The Path to AI Maturity – Έκθεση LXT 2023

Σήμερα, οι επιχειρήσεις που βασίζονται στην καινοτομία επενδύουν σημαντικούς πόρους σε συστήματα τεχνητής νοημοσύνης (AI) για να προωθήσουν το ταξίδι ωριμότητας της τεχνητής νοημοσύνης. Σύμφωνα με IDC, οι παγκόσμιες δαπάνες για συστήματα με επίκεντρο την τεχνητή νοημοσύνη αναμένεται να ξεπεράσουν τα 300 δισεκατομμύρια δολάρια έως το 2026, σε σύγκριση με τα 118 δισεκατομμύρια δολάρια το 2022.

Στο παρελθόν, τα συστήματα AI απέτυχαν συχνότερα λόγω έλλειψης ωριμότητας διαδικασίας. Σχετικά με Το 60-80% των έργων τεχνητής νοημοσύνης απέτυχαν λόγω κακού σχεδιασμού, έλλειψης τεχνογνωσίας, ανεπαρκούς διαχείρισης δεδομένων ή ζητημάτων δεοντολογίας και δικαιοσύνης. Όμως, με κάθε χρόνο, ο αριθμός αυτός βελτιώνεται.

Σήμερα, κατά μέσο όρο, το ποσοστό αποτυχίας του έργου AI έχει μειωθεί σε 46%, σύμφωνα με την τελευταία έκθεση LXT. Η πιθανότητα αποτυχίας της τεχνητής νοημοσύνης μειώνεται περαιτέρω στο 36% καθώς μια εταιρεία προχωρά στο ταξίδι ωριμότητας της τεχνητής νοημοσύνης.

Ας διερευνήσουμε περαιτέρω την πορεία ενός οργανισμού προς την ωριμότητα της τεχνητής νοημοσύνης, τα διαφορετικά μοντέλα και τα πλαίσια που μπορεί να χρησιμοποιήσει και τους κύριους επιχειρηματικούς μοχλούς για την οικοδόμηση μιας αποτελεσματικής Στρατηγική AI.

Τι είναι το AI Maturity;

Η ωριμότητα της τεχνητής νοημοσύνης αναφέρεται στο επίπεδο προόδου και πολυπλοκότητας που έχει επιτύχει μια εταιρεία στην υιοθέτηση, την εφαρμογή και την κλιμάκωση τεχνολογιών με δυνατότητα τεχνητής νοημοσύνης για τη βελτίωση των επιχειρηματικών διαδικασιών, προϊόντων ή υπηρεσιών της.

Σύμφωνα με το Έκθεση ωριμότητας LXT AI 2023, το 48% των μεσαίων έως μεγάλων οργανισμών των ΗΠΑ έχουν φτάσει σε υψηλότερα επίπεδα ωριμότητας τεχνητής νοημοσύνης (αναλύεται παρακάτω), που αντιπροσωπεύει αύξηση 8% από τα αποτελέσματα της έρευνας του προηγούμενου έτους, ενώ το 52% των οργανισμών πειραματίζεται ενεργά με την τεχνητή νοημοσύνη.

Η έκθεση υποδηλώνει ότι το πιο πολλά υποσχόμενο έργο έχει γίνει στο Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) και αναγνώρισης ομιλίας τομείς – υποκατηγορίες της τεχνητής νοημοσύνης – αφού είχαν τον περισσότερο αριθμό αναπτυγμένων λύσεων σε όλους τους κλάδους.

Επιπλέον, η βιομηχανία παραγωγής και εφοδιαστικής αλυσίδας έχει το χαμηλότερο ποσοστό αποτυχίας έργων τεχνητής νοημοσύνης (29%), ενώ το λιανικό εμπόριο και το ηλεκτρονικό εμπόριο το υψηλότερο (52%).

Εξερευνώντας διαφορετικά μοντέλα ωριμότητας AI

Συνήθως, οι οργανισμοί που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη αναπτύσσουν μοντέλα ωριμότητας τεχνητής νοημοσύνης προσαρμοσμένα στις επιχειρηματικές τους ανάγκες. Ωστόσο, η υποκείμενη ιδέα της ωριμότητας παραμένει συνεπής σε όλα τα μοντέλα, επικεντρωμένη στην ανάπτυξη ικανοτήτων που σχετίζονται με την τεχνητή νοημοσύνη για την επίτευξη βέλτιστης επιχειρηματικής απόδοσης.

Ορισμένα σημαντικά μοντέλα ωριμότητας έχουν αναπτυχθεί από Gartner, IBM, να Microsoft. Μπορούν να χρησιμεύσουν ως καθοδήγηση για τους οργανισμούς στο ταξίδι υιοθέτησης της τεχνητής νοημοσύνης.

