Câștiguri:
- Luând în considerare competența de inteligență artificială la trei straturi (expert, traducător, utilizator) și observând cel mai frecvent translator trecut cu vederea și decalajul larg răspândit de alfabetizare
- Abilitatea de a-l alege pe cel potrivit pentru instituție dintre modelele organizaționale centrale, distribuite și hub-and-spoke
- Capacitatea de a reduce decalajele de competențe cu echilibrul tren-recrutare-partener și de a include alfabetizarea și reținerea pe scară largă în strategie
Chiar și cea mai bună strategie rămâne pe hârtie fără ca oamenii să o implementeze. Cel mai frecvent blocaj al transformării AI nu este tehnologia, ci lipsa de competență (cunoștințe, abilități și experiență necesare pentru a face un loc de muncă) și de organizare (cum este structurat postul, cine face ce). În această unitate, veți afla cum un manager senior poate stabili structura corectă a echipei, strategia de talent și dezvoltarea competențelor pentru AI. Scopul este de a transforma o viziune restrânsă, cum ar fi „hai să angajăm câțiva oameni de știință a datelor”, într-o abordare a competențelor la nivel de întreprindere.
Competența nu este un singur rol
O concepție greșită obișnuită este de a relega AI la un număr mic de experți numiți „oameni de știință de date”. În realitate, transformarea AI necesită competențe pe trei straturi:
strat
cine
De ce are nevoie
expert
Om în știință de date, inginer ML
Model, date, adâncimea infrastructurii
traducător
Analist de produs/afacere
Transformarea unei probleme de afaceri într-o soluție AI
Utilizator
Toți angajații
Utilizarea vehiculelor în siguranță, eficient și responsabil
Stratul critic și adesea trecut cu vederea este evident: traducătorul AI este persoana care traduce limbajul de afaceri în limbaj tehnic și invers, construind puntea „care problemă de afaceri este rezolvată prin care soluție AI”. Cele mai scumpe eșecuri sunt adesea cauzate nu de lipsa experților, ci de lipsa traducătorilor: echipa tehnică construiește un model perfect, dar pentru problema greșită.
Sfat: atunci când bugetați pentru talentul AI, luați în considerare nu doar experții, ci și rolul traducătorilor și cunoștințele de bază ale tuturor angajaților. Majoritatea instituțiilor investesc prea mult în experți și prea puțin în traducători și alfabetizare în masă; Cu toate acestea, în general, ultimele două blochează valoarea.
Modele organizatorice
Talentul AI poate fi organizat în întreprindere în trei moduri principale:
- Centralizat: toți experții AI într-o singură echipă. Avantaj: adâncime, consistență. Dezavantaj: detașare de muncă.
- Distribuit: experții sunt încorporați în unitățile de afaceri. Avantaj: proximitate, viteza. Dezavantaj: inconsecvență, repetare.
- Hub-and-spoke: Un centru central de excelență (CoE; echipă de bază care definește și difuzează standarde, instrumente și bune practici) + practicieni încorporați în unitățile de afaceri. Cel mai echilibrat model pentru majoritatea organizațiilor mijlocii până la mari.
CoE; oferă instrumente comune, standarde de siguranță, instruire și componente reutilizabile; Unitățile de afaceri își gestionează propriile zone de utilizare. Acest model menține atât consistența, cât și apropierea.
Construiește, cumpără, partener
Există trei moduri de a reduce decalajul de competențe, de obicei toate trei:
- Construire: instruiți angajații existenți. Cel mai durabil, dar cel mai lent.
- Angajați (cumpărați): Angajați experți externi. Rapid, dar scump și competitiv.
- Partener: Lucrează cu consultantul/furnizorul. Pornire rapidă, dar risc de dependență.
Strategie inteligentă: antrenați/angajați competențe critice și permanente, satisface nevoi temporare sau foarte specifice în parteneriat.
Pas cu pas: stabilirea unei strategii de competență
1. Hartă decalajul de competențe. Unde suntem la cele trei straturi (expert, traducător, utilizator), unde ar trebui să mergem?
2. Alegeți modelul dumneavoastră organizațional. Centralizat, distribuit sau hub-and-spoke; cea potrivită pentru instituție.
3. Stabiliți echilibrul build-buy-partner. Determinați calea optimă pentru fiecare gol.
4. Începeți un program de alfabetizare non-formală. Instruire de bază, sigură și responsabilă pentru toți angajații.
5. Hrăniți reținerea și cultura. Atragerea talentelor nu este suficientă; Păstrați-vă prin muncă, învățare și cultură semnificative.
trei mini cutii
Cazul 1 — Decalaj de traducător. O companie industrială a angajat trei oameni de știință de date scumpi, dar nu existau roluri de traducător care să pună legătura între unitățile de afaceri. Experții au produs proiecte care au fost impresionante din punct de vedere tehnic, dar lipsite de importanță comercială; Nicio valoare tangibilă nu a apărut într-un an. Când au fost numiți doi „traducători AI” (analiști de afaceri cu experiență), aceiași experți au venit cu trei cazuri de utilizare valoroase în 6 luni. Decalajul nu era în expertiză, ci în bridge.
