Maturità dell'adozione dell'IA a livello organizzativo

Misura la maturità dell'adozione dell'IA a livello organizzativo su strategia, leadership, persone, dati, governance e valore — e decidi insieme dove investire.

Eseguire in TeamRetro

Valuta la maturità dell'adozione dell'IA nella tua organizzazione

Adottare bene l'IA in tutta un'organizzazione raramente riguarda solo la tecnologia — dipende da strategia, leadership, competenze, dati, governance e una chiara visione del valore. Il modello di Maturità dell'adozione dell'IA a livello organizzativo offre ai team di leadership un modo strutturato per valutare quanto sia realmente matura la loro adozione dell'IA, funzione per funzione e capacità per capacità. Coprendo sette aree — dalla strategia IA e dalla sponsorizzazione esecutiva fino all'ampiezza dell'adozione, alle persone e alle competenze, alle fondamenta dei dati, alla governance e alla realizzazione del valore — fa emergere dove l'IA è genuinamente integrata, dove è improvvisata e dove l'attenzione è in ritardo. Ogni dimensione è valutata su una scala di maturità a cinque stadi, da Ad Hoc a Ottimizzato, così i team possono avere una conversazione onesta e condivisa sul loro stato attuale e concordare dove investire in seguito. Usalo per stabilire una base di maturità dell'IA, allineare i leader su ambizione e rischio e monitorare i progressi man mano che l'adozione si approfondisce nel tempo.

Dimensioni

Strategia e visione dell'IA

Se l'organizzazione ha una direzione chiara e condivisa per l'IA — perché è importante, fino a che punto spingerla e quali casi d'uso sostenere.

  • Direzione strategica sull'IA

    L'organizzazione ha una visione chiara e articolata del perché l'IA è importante, di dove si inserisce e di cosa dovrebbe cambiare.

    1. Ad HocSi parla dell'IA in modo reattivo; nessuna visione condivisa del perché sia importante o di dove si inserisca.
    2. EmergenteAlcuni leader hanno opinioni sull'IA; non si traducono in una direzione organizzativa.
    3. DefinitoEsiste una direzione IA scritta e la maggior parte dei leader sa articolarla in modo coerente.
    4. GestitoLa direzione IA orienta la pianificazione annuale e gli investimenti; viene rivista man mano che il contesto cambia.
    5. OttimizzatoL'IA fa parte della strategia centrale dell'organizzazione; ogni funzione comprende il proprio ruolo nel realizzarla.

  • Ambizione vs postura di rischio

    L'organizzazione ha stabilito fino a che punto è disposta a spingere l'adozione dell'IA e quanto rischio è disposta ad accettare nel farlo.

    1. Ad HocAmbizione e cautela oscillano caso per caso; nessuna postura stabile.
    2. EmergenteLa leadership ha opinioni su propensione e rischio ma non sono conciliate in tutta l'azienda.
    3. DefinitoEsiste una posizione chiara su quanto l'organizzazione sarà aggressiva con l'IA e quali rischi accetta.
    4. GestitoLa postura viene rivista man mano che tecnologia e regolamentazione evolvono; i compromessi sono espliciti.
    5. OttimizzatoAmbizione e rischio sono gestiti come un'unica decisione; i team agiscono con sicurezza su ciò che è e non è consentito.

  • Portafoglio di casi d'uso

    L'organizzazione sa in quali casi d'uso dell'IA sta investendo nelle varie funzioni e perché quei casi sono stati scelti.

    1. Ad HocI casi d'uso nascono ovunque qualcuno li promuova; nessuna visione di portafoglio.
    2. EmergenteEsiste un elenco di iniziative IA; i criteri per sceglierle sono incoerenti.
    3. DefinitoViene mantenuto un portafoglio di casi d'uso dell'IA con una logica condivisa per inclusione e priorità.
    4. GestitoIl portafoglio è bilanciato tra successi rapidi, scommesse strategiche e lavoro fondamentale; viene rivisto regolarmente.
    5. OttimizzatoI casi d'uso vengono aggiunti, sospesi e ritirati sulla base di evidenze; il portafoglio è uno strumento di gestione deliberato.

Leadership e sponsorizzazione

Se i leader senior sono responsabili dell'IA, la finanziano in modo credibile, la usano personalmente e la coordinano in tutta l'azienda.

  • Responsabilità esecutiva

    Un leader senior è responsabile dell'IA nel suo complesso, con l'autorità di prendere decisioni trasversali alle funzioni.

