Copilot bevezetés a szervezetben · Lecke 06

Az adoptáció mérése

A licencjelentés nem mérés. Mit nézzünk, milyen gyakran, és mikor kell beavatkozni.

Vissza a tananyaghoz


A szám, ami félrevezet

A Copilot bevezetéseknél a leggyakoribb jelentés az, hányan kaptak licencet és hányan léptek be legalább egyszer. Ez semmit nem mond. A használat mérésének egyetlen értelmes formája a rendszeres visszatérés.

Aki héten legalább három napon használja, az beépítette a munkájába. Aki havonta egyszer, az még próbálgatja. A kettő közötti különbség a bevezetés valódi állapota.


Négy szám, ami elég

1
Heti aktív arány. A licenccel rendelkezők hány százaléka használta a héten.
2
Mélységi arány. Az aktívak közül hányan használták legalább három napon. Ez mutatja a beépülést.
3
Lefedettség. Van-e olyan részleg, ahonnan gyakorlatilag senki. Ez fél év múlva szakadékká válik.
4
Alkalmazás szerinti megoszlás. Melyik programban használják. Ha csak egyben, akkor a képzés fele nem ment át.

Az átlag, ami elrejti a bajt

Az átlagos használati adat majdnem mindig félrevezet, mert két csoport keveredik benne. Van néhány nagyon aktív felhasználó, és van egy nagy tömeg, aki alig nyúl hozzá. Ha csak az átlagot nézzük, elfogadható képet kapunk, miközben a szervezet nagy része nem használja.

Egy 200 fős leányvállalatnál a bevezetés utáni fél évben az aktív használat 12 százalék körül volt. Az adoption program után, 90 nap alatt, ez 68 százalékra emelkedett. A licencek ugyanazok voltak. Ami változott, az a szerepkörönkénti képzés és a nyolc fős belső power user hálózat.


Ha a heti aktív arány három hónap után is húsz százalék alatt van, akkor nem képzésre van szükség, hanem újra kell nézni, hogy a kiválasztott feladatok tényleg fájnak-e. Az emberek nem használnak olyat, ami nem oldja meg a saját problémájukat.


A mérés ritmusa

Havonta elég. A hetente nézett adat zajos, és arra csábít, hogy minden ingadozásra reagáljunk. A havi adat viszont trendet mutat, és három hónap után már látszik, hogy egy csapat felfelé vagy lefelé megy.

Amit érdemes minden hónapban hozzátenni, az egy név és egy mondat. Kinél mi változott. Ez az, amit a vezetői körben meg lehet mutatni, mert a százalékot senki nem érzi, a konkrét példát viszont igen.


Források és további olvasnivaló

MIT Project NANDA, The GenAI Divide. State of AI in Business 2025. A mutatókról a Hogyan mérjük az AI bevezetés sikerét, a részletes számításról az AI megtérülés és üzleti eset tananyagban.