Ας εξερευνήσουμε εν συντομία τα μοντέλα ωριμότητας AI από την Gartner και την IBM παρακάτω.

Gartner AI Maturity Model

Η Gartner έχει ένα μοντέλο ωριμότητας 5 επιπέδων τεχνητής νοημοσύνης που μπορούν να χρησιμοποιήσουν οι εταιρείες για να αξιολογήσουν τα επίπεδα ωριμότητάς τους. Ας τα συζητήσουμε παρακάτω.

Εικονογράφηση μοντέλου ωριμότητας τεχνητής νοημοσύνης Gartner. Πηγή: Έκθεση LXT 2023

• Επίπεδο 1 – Επίγνωση: Οι οργανισμοί σε αυτό το επίπεδο αρχίζουν να συζητούν πιθανές λύσεις AI. Ωστόσο, δεν βρίσκονται σε εξέλιξη πιλοτικά έργα ή πειράματα για να δοκιμαστεί η βιωσιμότητα αυτών των λύσεων σε αυτό το επίπεδο.
• Επίπεδο 2 – Ενεργό: Οι οργανισμοί βρίσκονται στα αρχικά στάδια του πειραματισμού της τεχνητής νοημοσύνης και των πιλοτικών έργων.
• Επίπεδο 3 – Λειτουργικό: Οι οργανισμοί σε αυτό το επίπεδο έχουν λάβει συγκεκριμένα βήματα προς την υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης, συμπεριλαμβανομένης της μεταφοράς τουλάχιστον ενός έργου τεχνητής νοημοσύνης στην παραγωγή.
• Επίπεδο 4 – Συστηματικό: Οι οργανισμοί σε αυτό το επίπεδο χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για τις περισσότερες από τις ψηφιακές τους διαδικασίες. Επίσης, οι εφαρμογές με τεχνητή νοημοσύνη διευκολύνουν την παραγωγική αλληλεπίδραση εντός και εκτός του οργανισμού.
• Επίπεδο 5 – Μετασχηματιστικό: Οι οργανισμοί έχουν υιοθετήσει την τεχνητή νοημοσύνη ως εγγενές μέρος των επιχειρηματικών ροών εργασίας τους.

Σύμφωνα με αυτό το μοντέλο, οι εταιρείες αρχίζουν να επιτυγχάνουν ωριμότητα AI από το επίπεδο 3 και μετά.

IBM AI Maturity Framework

Η IBM έχει αναπτύχθηκε τη δική του μοναδική ορολογία και κριτήρια για την αξιολόγηση της ωριμότητας των λύσεων AI. Οι τρεις φάσεις του πλαισίου ωριμότητας AI της IBM περιλαμβάνουν:

IBM AI Maturity Framework Phases

• Ασήμι: Σε αυτό το επίπεδο ικανότητας τεχνητής νοημοσύνης, οι επιχειρήσεις εξερευνούν σχετικά εργαλεία και τεχνολογίες για να προετοιμαστούν για την υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης. Περιλαμβάνει επίσης την κατανόηση του αντίκτυπου της τεχνητής νοημοσύνης στις επιχειρήσεις, την προετοιμασία δεδομένων και άλλους επιχειρηματικούς παράγοντες που σχετίζονται με την τεχνητή νοημοσύνη.
• Χρυσός: Σε αυτό το επίπεδο, οι οργανισμοί επιτυγχάνουν ανταγωνιστικό πλεονέκτημα παρέχοντας ένα ουσιαστικό επιχειρηματικό αποτέλεσμα μέσω της τεχνητής νοημοσύνης. Αυτή η δυνατότητα τεχνητής νοημοσύνης παρέχει συστάσεις και επεξηγήσεις που υποστηρίζονται από δεδομένα, είναι χρησιμοποιήσιμη από επιχειρησιακούς χρήστες και επιδεικνύει καλή υγιεινή και αυτοματοποίηση δεδομένων.
• Platinum: Αυτή η εξελιγμένη ικανότητα AI είναι βιώσιμη για κρίσιμες για την αποστολή ροές εργασίας. Προσαρμόζεται στα εισερχόμενα δεδομένα χρηστών και παρέχει σαφείς εξηγήσεις για τα αποτελέσματα της τεχνητής νοημοσύνης. Επίσης, εφαρμόζονται ισχυρά μέτρα διαχείρισης δεδομένων και διακυβέρνησης που υποστηρίζουν την αυτοματοποιημένη λήψη αποφάσεων.

