AI Capability scale

In breve

Un questionario di 46 domande su ciò che un’azienda ha già per usare l’IA: dati, tecnologia, competenze e capacità di cambiare. Lo usi per vedere su cosa vertici, informatica e operazioni sono d’accordo e su cosa no.

Per chi conduce la diagnosi: un responsabile delle risorse umane o delle operazioni, un gruppo di progetto interno o un consulente esterno.

Che cosa misura

La scala chiede fino a che punto un’azienda ha ciò che le serve per usare l’IA. Copre otto aree in tre gruppi:

• Ciò che si può comprare o costruire: dati, tecnologia e risorse di base come budget e tempo.
• Persone: competenze tecniche e competenze di business.
• Come funziona l’organizzazione: coordinamento tra i reparti, capacità di cambiare e disponibilità a correre rischi.

È il questionario aperto più verificato di questa sezione che guarda all’intera organizzazione e non solo alla sua tecnologia.

Come usarlo

1. Lo faccia compilare a più persone in azienda, non a una sola: un membro dei vertici, qualcuno dell’informatica o dei dati e qualcuno delle operazioni o delle risorse umane.
2. Raccolga le risposte separatamente.
3. Le metta una accanto all’altra. I punti in cui i gruppi non sono d’accordo sono la parte utile.
4. Per ogni area riporti la dispersione delle risposte, non solo la media.

Lo studio originale ha interpellato un solo dirigente per azienda. È proprio la debolezza da cui mette in guardia uno studio successivo sui modelli di maturità: il parere di un solo dirigente è un’opinione, non una misurazione.

Che cosa non misura

• Atteggiamenti o comportamenti del personale. Le domande sul cambiamento e sul rischio registrano ciò che i dirigenti dicono dell’azienda. Non mostrano ciò che fa il personale.
• Risultati. Un punteggio alto non prevede i ritorni. Veda la pratica Non tratti un punteggio di maturità come una previsione.
• Che cosa potrebbe fare l’IA in ogni professione. Per questo, usi una mappa delle attività.

Non è nemmeno breve. Quarantasei domande richiedono tempo, e i dirigenti scorrono in fretta i moduli lunghi.

Come è stato verificato

• Gli autori hanno costruito le domande a partire da ricerche precedenti e le hanno verificate su 143 alti dirigenti negli Stati Uniti. Le risposte si sono raggruppate nelle otto aree come previsto. Lo studio è descritto nella sua pagina.
• L’autore principale ha poi studiato la capacità in materia di IA in 91 comuni in Germania, Norvegia e Finlandia, e in un secondo studio su 168 comuni.

Il dettaglio tecnico: il primo studio ha controllato la misura con i normali test statistici sulla struttura di un questionario. Tutti e tre gli studi hanno lo stesso autore principale.

Licenza e accesso

Le domande sono riportate nell’articolo, ad accesso aperto con licenza CC BY 4.0. Può tradurle e adattarle citando gli autori.

Alternative

Altri strumenti diagnostici con uno scopo simile, e quando preferire ciascuno.

• Un ente pubblico e le sue persone sono entrambi pronti per l’IA? Dual-level model of AI readiness in the public sector Lo preferisca in un ente pubblico, o quando vuole in un solo modello la preparazione dell’organizzazione e quella delle sue persone. Si basa solo sul giudizio di esperti. Dirigenti e personale, in una discussione · 4 gruppi di criteri. Il numero di domande non è noto Uso e adattamento liberi Verifiche: Ancora da verificare Questionari di preparazione
• Che cosa rende difficile questo progetto tecnologico? NASSS-CAT: complexity assessment tools for technology projects Lo preferisca quando vuole una discussione e un elenco di azioni, non un punteggio. Il gruppo di progetto, e il personale nelle interviste · Due liste di controllo, un modulo di 35 domande e una traccia di intervista Uso libero; chieda prima di modificarlo Verifiche: Moderate Tracce di intervista e liste di controllo

Pratiche che lo usano

• Non tratti un punteggio di maturità come una previsione Un punteggio di maturità o di preparazione all’IA descrive dove lei dice di trovarsi. Le prove che un punteggio più alto porti a risultati migliori sono scarse e contestate. Lo usi per avviare una discussione, non per prevedere i ritorni. Subito dopo · Impegno: basso (giorni, una persona) Prove: Moderate Controverse Misurazione · Esplorare
• Valuti la preparazione da più fonti, non dal giudizio di un solo dirigente Un questionario sulla preparazione compilato da una sola persona di vertice riflette il punto di vista di quella persona. Chieda anche al personale e ai responsabili, e confronti le risposte con ciò che può osservare. Subito dopo · Impegno: medio (settimane, poche persone) Prove: Preliminari Misurazione · Esplorare

I dettagli

Verifiche

Moderate Costruita e verificata su 143 alti dirigenti negli Stati Uniti, e i risultati hanno retto. Lo stesso autore principale ha poi misurato la capacità in materia di IA in due studi su comuni europei. Nessun gruppo indipendente ha ancora ripetuto la verifica.

Esamina

Organizzazione

Come si raccolgono le risposte

Un questionario compilato dai dirigenti sulla propria azienda. Lo studio originale ha interpellato un solo dirigente per azienda.

Durata

46 domande in 8 gruppi

Costo

Gratuito

Licenza

CC BY 4.0Può tradurre, adattare e ristampare le domande se cita gli autori. Non serve alcun permesso.

Lingue

Inglese

Autori

Mikalef and Gupta, 2021

Fonti

1. Mikalef and Gupta (2021). Artificial intelligence capability: Conceptualization, measurement calibration, and empirical study on its impact on organizational creativity and firm performance. Information & Management. doi:10.1016/j.im.2021.103434
2. Mikalef, Lemmer, Schaefer, Ylinen and colleagues (2021). Enabling AI capabilities in government agencies: A study of determinants for European municipalities. Government Information Quarterly. doi:10.1016/j.giq.2021.101596
3. Mikalef, Lemmer, Schaefer, Ylinen and colleagues (2023). Examining how AI capabilities can foster organizational performance in public organizations. Government Information Quarterly. doi:10.1016/j.giq.2022.101797

Studi collegati su questo sito

• Capacità nell’IA e risultati aziendali: un’indagine su 143 dirigenti Mikalef and Gupta (2021). Artificial intelligence capability: Conceptualization, measurement calibration, and empirical study on its impact on organizational creativity and firm performance. Information & Management, 58(3), 103434.
• Di chi è il punto di vista che un punteggio di maturità digitale riflette? Silva, São Mamede and Santos (2024). A new proposed model to assess the digital organizational readiness to maximize the results of the digital transformation in SMEs. Journal of Innovation & Knowledge, 10(1), 100644.
• Dieci anni di modelli di maturità digitale: prevedono i risultati? Thordsen and Bick (2023). A decade of digital maturity models: much ado about nothing?. Information Systems and e-Business Management, 21(4), 947–976.