Dziesięć lat modeli dojrzałości cyfrowej: czy przewidują wyniki?

W skrócie

Źródło

Thordsen and Bick (2023). A decade of digital maturity models: much ado about nothing?. Information Systems and e-Business Management, 21(4), 947–976. doi:10.1007/s10257-023-00656-w

Jak je przeprowadzono

Autorzy przejrzeli jedenaście lat badań nad modelami dojrzałości cyfrowej i przedstawili główne punkty sporu między badaczami. Przegląd systematyczny. Wyszukuje według stałych reguł wszystkie opublikowane badania na dany temat i podsumowuje, co pokazują.

Kto brał udział

Opublikowane badania nad modelami dojrzałości cyfrowej.

Gdzie

Międzynarodowe.

“Various critical voices question the actual practical and theoretical value of DMMs, underlining the absence of objective evaluation criteria of these models and pointing out the lack of empirical data to prove the suggested relationship between maturity and performance.” [Różne krytyczne głosy kwestionują faktyczną wartość praktyczną i teoretyczną DMM, podkreślając brak obiektywnych kryteriów oceny tych modeli i wskazując na brak danych empirycznych, które dowodziłyby proponowanego związku między dojrzałością a wynikami.]

Co wykazało badanie

Model dojrzałości umieszcza organizację na drabinie poziomów, zwykle od początkującej do zaawansowanej, i podpowiada, co zrobić, żeby wspiąć się wyżej.

• Takich modeli jest wiele, a ich wartość jest wśród badaczy sporna.
• Krytycy wskazują dwie luki. Modele nie mają obiektywnych kryteriów oceny poziomu. Jest też mało danych, które pokazywałyby, że wyższy poziom idzie w parze z lepszymi wynikami biznesowymi.

(„DMM” w cytacie to skrót od digital maturity models, czyli modeli dojrzałości cyfrowej).

Kiedy wynik się sprawdza

Przegląd dotyczy modeli dojrzałości cyfrowej ogólnie. Modele dojrzałości AI są budowane tak samo, więc te same wątpliwości dotyczą i ich. Ten krok to nasz wniosek, a nie ustalenie przeglądu.

Ograniczenia

• Opisuje spór. Sam nie sprawdza, czy dojrzałość przewiduje wyniki.

Praktyki, które korzystają z tego badania

To badanie wspiera:

• Nie traktuj wyniku oceny dojrzałości jak prognozy Wynik oceny dojrzałości lub gotowości do AI opisuje, gdzie według własnej deklaracji jesteś. Dowody, że wyższy wynik prowadzi do lepszych rezultatów, są skąpe i sporne. Używaj go, by zacząć rozmowę, a nie by przewidywać zyski. Zrób potem · Nakład pracy: niski (dni, jedna osoba) Dowody: Umiarkowane Sporne Pomiar · Rozpoznanie

Narzędzia diagnostyczne powiązane z tym badaniem

• Czy firma ma to, czego potrzebuje, żeby używać AI? AI Capability scale Menedżerowie, o własnej firmie · 46 pytań Bezpłatne, można dostosować Sprawdzenie: Umiarkowane Ankiety gotowości

Weryfikacje twierdzeń oparte na tym badaniu

• „AI Maturity Matrix BCG pokazuje, jak dojrzałe w AI są firmy” Wymaga korekty
• „Microsoft ma model dojrzałości dla odpowiedzialnej AI” Potwierdzone
• „Tylko 13% firm jest gotowych na AI” Wymaga korekty