    1. Ad HocNessuno è responsabile dell'IA; chi grida più forte fa avanzare le cose.
    2. EmergenteLa responsabilità è di una sola funzione (spesso l'IT) e non copre l'ampiezza del lavoro sull'IA.
    3. DefinitoUn leader senior designato è responsabile dell'IA in tutta l'organizzazione.
    4. GestitoIl responsabile ha l'autorità, il budget e la portata per far valere decisioni trasversali alle funzioni.
    5. OttimizzatoLa responsabilità dell'IA è integrata nel funzionamento dell'organizzazione; successione e continuità sono pianificate.

  • Impegno negli investimenti

    L'organizzazione investe nell'IA a un livello adeguato all'ambizione dichiarata, e l'investimento è finanziato in modo prevedibile.

    1. Ad HocL'investimento nell'IA è qualunque budget si riesca a racimolare caso per caso.
    2. EmergenteEsistono alcuni finanziamenti; non corrispondono all'ambizione di cui parlano i leader.
    3. DefinitoEsiste un piano IA finanziato con un budget prevedibile.
    4. GestitoL'investimento è calibrato in base ai risultati; la riallocazione tra le iniziative è normale.
    5. OttimizzatoI finanziamenti si adeguano in base alle evidenze; l'investimento nell'IA si comporta come qualsiasi altro impegno strategico.

  • Uso visibile da parte della leadership

    I leader usano l'IA in prima persona e ne parlano apertamente; l'adozione dell'IA non è qualcosa che chiedono agli altri senza fare loro stessi.

    1. Ad HocI leader chiedono al resto dell'azienda di adottare l'IA ma non la usano loro stessi.
    2. EmergenteAlcuni leader usano l'IA personalmente; altri la considerano un compito di qualcun altro.
    3. DefinitoLa maggior parte dei leader usa l'IA nel proprio lavoro e ne parla apertamente.
    4. GestitoL'uso dell'IA da parte della leadership è visibile ai team e plasma le aspettative.
    5. OttimizzatoI leader incarnano l'uso dell'IA come competenza professionale di base; il tono dall'alto è coerente e credibile.

  • Coordinamento tra funzioni

    Il lavoro sull'IA è coordinato tra le funzioni anziché lasciare che ogni team acquisti strumenti, scriva policy e gestisca progetti pilota per conto proprio.

    1. Ad HocLe funzioni gestiscono il lavoro sull'IA in modo indipendente; duplicazioni, strumenti e policy in conflitto sono comuni.
    2. EmergenteEsiste un certo coordinamento; l'allineamento è informale e dipende dalle relazioni.
    3. DefinitoUn forum o una funzione permanente coordina il lavoro sull'IA in tutta l'azienda.
    4. GestitoIl coordinamento guida decisioni concrete — strumenti condivisi, standard condivisi, apprendimento condiviso tra le funzioni.
    5. OttimizzatoIl coordinamento tra funzioni sull'IA è il modo in cui l'organizzazione opera; nessuna funzione è lasciata a cavarsela da sola.

Adozione tra le funzioni

Quanto ampiamente e profondamente l'IA è effettivamente usata in tutta l'azienda — e se l'adozione è bilanciata tra lavoro a contatto con il cliente e lavoro interno.

  • Ampiezza della copertura funzionale

    L'IA è in uso attivo nelle principali funzioni dell'azienda (persone, finanza, operazioni, vendite, marketing, supporto, prodotto) — non solo in una o due.

    1. Ad HocUna o due funzioni sperimentano con l'IA; il resto dell'organizzazione no.
    2. EmergenteDiverse funzioni hanno iniziato; copertura e profondità variano molto.
    3. DefinitoLa maggior parte delle funzioni principali ha almeno un uso significativo dell'IA in produzione.
    4. GestitoTutte le funzioni principali usano l'IA in modi adatti al loro lavoro; le lacune sono visibili e affrontate.
    5. OttimizzatoL'IA fa parte del modo in cui ogni funzione opera; la domanda non è più se ma quanto bene.

  • Profondità all'interno delle funzioni

    Dove l'IA è usata, è usata in modo sostanziale — integrata nei flussi di lavoro, non aggiunta ai margini.

