Ogólna dojrzałość przedsiębiorstwa w zakresie AI
Zmierzona dojrzałość AI, porównana między jednostkami biznesowymi i przełożona na wyliczoną mapę drogową.
10 obszarów tematycznych, undefined pytań, skala 5 poziomów. I działanie, które pozwala przejść z jednego poziomu na kolejny.
10 obszarów tematycznych modelu referencyjnego, już opracowanych od N1 do N5. Jedna firma, jedna jednostka biznesowa, albo 300 naraz.
Ogólna dojrzałość przedsiębiorstwa w zakresie AI
10 obszarów tematycznych, undefined pytań, skala 5 poziomów.
Nordhavn Industries
53 / 100
Oni mierzą swoją dojrzałość z Datamensio
Przykład
Ta sytuacja mogłaby być Państwa sytuacją.
Weźmy przykład firmy: trzy oddziały, trzy arkusze kalkulacyjne, żadnej wspólnej odpowiedzi.
Nikt nie potrafi tego skonsolidować.
Nordhavn Industries, 2400 osób w Hamburgu, Lyonie i Porto. Zamawiający pyta, na jakim etapie jest grupa. Każdy oddział odpowiada we własnym arkuszu, z własnymi skalami.
Trzy tygodnie, jedna wspólna baza.
Diagnoza Model referencyjny dojrzałości AI Datamensio, oparty na metodzie CMMI oraz ramach odniesienia dla AI (OECD, ISO/IEC 42001, NIST AI RMF) uruchomiona jednocześnie na trzech oddziałach, na podstawie notatek ze spotkań z osobami odpowiedzialnymi. Model referencyjny był już gotowy, podobnie jak 10 obszarów tematycznych i poziomy od N1 do N5.
Dwa wydatki uniknięte, zanim zostały poniesione.
Wynik 53 na 100, luka skoncentrowana na trzech obszarach tematycznych. Asystent IA wykrył, że dwa działania planu pokrywają się z działaniami z innego audytu. Prezentacja wyników dla komitetu powstała w jedno zdanie.
Czego dzięki temu uniknięto
- 3oddziały zmierzone na tej samej podstawie, zamiast trzech kwestionariuszy do przetworzenia
- 2zdublowane działania wykryte przed poniesieniem wydatku
- 1prezentacja wyników dla komitetu, bez ręcznego opracowania
Te liczby pochodzą z przykładu. Mogłyby być Państwa liczbami.
Norma narzuca procesy. Datamensio mówi, na jakim etapie Państwo są.
01
Model referencyjny jest już gotowy
Obszary tematyczne, pytania i poziomy od N1 do N5 opracowane. Nie zaczynają Państwo od pustego arkusza.
02
Wynik jest gotowy tego samego dnia
Online, przez link do samooceny albo podczas spotkania. Obszar po obszarze, porównywalny w czasie.
03
Luka staje się wycenionym planem
Każde przejście na kolejny poziom niesie ze sobą działanie. IA priorytetyzuje według oczekiwanego efektu, nie według kolejności z normy.
04
Postęp da się wykazać
Kampania po kampanii, względem Państwa celu i względem Państwa przeszłości. Tego właśnie oczekuje Państwa zarząd.
Skala dojrzałości
Jeden poziom, kolejny i działanie, które je łączy.
To właśnie ten mechanizm, stwierdzony poziom, poziom docelowy i działanie łączące jedno z drugim, przekształca stan faktyczny w trajektorię.
Jak przypadki użycia AI przechodzą od prototypu do produkcji?
- N1
Żaden przypadek użycia nie został wdrożony produkcyjnie. Prace kończą się na etapie demonstracji.
- N2
Jeden lub dwa przypadki użycia działają produkcyjnie, utrzymywane przez osoby, które je zbudowały, bez powtarzalnego procesu.
- N3
Istnieje i jest stosowana ścieżka wdrożenia produkcyjnego: kryteria przejścia, wyznaczony właściciel aplikacji, określone warunki eksploatacji.
- N4
Każdy przypadek użycia w produkcji jest monitorowany pod kątem wydajności i dryfu, z progami alertowymi i udokumentowanym przeglądem okresowym.
- N5
Ścieżka jest rewidowana na podstawie incydentów i wniosków z eksploatacji, a decyzje o zaprzestaniu lub przebudowie podejmowane są na podstawie wskaźników wartości.
Działanie, aby przejść z N2 do N3
Sformalizować kryteria przejścia do produkcji, wyznaczyć właściciela aplikacji dla każdego już wdrożonego przypadku użycia oraz wpisać przegląd tych przejść do porządku obrad istniejącego komitetu ds. danych i AI.
