori: il team tecnico costruisce un modello perfetto ma per il problema sbagliato.
Suggerimento: quando si pianifica il budget per i talenti dell’intelligenza artificiale, considerare non solo gli esperti, ma anche il ruolo dei traduttori e l’alfabetizzazione di base di tutti i dipendenti. La maggior parte delle istituzioni investe troppo negli esperti e troppo poco nei traduttori e nell’alfabetizzazione di massa; Tuttavia, generalmente sono gli ultimi due a bloccare il valore.
Modelli organizzativi
Il talento dell’IA può essere organizzato in azienda in tre modi principali:
- Centralizzato: tutti gli esperti di intelligenza artificiale in un unico team. Vantaggio: profondità, consistenza. Svantaggio: distacco dal lavoro.
- Distribuito: gli esperti sono integrati nelle business unit. Vantaggio: prossimità, velocità. Svantaggio: incoerenza, ripetizione.
- Hub-and-spoke: un centro centrale di eccellenza (CoE; team centrale che definisce e diffonde standard, strumenti e migliori pratiche) + professionisti integrati nelle unità aziendali. Il modello più equilibrato per la maggior parte delle organizzazioni di medie e grandi dimensioni.
CoE; fornisce strumenti comuni, standard di sicurezza, formazione e componenti riutilizzabili; Le unità aziendali gestiscono le proprie aree di utilizzo. Questo modello mantiene sia la coerenza che la vicinanza.
Costruisci, acquista, collabora
Esistono tre modi per colmare il divario di competenze, solitamente tutti e tre:
- Costruisci: forma i dipendenti esistenti. Il più sostenibile ma il più lento.
- Assumi (acquista): assumi esperti esterni. Veloce ma costoso e competitivo.
- Partner: lavorare con un consulente/fornitore. Avvio rapido ma rischio di dipendenza.
Strategia intelligente: formare/assumere competenze critiche e permanenti, soddisfare esigenze temporanee o molto specifiche in partnership.
Passo dopo passo: stabilire una strategia di competenze
1. Mappare il divario di competenze. A che punto siamo sui tre livelli (esperto, traduttore, utente), dove dovremmo andare?
2. Scegli il tuo modello organizzativo. Centralizzato, distribuito o hub-and-spoke; quello adatto all'istituzione.
3. Stabilire l'equilibrio tra costruzione-acquisto-partner. Determinare il percorso ottimale per ogni gap.
4. Avviare un programma di alfabetizzazione non formale. Formazione di base, sicura e responsabile per tutti i dipendenti.
5. Coltivare la conservazione e la cultura. Attirare i talenti non è sufficiente; Conservare con lavoro, apprendimento e cultura significativi.
tre mini custodie
Caso 1: gap del traduttore. Un'azienda industriale ha assunto tre costosi data scientist, ma non c'erano ruoli di traduttore per collegare le unità aziendali. Gli esperti hanno prodotto progetti tecnicamente impressionanti ma irrilevanti dal punto di vista economico; Nessun valore tangibile è emerso in un anno. Quando sono stati nominati due “traduttori AI” (analisti aziendali esperti), gli stessi esperti hanno elaborato tre preziosi casi d’uso in 6 mesi. Il divario non era nelle competenze, ma nel bridge.
Caso 2 – Coerenza CoE. In un conglomerato, ogni azienda utilizzava il proprio strumento di intelligenza artificiale con le proprie regole: costi ricorrenti, sicurezza incoerente. Una volta istituito un Centro di Eccellenza e forniti strumenti, standard e formazione comuni; I costi delle licenze sono diminuiti del 30%, la sicurezza è diventata costante e ciò che un'azienda ha appreso si è diffuso rapidamente a quella successiva.
Caso 3 – L’impatto dell’alfabetizzazione diffusa. Una società di servizi ha lasciato l’intelligenza artificiale a un solo team di esperti; I 300 dipendenti sul campo non hanno utilizzato gli strumenti affatto o in modo errato (in violazione della riservatezza). L'azienda ha lanciato un programma di alfabetizzazione di base (3 ore di formazione sull'utilizzo sicuro per tutti); L'uso sicuro è aumentato e dal campo sono emerse decine di preziose idee di utilizzo. Il valore non stava negli esperti, ma nel pubblico competente.
