AI Readiness Score, własna metodologia oceny gotowości, yesfor

Każdy audyt yesfor.ai kończy się jedną liczbą: AI Readiness Score. Liczba od 0 do 100. Rozdzielona między osiem obszarów organizacyjnych. Pokazuje gdzie firma jest gotowa, a gdzie ma blokady.

Bez interpretacji. Bez „to zależy”. Liczba.

Po co osobna metodologia

Dostępne frameworki gotowości na AI (Gartner AI Maturity Model, MIT Sloan AI Maturity, McKinsey AI Quotient) są dobre, ale mają trzy problemy w polskim kontekście:

Skupione na technologii. Większość modeli ocenia „AI capabilities”, co firma już zrobiła z AI. To pytanie post-factum. Nas interesuje gotowość przed wdrożeniem.
Zbyt ogólne. Skala 1-5 w pięciu wymiarach nie daje konkretnej roadmapy.
Międzynarodowe. Modele zachodnie nie uwzględniają specyfiki polskiego rynku.

AI Readiness Score yesfor.ai jest operacyjny, wskazuje konkretne blokady do naprawy.

Osiem obszarów

Score 100 punktów rozdziela się między osiem obszarów. Wagi są nierówne, odzwierciedlają rzeczywistą krytyczność dla sukcesu wdrożenia.

Procesy (15 punktów)

Czy kluczowe procesy biznesowe firmy są udokumentowane, mają właścicieli, mają metryki?

Co daje punkty: dokumentacja BPMN, jasne ownership, monitorowane metryki. Co odejmuje: „procesy są w głowach ludzi”, brak właścicieli, ad-hoc decyzje.

Dane (20 punktów, największa waga)

Jakość, dostępność, governance danych operacyjnych.

Co daje punkty: data warehouse / lake z governance, jeden master record per entity, audyt jakości. Co odejmuje: dane rozproszone w >5 systemach bez integracji, brak właściciela, „Excel jako baza danych”.

Architektura IT (10 punktów)

Stan infrastruktury, integracje, bezpieczeństwo, skalowalność.

Zespół (15 punktów)

Kompetencje, nastawienie, gotowość do współpracy z AI.

Governance (10 punktów)

Decyzje wokół AI: kto zatwierdza, kto monitoruje, kto reaguje.

Strategia (10 punktów)

Czy AI jest częścią strategii firmy, czy projektem ad-hoc?

ROI Framework (10 punktów)

Czy firma potrafi mierzyć efekt biznesowy projektów IT/AI?

Change Management (10 punktów)

Doświadczenie firmy w przeprowadzaniu zmian organizacyjnych.

Jak to mierzymy

W każdym obszarze: kilka konkretnych pytań ze skalą 0-3 punkty.

0, nie istnieje, brak procesu
1, istnieje w formie ad-hoc, niesystematycznie
2, istnieje, systematycznie, ale z lukami
3, istnieje, dojrzałe, monitorowane

Interpretacja wyniku

0-39 NOT READY. Wdrożenie AI = palenie budżetu. Zacznij od STRUCTURE.

40-59 CAUTIOUS. Selektywne wdrożenia w pojedynczych procesach.

60-79 READY. Można startować pilotaż AI.

80-100 AI-READY. Skalowanie. Multiple use cases. ROI w tygodniach.

Przykład

Średnia firma spedycyjna, 800 osób, dwa lata po nieudanym wdrożeniu chatbota. Wynik audytu: Procesy 8/15, Dane 6/20, Architektura IT 7/10, Zespół 9/15, Governance 3/10, Strategia 5/10, ROI Framework 4/10, Change Management 6/10.

Suma: 48/100, CAUTIOUS.

Rekomendacja: STRUCTURE 6 tygodni (główny fokus: dane i governance), w równoległości pilot AI dla jednego procesu który ma score >80%, automatyzacja ofertowania.

Co dalej

AI Readiness Score nie jest jednorazowy. Każde 6 miesięcy warto powtórzyć. Liczba nie kłamie. Albo dane są w jednym miejscu, albo nie. Albo zespoły wiedzą po co, albo nie.

To audyt, nie warsztat marketingowy.

Bez interpretacji. Bez „to zależy”. Liczba.

Po co osobna metodologia

Dostępne frameworki gotowości na AI (Gartner AI Maturity Model, MIT Sloan AI Maturity, McKinsey AI Quotient) są dobre, ale mają trzy problemy w polskim kontekście:

Skupione na technologii. Większość modeli ocenia „AI capabilities”, co firma już zrobiła z AI. To pytanie post-factum. Nas interesuje gotowość przed wdrożeniem.
Zbyt ogólne. Skala 1-5 w pięciu wymiarach nie daje konkretnej roadmapy.
Międzynarodowe. Modele zachodnie nie uwzględniają specyfiki polskiego rynku.

AI Readiness Score yesfor.ai jest operacyjny, wskazuje konkretne blokady do naprawy.

Osiem obszarów

Score 100 punktów rozdziela się między osiem obszarów. Wagi są nierówne, odzwierciedlają rzeczywistą krytyczność dla sukcesu wdrożenia.

Procesy (15 punktów)

Czy kluczowe procesy biznesowe firmy są udokumentowane, mają właścicieli, mają metryki?

Co daje punkty: dokumentacja BPMN, jasne ownership, monitorowane metryki. Co odejmuje: „procesy są w głowach ludzi”, brak właścicieli, ad-hoc decyzje.

Dane (20 punktów, największa waga)

Jakość, dostępność, governance danych operacyjnych.

Architektura IT (10 punktów)

Stan infrastruktury, integracje, bezpieczeństwo, skalowalność.

Zespół (15 punktów)

Kompetencje, nastawienie, gotowość do współpracy z AI.

Governance (10 punktów)

Decyzje wokół AI: kto zatwierdza, kto monitoruje, kto reaguje.

Strategia (10 punktów)

Czy AI jest częścią strategii firmy, czy projektem ad-hoc?

ROI Framework (10 punktów)

Czy firma potrafi mierzyć efekt biznesowy projektów IT/AI?

Change Management (10 punktów)

Doświadczenie firmy w przeprowadzaniu zmian organizacyjnych.

Jak to mierzymy

W każdym obszarze: kilka konkretnych pytań ze skalą 0-3 punkty.

0, nie istnieje, brak procesu
1, istnieje w formie ad-hoc, niesystematycznie
2, istnieje, systematycznie, ale z lukami
3, istnieje, dojrzałe, monitorowane

Interpretacja wyniku

0-39 NOT READY. Wdrożenie AI = palenie budżetu. Zacznij od STRUCTURE.

40-59 CAUTIOUS. Selektywne wdrożenia w pojedynczych procesach.

60-79 READY. Można startować pilotaż AI.

80-100 AI-READY. Skalowanie. Multiple use cases. ROI w tygodniach.

Przykład

Suma: 48/100, CAUTIOUS.

Rekomendacja: STRUCTURE 6 tygodni (główny fokus: dane i governance), w równoległości pilot AI dla jednego procesu który ma score >80%, automatyzacja ofertowania.

Co dalej

AI Readiness Score nie jest jednorazowy. Każde 6 miesięcy warto powtórzyć. Liczba nie kłamie. Albo dane są w jednym miejscu, albo nie. Albo zespoły wiedzą po co, albo nie.

To audyt, nie warsztat marketingowy.