    1. Ad HocL'uso dell'IA è superficiale — un chatbot qui, uno strumento di bozze là; poco impatto sul lavoro quotidiano.
    2. EmergenteAlcune funzioni usano l'IA in flussi di lavoro reali; molte la trattano come un'aggiunta.
    3. DefinitoLe funzioni che usano l'IA la usano in modi significativi e integrati nei flussi di lavoro.
    4. GestitoLa profondità è misurata; le funzioni sono spinte oltre l'adozione superficiale verso un cambiamento reale.
    5. OttimizzatoL'IA è intrecciata nel modo in cui il lavoro viene svolto in ogni funzione che la adotta; la linea tra flusso di lavoro con e senza IA è scomparsa.

  • Equilibrio front-office vs back-office

    L'adozione dell'IA è bilanciata tra il lavoro a contatto con il cliente e le operazioni interne, anziché concentrata su un solo lato dell'azienda.

    1. Ad HocL'IA è concentrata su un solo lato dell'azienda; l'altro è in gran parte intoccato.
    2. EmergenteEsiste un certo equilibrio; rimangono grandi lacune su un lato.
    3. DefinitoSia il front-office sia il back-office hanno un'adozione significativa dell'IA.
    4. GestitoL'equilibrio è intenzionale e adattato a dove l'IA crea più valore per l'organizzazione.
    5. OttimizzatoL'IA è applicata ovunque produca valore, indipendentemente da dove si collochi nell'azienda.

Persone e competenze

Se l'organizzazione ha l'alfabetizzazione all'IA, le competenze specialistiche, l'apprendimento condiviso e i percorsi di talento per fare bene l'IA e continuare a migliorare.

  • Alfabetizzazione di base all'IA

    I dipendenti in tutta l'organizzazione hanno l'alfabetizzazione di base all'IA attesa per il loro ruolo — sanno usare gli strumenti di IA con buon senso e ne conoscono i limiti.

    1. Ad HocL'alfabetizzazione all'IA è quella che ciascuno acquisisce da sé; le lacune sono ampie.
    2. EmergenteÈ stata offerta una certa formazione; partecipazione e qualità sono disomogenee.
    3. DefinitoEsiste un'aspettativa di alfabetizzazione di base all'IA per i ruoli rilevanti ed è soddisfatta.
    4. GestitoL'alfabetizzazione è valutata e aggiornata; i nuovi assunti raggiungono rapidamente lo standard.
    5. OttimizzatoL'alfabetizzazione all'IA è una competenza professionale di base in tutta l'organizzazione; l'asticella è calibrata e in crescita.

  • Competenze specialistiche

    L'organizzazione possiede le competenze specialistiche di IA necessarie (dati, ML/ops, progettazione di prompt, governance) per fare bene l'IA nelle aree che lo richiedono.

    1. Ad HocLe competenze specialistiche di IA sono quelle che il team ha per caso; le lacune si colmano sperando.
    2. EmergenteEsistono alcune competenze specialistiche; non coprono il lavoro che l'organizzazione ha intrapreso.
    3. DefinitoL'organizzazione ha individuato le competenze specialistiche necessarie e le ha a disposizione.
    4. GestitoLa capacità specialistica è adeguata al portafoglio IA; le lacune sono colmate deliberatamente.
    5. OttimizzatoLe competenze specialistiche di IA crescono con l'ambizione; l'organizzazione può intraprendere nuovo lavoro sull'IA senza sorprese.

  • Comunità interna e condivisione delle conoscenze

    Le persone che imparano sull'IA si trovano a vicenda, condividono ciò che funziona e fanno crescere la competenza collettiva dell'organizzazione più velocemente di quanto potrebbero da soli.

    1. Ad HocL'apprendimento avviene in silos; le stesse lezioni vengono riapprese in angoli diversi.
    2. EmergenteUna certa condivisione avviene informalmente; dipende dall'energia individuale.
    3. DefinitoEsiste una comunità di pratica, un forum o un canale dove l'apprendimento sull'IA è condiviso tra le funzioni.
    4. GestitoLa condivisione produce una crescita visibile — i modelli si diffondono, gli errori non si ripetono.
    5. OttimizzatoL'apprendimento si accumula in tutta l'organizzazione; le nuove competenze di IA vengono assorbite alla velocità della tecnologia.

  • Assunzioni e percorsi di carriera

    L'organizzazione assume per competenze di IA dove conta e offre percorsi di carriera che trattengono le persone che sviluppa.