Quattro modelli copiabili
1) Mappa del divario di competenze:
Il tuo ruolo: consulente per i talenti dell'intelligenza artificiale. Valuta la nostra organizzazione in tre livelli: esperto (dati/ML), traduttore (ponte tecnico-aziendale), utente (tutti i dipendenti). Scrivi le lacune tipiche e l'azione prioritaria per ogni livello. Contesto: [testo]
2) Proposta di modello organizzativo:
Confrontare modelli centralizzati, distribuiti e hub-and-spoke per [dimensione e struttura dell'organizzazione]. Scrivi quale consiglieresti per la nostra situazione e perché, e quali responsabilità si assumerà un Centro di Eccellenza.
3) Decisione di costruire-acquistare-partner:
Per ciascuna delle seguenti lacune di competenze [elenco], scrivi una motivazione per quale delle opzioni di formazione/assunzione/partner consigli. Separare le competenze durature e critiche dai bisogni temporanei.
4) Programma di alfabetizzazione non formale:
Preparare una bozza di formazione di 3 ore "uso sicuro ed efficace dell'intelligenza artificiale" per dipendenti non tecnici: concetti base, uso corretto/errato, privacy e autenticazione, esempi pratici. Indicare titolo e durata modulo per modulo.
Prompt debole / Prompt forte
Debole: “Che tipo di squadra dovrei costruire per l’intelligenza artificiale?”
Risultato: un elenco generale di ruoli; ciechi rispetto alle dimensioni, alla maturità e alle lacune dell’istituzione.
Forte: "Siamo un'azienda manifatturiera con 500 dipendenti e tre business unit; abbiamo una bassa maturità, nessun data scientist, ma forti analisti aziendali. Proponiamo un modello organizzativo per l'intelligenza artificiale (centralizzato/distribuito/hub-and-spoke), un equilibrio make-buy-partner per colmare il nostro divario di competenze a ogni livello (esperto/traduttore/utente) e elaborare un piano di alfabetizzazione diffuso per il primo anno."
Risultato: una strategia per i talenti specifica per l'organizzazione, stratificata, realistica e applicabile.
Errori comuni
- Investire solo negli esperti. Senza traduttori e un’alfabetizzazione diffusa, gli esperti non possono produrre valore.
- Saltare il ruolo di traduttore. Se non esiste un ponte tra business e tecnica, anche il miglior esperto lavorerà sul problema sbagliato.
- Trascurare l’alfabetizzazione diffusa. La folla non istruita o non utilizza affatto il veicolo o lo utilizza a rischio.
- Basandosi esclusivamente sul reclutamento. Acquistare l’allevamento senza allevamento è costoso, fragile e insostenibile.
- Dimenticarsi della cultura e della fidelizzazione. Se non attiri talenti e non offri lavoro e apprendimento significativi, perderai rapidamente.
Attenzione: l'intelligenza artificiale può suggerire un organigramma o uno schema di formazione; Ma è la persona che decide quale modello si adatta alla cultura e alla realtà dell’istituzione, chi svolgerà quale ruolo e le dinamiche di fidelizzazione. Le decisioni relative alle risorse umane hanno un impatto elevato e non possono essere lasciate solo a un algoritmo.
In sintesi
Il collo di bottiglia più comune nella trasformazione dell’intelligenza artificiale non è la tecnologia ma la competenza e l’organizzazione. La competenza è a tre livelli: esperto, traduttore e utente; Lo strato più frequentemente saltato e che blocca il valore è l’alfabetizzazione diffusa con il traduttore. L'organizzazione può essere centralizzata, distribuita o hub-and-spoke (un centro di eccellenza + professionisti integrati); Per la maggior parte delle organizzazioni, quest'ultimo è equilibrato. Colmare le lacune con un mix di formazione, reclutamento e partner; Mantieni competenze critiche e durature. Nella prossima unità, tratteremo come acquistare in modo intelligente soluzioni IA in outsourcing.
Compito dell'applicazione
Valuta la tua organizzazione in tre livelli (esperto, traduttore, utente) e annota la lacuna più grande in ogni livello. 2. Determina il modello organizzativo adatto a te con il modello. Scrivi le ragioni delle tue decisioni in materia di formazione/assunzione/partner per i due posti vacanti più critici. Infine, delineare gli argomenti principali di un programma di alfabetizzazione non formale per tutti i dipendenti.
lista di controllo
- [ ] Ho mappato il divario di competenze in tre livelli.
- [ ] Ho controllato se esiste il ruolo Traduttore.
- [ ] Ho scelto un modello organizzativo adatto all'istituzione.
- [ ] Ho preso una decisione di costruire-acquistare-partner per ogni posto vacante.
- [ ] Ho pianificato il programma di alfabetizzazione non formale.
- [ ] Ho incorporato la fidelizzazione e la cultura nella strategia.
- [ ] Non ho lasciato le decisioni sulle risorse umane esclusivamente all'algoritmo.