« Dzięki Datamensio realizujemy nasze cele ze znacznie większą skutecznością. Służby inspekcyjne EFRR oraz naszego ministerstwa nadzorującego szczególnie doceniły to podejście, które dostarcza im wiarygodnych danych. »
Dyrektorka CCI 94CCI Île-de-France
« Uważamy, że to rozwiązanie najlepiej odpowiada potrzebie skalowania naszego projektu transformacji i mierzenia jego wpływu zgodnie z naszymi wymaganiami. »
Maja SucekChief Operating Officer, Interreg Danube
Rzadko sam
Model referencyjny da się łączyć z innymi. Niech Państwo połączą kilka, by objąć całą działalność, albo pozwolą IA napisać własny.
Wykonajcie swój pierwszy pomiarna null.
O czym jest ten model referencyjny
Model referencyjny dojrzałości AI ocenia zdolność, nie zasób narzędzi. Analizuje siedem wymiarów: ambicję i jej powiązanie ze strategią przedsiębiorstwa, dostępność i jakość danych, platformę techniczną oraz środowiska eksperymentalne, kompetencje i organizację zespołów, zarządzanie i kontrolę nad zastosowaniami, portfel przypadków użycia i jego wartość, wreszcie przejście od prototypu do produkcji. Każdy wymiar jest oceniany na pięciu poziomach dojrzałości, od pojedynczego działania po praktykę nadzorowaną i doskonaloną.
W praktyce tę zdolność trudno kontrolować, ponieważ jest rozproszona. AI wchodzi do organizacji przez obszary biznesowe, często z pominięciem działu systemów informatycznych, a inicjatywy są liczone, ale nie porównywane. Ile Państwa przypadków użycia wyszło poza etap demonstracji i działa dziś w środowisku produkcyjnym, z wyznaczonym właścicielem? Czy niezbędne dane są dostępne w terminie zgodnym z harmonogramem projektu, czy każdorazowo trzeba je negocjować? Kto decyduje, że dane zastosowanie jest dopuszczalne, i na jakich kryteriach? Bez wspólnej odpowiedzi na te trzy pytania program AI generuje eksperymenty, a nie transformację.
Stale powraca jedno nieporozumienie: utożsamianie wdrożenia narzędzi generatywnych z dojrzałością AI. Udostępnienie asystenta konwersacyjnego tysiącom pracowników to fakt dotyczący użycia, który nic nie mówi o zdolności do wdrażania modelu na skalę produkcyjną, monitorowania jego dryfu czy dokumentowania podejmowanych decyzji. I odwrotnie, doświadczony zespół data science może współistnieć z całkowitym brakiem zarządzania. Model referencyjny rozdziela te płaszczyzny, aby uniknąć pochlebnego wyniku ogólnego, który maskuje konkretny punkt blokady, zwykle dostęp do danych lub wdrożenie produkcyjne.
Diagnoza dojrzałości nie odpowiada tak lub nie. Umiejscawia każdą praktykę na progresywnej skali i wskazuje, dla każdej luki względem celu, działanie podnoszące o jeden poziom. To różnica między stanem faktycznym a trajektorią: wynik dla danego obszaru tematycznego daje fotografię, luka względem poziomu docelowego generuje plan działania, a AI Datamensio grupuje te działania w priorytetyzowaną mapę drogową, czytelną dla zarządu. Analiza porównawcza między jednostkami biznesowymi oraz względem Państwa własnych wcześniejszych ocen mierzy następnie postęp.
Model referencyjny jest gotowy do użycia i należy do Państwa. Mogą Państwo dostosować obszary tematyczne, przeformułować pytania, zredefiniować poziomy zgodnie z wewnętrznym słownictwem. AI może również zbudować wersję dostosowaną na podstawie Państwa dokumentów: schematu kierunkowego, karty zasad użycia AI, mapy przypadków użycia. Katalog usług otwiera przy każdym działaniu udokumentowane rozwiązanie, wraz z kosztem, terminem i oczekiwanym wpływem na wynik.
Norma referencyjna: Model referencyjny dojrzałości AI Datamensio, oparty na metodzie CMMI oraz ramach odniesienia dla AI (OECD, ISO/IEC 42001, NIST AI RMF)
Oceniane obszary tematyczne
Strategia i ambicja AI
Istnienie sformalizowanej ambicji, powiązanie z planem strategicznym, ustalanie priorytetów, dedykowana alokacja budżetowa, wyznaczony sponsor wykonawczy.
Zarządzanie i ramy użycia
Instancje decyzyjne, kryteria dopuszczalności przypadku użycia, karta zasad użycia AI, role i odpowiedzialności, powiązanie z bezpieczeństwem i ochroną danych.