    1. Ad HocLe competenze di IA non fanno parte del modo in cui l'organizzazione assume o sviluppa le persone.
    2. EmergenteLe assunzioni a volte considerano le competenze di IA; i percorsi di carriera per le persone competenti in IA non sono chiari.
    3. DefinitoLe competenze di IA fanno parte dei criteri di assunzione e dei piani di sviluppo per i ruoli dove contano.
    4. GestitoEsistono percorsi di carriera per le persone competenti in IA; la retention è monitorata e gestita.
    5. OttimizzatoL'organizzazione è un luogo dove le persone competenti in IA vogliono stare; fa crescere e trattiene il talento che sviluppa.

Dati e fondamenta

Se i dati, le piattaforme e il parco fornitori da cui l'IA dipende sono pronti, condivisi e gestiti a livello organizzativo.

  • Prontezza dei dati

    I dati di cui l'IA ha bisogno per svolgere un lavoro utile — accurati, accessibili, ben governati — sono in condizione di supportare i casi d'uso dell'IA scelti dall'organizzazione.

    1. Ad HocI dati sono disordinati, sparsi e difficili da usare; il lavoro sull'IA ne è frenato.
    2. EmergenteAlcuni dati sono pronti per l'uso dell'IA; restano grandi lacune in qualità, accesso o copertura.
    3. DefinitoI dati alla base dei casi d'uso prioritari dell'IA sono adatti allo scopo e disponibili in modo affidabile.
    4. GestitoLa prontezza dei dati viene migliorata deliberatamente man mano che nuovi casi d'uso dell'IA entrano nel perimetro.
    5. OttimizzatoI dati sono trattati come un asset strategico per l'IA; la prontezza tiene il passo con l'ambizione.

  • Fondamenta tecnologiche

    Le piattaforme, le integrazioni e gli strumenti su cui l'IA si basa sono presenti — non improvvisati per ogni nuova iniziativa.

    1. Ad HocOgni iniziativa di IA costruisce la propria impalcatura; nulla viene riutilizzato.
    2. EmergenteEsistono alcune fondamenta condivise; molte iniziative vanno ancora per conto proprio.
    3. DefinitoÈ presente e riutilizzato un insieme condiviso di piattaforme e integrazioni di IA.
    4. GestitoLe fondamenta evolvono per soddisfare nuove esigenze; i team costruiscono al di sopra, non da zero.
    5. OttimizzatoLe fondamenta di IA sono un vantaggio competitivo; i nuovi casi d'uso partono più velocemente grazie a esse.

  • Gestione di fornitori e strumenti

    I fornitori e gli strumenti di IA sono scelti, integrati e razionalizzati a livello organizzativo — non acquistati un team alla volta.

    1. Ad HocOgni team acquista i propri strumenti di IA; proliferazione, sovrapposizioni e spese a sorpresa sono costanti.
    2. EmergenteEsiste un certo coordinamento negli acquisti; molti avvengono ancora sottotraccia.
    3. DefinitoLa selezione degli strumenti di IA è coordinata; i fornitori principali sono scelti a livello organizzativo.
    4. GestitoIl parco strumenti di IA è rivisto e razionalizzato; la spesa corrisponde all'uso.
    5. OttimizzatoLe decisioni su fornitori e strumenti di IA sono prese strategicamente; il parco è snello, ben compreso e facile da modificare.

Governance, rischio e conformità

Se l'IA è governata in modo responsabile — policy chiare, rischio gestito, conformità normativa ed etica applicata nelle decisioni reali.

  • Policy IA e uso accettabile

    L'organizzazione ha una policy chiara, aggiornata e conosciuta su quali strumenti di IA le persone possono usare, su quali dati e per quali scopi.

    1. Ad HocNon esiste una policy sull'IA, oppure ne esiste una ma nessuno la conosce.
    2. EmergenteEsiste una bozza di policy; copertura e consapevolezza sono frammentarie.
    3. DefinitoUna policy aggiornata sull'uso accettabile dell'IA è pubblicata e conosciuta in tutta l'organizzazione.
    4. GestitoLa policy viene rivista man mano che strumenti e rischi evolvono; i cambiamenti sono comunicati e recepiti.
    5. OttimizzatoLa policy è trattata come un documento vivo che le persone usano realmente per prendere decisioni.

  • Gestione del rischio

    I rischi specifici dell'IA (allucinazioni, bias, fuga di dati, deriva del modello, dipendenza dai fornitori) sono riconosciuti, valutati e gestiti insieme agli altri rischi organizzativi.