Cazul 2 – Coerența CoE. Într-un conglomerat, fiecare companie își folosea propriul instrument AI cu propriile reguli: cost recurent, securitate inconsecventă. Odată ce un Centru de excelență este înființat și sunt furnizate instrumente comune, standarde și instruire; Costurile de licență au scăzut cu 30%, securitatea a devenit consistentă, iar ceea ce a învățat o companie s-a răspândit rapid la următoarea.
Cazul 3 – Impactul alfabetizării pe scară largă. O companie de servicii a lăsat AI unei singure echipe de experți; Cei 300 de angajați din domeniu au folosit instrumentele fie deloc, fie incorect (cu încălcarea confidențialității). Compania a lansat un program de alfabetizare de bază (3 ore de instruire privind utilizarea în siguranță pentru toată lumea); Atât utilizarea în siguranță a crescut și zeci de idei valoroase de utilizare au venit din teren. Valoarea nu era în experți, ci în mulțimea competentă.
Patru șabloane copiabile
1) Harta decalajului de competențe:
Rolul tău: consultant de talent AI. Evaluați organizația noastră în trei straturi: expert (date/ML), traducător (punte business-tehnică), utilizator (toți angajații). Scrieți lacune tipice și acțiuni prioritare pentru fiecare strat. Context: [text]
2) Sugestie de model de organizare:
Comparați modelele centralizate, distribuite și hub-and-spoke pentru [dimensiunea și structura organizației]. Scrieți pe care îl recomandați pentru situația noastră și de ce și ce responsabilități va asuma un Centru de Excelență.
3) Decizia de construire-cumpărare-partener:
Pentru fiecare dintre următoarele lacune de competență [listă], scrieți o justificare pentru care dintre opțiunile de tren/închiriere/partener le recomandați. Separați competențele durabile și cele critice de nevoile temporare.
4) Program de alfabetizare non-formală:
Pregătiți un proiect de formare de 3 ore „utilizarea sigură și eficientă a inteligenței artificiale” pentru angajații netehnici: concepte de bază, utilizare corectă/incorectă, confidențialitate și autentificare, exemple practice. Dați titlu și durata modul cu modul.
Prompt slab / Prompt puternic
Slab: „Ce fel de echipă ar trebui să construiesc pentru AI?”
Rezultat: o listă generală de roluri; orb la dimensiunea, maturitatea și lacunele instituției.
Puternic: „Suntem o companie producătoare de 500 de angajați, cu trei unități de afaceri; avem o maturitate scăzută, nu avem oameni de știință de date, dar analiști de afaceri puternici. Propuneți un model organizațional pentru AI (centralizat/distribuit/hub-and-spoke), un echilibru make-buy-partner pentru a reduce decalajul nostru de competențe la fiecare nivel (expert/preluator) și traducător. plan de alfabetizare pentru primul an.”
Rezultat: o strategie de talent specifică organizației, stratificată, realistă și aplicabilă.
Greșeli comune
- Investind doar în experți. Fără traducători și alfabetizare pe scară largă, experții nu pot produce valoare.
- Omiterea rolului de traducător. Dacă nu există o punte între afaceri și tehnică, chiar și cel mai bun expert va lucra la problema greșită.
- Neglijarea alfabetizării pe scară largă. Mulțimea needucată fie nu folosește deloc vehiculul, fie îl folosește în pericol.
- Bazându-se exclusiv pe recrutare. Achiziționarea reproducerii fără reproducere este costisitoare, fragilă și nesustenabilă.
- Uitând de cultură și reținere. Dacă nu atrageți talent și nu oferiți muncă și învățare semnificative, veți pierde rapid.
Atenție: AI poate sugera o organigramă sau o schiță de formare; Dar este persoana care decide care model se potrivește culturii și realității instituției, care va juca ce rol și dinamica de retenție. Deciziile privind resursele umane au un impact mare și nu pot fi lăsate doar la un algoritm.
În concluzie
Cel mai frecvent blocaj al transformării AI nu este tehnologia, ci competența și organizarea. Competența are trei straturi: expert, traducător și utilizator; Cel mai frecvent omis și cel care blochează valoarea este alfabetizarea pe scară largă cu traducătorul. Organizația poate fi centralizată, distribuită sau hub-and-spoke (un Centru de excelență + practicieni încorporați); Pentru majoritatea organizațiilor, acesta din urmă este echilibrat. Închideți golurile cu un amestec de tren, recrut și partener; Păstrați competențele critice și de durată. În următoarea unitate, vom aborda cum să achiziționați inteligent soluții AI externalizate.
Sarcina de aplicare
Evaluează-ți organizația în trei straturi (expert, traducător, utilizator) și notează cel mai mare decalaj din fiecare strat. 2. Determinați modelul de organizare care vi se potrivește cu șablonul. Scrieți motivele deciziilor dvs. de tren/închiriere/partener pentru cele mai importante două posturi vacante. În cele din urmă, subliniați principalele subiecte ale unui program de alfabetizare non-formală pentru toți angajații.
lista de verificare
- [ ] Am mapat decalajul de competențe în trei straturi.
- [ ] Am verificat dacă există rolul de Traducător.
- [ ] Am ales un model organizatoric potrivit instituției.
- [ ] Am luat o decizie build-buy-partner pentru fiecare post vacant.
- [ ] Am planificat programul de alfabetizare non-formală.
- [ ] Am încorporat retenția și cultura în strategie.
- [ ] Nu am lăsat deciziile legate de resursele umane doar în seama algoritmului.