Dane i baza wiedzy
Dostępność danych na potrzeby projektów, jakość i dokumentacja, katalog i rodowód danych, zarządzanie prawami dostępu, przygotowanie korpusów i baz dokumentacyjnych.
Platforma i środowiska techniczne
Środowiska eksperymentalne, moc obliczeniowa, integracja z systemem informatycznym, wybór i hosting modeli, zarządzanie cyklem życia aplikacji.
Kompetencje i organizacja
Obsadzone role w obszarze danych i AI, podział między zespołem centralnym a obszarami biznesowymi, plan rozwoju kompetencji, edukacja kadry zarządzającej, korzystanie z partnerów zewnętrznych.
Portfel przypadków użycia
Spis inicjatyw, kwalifikacja oczekiwanej wartości, kryteria wyboru, monitorowanie portfela, równowaga między eksploracją a eksploatacją.
Wdrożenie produkcyjne i eksploatacja
Przejście od prototypu do produkcji, własność aplikacyjna, monitorowanie wydajności i dryfu, zarządzanie wersjami, koszty eksploatacji.
Przyjęcie przez obszary biznesowe
Wsparcie użytkowników, integracja z procesami pracy, pomiar rzeczywistego użycia, informacje zwrotne z terenu, zarządzanie zmianą.
Kontrola ryzyka i przejrzystość
Inwentaryzacja systemów i ich poziomu ryzyka, ocena przed wdrożeniem, identyfikowalność decyzji, informowanie osób, których to dotyczy, obsługa incydentów.
Pomiar wartości i doskonalenie
Wskaźniki wyników dla każdego przypadku użycia, okresowy przegląd portfela, decyzja o zaprzestaniu, kapitalizacja wniosków z doświadczeń, porównanie w czasie.
Krótsza wersja modelu referencyjnego, licząca 32 pytań, jest dostępna do samooceny online. Pełna wersja obejmuje 10 obszarów tematycznych i undefined pytań.
Najczęściej zadawane pytania
Czy ten model referencyjny prowadzi do certyfikacji?
Nie. Mierzy zdolność do transformacji, a nie zgodność z wymaganiami możliwymi do wyegzekwowania. Za tym modelem referencyjnym nie stoi żadna jednostka certyfikująca. Jeśli Państwa potrzeba dotyczy systemu zarządzania podlegającego certyfikacji, odpowiednim punktem wyjścia jest model referencyjny ISO/IEC 42001.
Jaka jest różnica względem audytu?
Audyt sprawdza spełnienie wymagań i kończy się stwierdzeniem luki. Diagnoza dojrzałości umiejscawia każdą praktykę na progresywnej skali i wskazuje działanie podnoszące o jeden poziom. Wynikiem nie jest opinia, lecz wyliczony i priorytetyzowany plan działania.
Ile czasu zajmuje ocena?
Wersję krótką wypełnia się w trakcie jednej sesji roboczej. Wersja pełna, w trybie zespołowym z udziałem kilku osób, trwa zazwyczaj od jednego do dwóch tygodni, przy czym większość czasu zajmuje zebranie informacji od obszarów biznesowych i zespołów technicznych.
Czy można dostosować model referencyjny do naszego kontekstu?
Tak. Obszary tematyczne, pytania oraz sformułowanie poziomów można modyfikować. AI platformy przeformułowuje treści, dopracowuje skale zgodnie z metodą CMMI lub buduje wersję dostosowaną na podstawie Państwa własnych dokumentów. Model referencyjny pozostaje Państwa własnością.
Czy odpowiadanie wymaga wiedzy technicznej?
Pytania dotyczą praktyk sterowania, organizacji i zarządzania, a nie architektury modeli. Kilka pytań wymaga wkładu osoby technicznej: tryb zespołowy pozwala przypisać je do właściwej osoby.
Jak porównać kilka jednostek biznesowych?
Każda jednostka przeprowadza własną ocenę w oparciu o ten sam model referencyjny. Wyniki dla poszczególnych obszarów tematycznych można porównywać między jednostkami oraz względem wcześniejszych ocen. Przekrojowa mapa drogowa konsoliduje następnie wspólne działania bez ich powielania.
Jak ta diagnoza wiąże się z europejskim rozporządzeniem w sprawie AI?
Rozporządzenie nakłada obowiązki w zależności od poziomu ryzyka wdrożonych systemów. Ta diagnoza mierzy zdolność całościową, do której należą między innymi inwentaryzacja systemów i ramy użycia. Stanowi ona bazę wielokrotnego użytku do oceny dedykowanej rozporządzeniu.
Gdzie przechowywane są dane?
We Francji, u dostawcy OVH, z kopią zapasową u Scaleway. Brak transferu poza Unię Europejską. Modele AI wykorzystywane przez platformę mogą być wybierane, również spośród rozwiązań europejskich.