    1. Ad HocI rischi dell'IA non sono identificati o valutati separatamente; le sorprese sono comuni.
    2. EmergenteAlcuni rischi dell'IA sono riconosciuti; la valutazione è informale.
    3. DefinitoI rischi dell'IA sono catalogati e valutati insieme agli altri rischi operativi.
    4. GestitoSono in atto e rivisti i trattamenti del rischio; la responsabilità di ciascun rischio importante dell'IA è chiara.
    5. OttimizzatoLa gestione del rischio dell'IA è matura, anticipatoria e credibile di fronte allo scrutinio interno ed esterno.

  • Postura normativa e di conformità

    L'organizzazione monitora le normative applicabili al proprio uso dell'IA, vi si conforma e si adatta quando le regole cambiano.

    1. Ad HocL'esposizione normativa sull'IA non è esaminata; la conformità è sperata, non gestita.
    2. EmergenteAlcune normative sono note e affrontate; la copertura è disomogenea tra i mercati.
    3. DefinitoLe normative applicabili all'IA sono documentate e l'organizzazione opera nel loro rispetto.
    4. GestitoLa conformità è monitorata man mano che le regole evolvono; gli aggiornamenti sono tempestivi e comunicati.
    5. OttimizzatoLa postura normativa è difendibile, trasparente e pronta per lo scrutinio esterno.

  • Etica e uso responsabile

    L'organizzazione ha una posizione operativa sull'etica dell'IA — equità, trasparenza, supervisione umana, impatto sulle persone — e la applica nelle decisioni reali.

    1. Ad HocLe considerazioni etiche sull'IA vengono sollevate in modo reattivo, se mai accade.
    2. EmergenteAlcuni principi sono messi per iscritto; non influenzano in modo affidabile le decisioni.
    3. DefinitoEsiste una posizione operativa sull'etica dell'IA che plasma le decisioni su casi d'uso e strumenti.
    4. GestitoLa revisione etica fa parte del modo in cui le iniziative di IA sono definite, approvate e gestite.
    5. OttimizzatoIl pensiero sull'uso responsabile è integrato nel lavoro sull'IA dall'inizio alla fine; l'organizzazione può difendere le proprie scelte di fronte a personale, clienti e regolatori.

Realizzazione del valore

Se l'organizzazione misura ciò che l'IA effettivamente produce, comprende i costi e il ROI, impara dai fallimenti e continua a migliorare la propria pratica dell'IA.

  • Misurazione dei risultati

    L'organizzazione misura ciò che l'IA sta effettivamente producendo — produttività, qualità, ricavi, costi, esperienza del cliente — non solo le metriche di adozione.

    1. Ad HocIl valore dell'IA è aneddotico; metriche di vanità (utenti, prompt) si sostituiscono ai risultati.
    2. EmergenteAlcuni risultati sono tracciati; la copertura è parziale e incoerente.
    3. DefinitoOgni iniziativa importante di IA ha metriche di risultato adeguate a ciò che dovrebbe cambiare.
    4. GestitoI risultati sono confrontati con le aspettative; il lavoro che rende poco viene corretto o interrotto.
    5. OttimizzatoLa misurazione dei risultati è onesta, confrontabile tra le iniziative e affidabile come base per le decisioni.

  • Visibilità di costi e ROI

    L'organizzazione sa quanto sta spendendo complessivamente per l'IA e cosa sta ottenendo in cambio, abbastanza bene da prendere decisioni sensate di espansione e riduzione.

    1. Ad HocLa spesa totale per l'IA è sconosciuta; il ROI è una speranza.
    2. EmergenteLa spesa è parzialmente visibile; il ROI è per lo più aneddotico.
    3. DefinitoLa spesa per l'IA è tracciata a livello organizzativo e collegata ai risultati che produce.
    4. GestitoSpesa e ROI guidano le decisioni di portafoglio; il lavoro costoso è scrutinato; i successi economici vengono ampliati.
    5. OttimizzatoL'economia dell'IA fa parte del modo in cui l'organizzazione pianifica; le decisioni di investimento sono basate su evidenze a ogni livello.

  • Cattura dei fallimenti e apprendimento

    Quando le iniziative di IA rendono poco o falliscono, l'organizzazione cattura cosa è successo e lo usa per migliorare il lavoro futuro.

    1. Ad HocIl lavoro fallito sull'IA viene sepolto; le lezioni non vengono catturate.
    2. EmergenteAlcune analisi post-mortem avvengono; non cambiano il modo in cui si svolge l'iniziativa successiva.
    3. DefinitoUn processo permanente cattura e condivide le lezioni dal lavoro sull'IA in tutta l'organizzazione.
    4. GestitoLe lezioni guidano miglioramenti osservabili nel tempo; l'organizzazione sa nominare ciò che ha imparato.
    5. OttimizzatoL'apprendimento si accumula tra le iniziative; l'organizzazione è visibilmente migliore nel lavoro sull'IA ogni anno.

  • Miglioramento continuo della pratica dell'IA

    Il modo in cui l'organizzazione svolge il lavoro sull'IA — strategia, governance, competenze, esecuzione — è esso stesso rivisto e migliorato man mano che il campo cambia.

    1. Ad HocIl modo in cui l'organizzazione fa IA è quello di quando ha iniziato; nulla dell'approccio cambia.
    2. EmergenteAvvengono aggiustamenti occasionali, di solito reattivi dopo che qualcosa va storto.
    3. DefinitoIl modello operativo dell'IA è rivisto periodicamente e aggiornato quando necessario.
    4. GestitoIl miglioramento della pratica dell'IA è esso stesso un programma — misurare, aggiustare, misurare di nuovo.
    5. OttimizzatoIl miglioramento continuo del modo in cui l'organizzazione fa IA è integrato nel modello operativo; l'approccio evolve alla velocità della tecnologia.

Quando utilizzare questo controllo sanitario

  • Stabilire una base di quanto sia matura l'adozione dell'IA della tua organizzazione prima di definire una strategia o una roadmap per l'IA
  • Allineare il team di leadership su ambizione dell'IA rispetto alla propensione al rischio
  • Individuare dove l'adozione dell'IA è superficiale, isolata o in anticipo rispetto alla governance
  • Monitorare i progressi nella maturità dell'IA in trimestri o anni successivi
  • Preparare un aggiornamento per il consiglio o la dirigenza sulla prontezza all'IA a livello aziendale

Suggerimenti e trucchi

  • Eseguilo con un gruppo di leadership interfunzionale così che l'adozione in ogni funzione sia rappresentata, non solo l'IT o un singolo team promotore.
  • Tratta la scala da Ad Hoc a Ottimizzato come un linguaggio condiviso — discuti perché le valutazioni differiscono prima di calcolarne la media.
  • Abbina punteggi bassi in Governance, rischio e conformità a punteggi alti in Adozione per far emergere dove l'organizzazione ha superato i propri limiti di sicurezza.
  • Riesegui la valutazione a cadenza regolare per rendere visibili i progressi nella maturità e responsabilizzare le decisioni di investimento.
  • Concentra il debriefing sulle due o tre dimensioni con la maggiore dispersione di punteggi — è lì che l'allineamento è più debole.

Domande frequenti

Cos'è un modello di maturità dell'adozione dell'IA?
È un framework strutturato che valuta quanto sia matura l'adozione dell'IA di un'organizzazione attraverso diverse dimensioni — come strategia, leadership, competenze, dati, governance e valore. Ogni dimensione è valutata su una scala a stadi, qui da Ad Hoc passando per Emergente, Definito e Gestito fino a Ottimizzato, offrendo un quadro chiaro dello stato attuale e di dove migliorare.
Chi dovrebbe partecipare a questa valutazione?
Funziona meglio con un gruppo interfunzionale di leader — dirigenti, responsabili di funzione e coloro che sono responsabili di strategia, dati, governance ed esecuzione dell'IA. Un'ampia partecipazione garantisce che venga riflessa l'adozione in tutta l'azienda anziché la visione di un singolo team.
Come viene valutata ogni dimensione?
Ogni dimensione è valutata su una scala di maturità a cinque stadi da Ad Hoc a Ottimizzato, con un descrittore scritto per ciascun livello affinché i partecipanti condividano una comprensione comune di cosa significa ogni valutazione.
Con quale frequenza dovremmo eseguirlo?
La maggior parte delle organizzazioni stabilisce una base una volta e poi lo riesegue ogni sei-dodici mesi. Le competenze di IA e la tecnologia circostante evolvono rapidamente, quindi una cadenza regolare mantiene aggiornato il quadro e rende misurabili i progressi.
Cosa dovremmo fare con i risultati?
Usa la distribuzione dei punteggi per stabilire le priorità. Le dimensioni dove le valutazioni sono basse o dove i partecipanti sono più in disaccordo sono di solito i punti migliori su cui concentrarsi in seguito — per esempio colmare una lacuna di governance rimasta indietro rispetto a un'adozione rapida, o investire nelle competenze dove l'ambizione supera le capacità.