Σημαντικά εμπόδια στην πορεία προς την επίτευξη ωριμότητας AI

Οι οργανισμοί αντιμετωπίζουν πολλές προκλήσεις για να φτάσουν στην ωριμότητα. ο Έκθεση LXT 2023 προσδιορίζει 11 εμπόδια, όπως φαίνεται στο παρακάτω γράφημα. Ας συζητήσουμε μερικά από αυτά εδώ.

Γράφημα προκλήσεων ωριμότητας AI. Πηγή: Έκθεση LXT 2023

1. Ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης με την υπάρχουσα τεχνολογία

Περίπου το 54% των οργανισμών αντιμετωπίζει την πρόκληση της ενσωμάτωσης παλαιού τύπου ή υπάρχουσας τεχνολογίας σε συστήματα τεχνητής νοημοσύνης, γεγονός που την καθιστά το μεγαλύτερο εμπόδιο για την επίτευξη ωριμότητας.

2. Ποιότητα δεδομένων

Τα δεδομένα εκπαίδευσης υψηλής ποιότητας είναι ζωτικής σημασίας για τη δημιουργία ακριβών συστημάτων AI. Ωστόσο, η συλλογή δεδομένων υψηλής ποιότητας παραμένει μια μεγάλη πρόκληση για την επίτευξη ωριμότητας. Η έκθεση διαπιστώνει ότι το 87% των εταιρειών είναι πρόθυμες να πληρώσουν περισσότερα για την απόκτηση δεδομένων εκπαίδευσης υψηλής ποιότητας.

3. Κενό δεξιοτήτων

Χωρίς τις κατάλληλες δεξιότητες και πόρους, οι οργανισμοί αγωνίζονται να δημιουργήσουν επιτυχημένες περιπτώσεις χρήσης AI. Στην πραγματικότητα, το 31% των οργανισμών αντιμετωπίζει έλλειψη ειδικευμένου ταλέντου για να υποστηρίξει τις πρωτοβουλίες τους σε τεχνητή νοημοσύνη και να φτάσει στην ωριμότητα.

4. Αδύναμη στρατηγική AI

Το μεγαλύτερο μέρος της τεχνητής νοημοσύνης που παρατηρούμε σε συστήματα του πραγματικού κόσμου μπορούν να κατηγοριοποιηθούν ως αδύναμα ή στενά. Είναι μια τεχνητή νοημοσύνη που μπορεί να εκτελέσει ένα πεπερασμένο σύνολο εργασιών για τις οποίες έχει εκπαιδευτεί. Περίπου το 20% των οργανισμών δεν έχουν ολοκληρωμένη στρατηγική AI.

Για να ξεπεράσουν αυτήν την πρόκληση, οι εταιρείες θα πρέπει να καθορίσουν και να τεκμηριώσουν με σαφήνεια τους στόχους AI τους, να επενδύσουν σε ποιοτικά δεδομένα και να επιλέξουν τα σωστά μοντέλα για κάθε εργασία.

Σημαντικοί οδηγοί επιχειρήσεων για την προώθηση των στρατηγικών σας AI

Η ωριμότητα LXT Η αναφορά προσδιορίζει δέκα βασικούς επιχειρηματικούς παράγοντες για την τεχνητή νοημοσύνη, όπως φαίνεται στο παρακάτω γράφημα. Ας συζητήσουμε μερικά από αυτά εδώ.

Μια απεικόνιση βασικών επιχειρηματικών οδηγών για την τεχνητή νοημοσύνη. Πηγή: Έκθεση LXT 2023

1. Επιχειρηματική ευκινησία

Η επιχειρηματική ευελιξία αναφέρεται στο πόσο γρήγορα ένας οργανισμός μπορεί να προσαρμοστεί στις μεταβαλλόμενες ψηφιακές τάσεις και ευκαιρίες χρησιμοποιώντας καινοτόμες επιχειρηματικές λύσεις. Παραμένει ο κορυφαίος οδηγός για στρατηγικές AI για περίπου το 49% των οργανισμών.

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τις εταιρείες να επιτύχουν επιχειρηματική ευελιξία επιτρέποντας ταχύτερη και ακριβέστερη λήψη αποφάσεων, αυτοματοποιώντας επαναλαμβανόμενες εργασίες και βελτιώνοντας τη λειτουργική απόδοση.

2. Πρόβλεψη των αναγκών των πελατών

Περίπου το 46% των οργανισμών θεωρεί ότι η πρόβλεψη των αναγκών των πελατών είναι ένας από τους βασικούς επιχειρηματικούς μοχλούς για τις στρατηγικές τεχνητής νοημοσύνης. Χρησιμοποιώντας AI για την ανάλυση δεδομένων πελατών, οι εταιρείες μπορούν να αποκτήσουν γνώσεις σχετικά με τη συμπεριφορά, τις προτιμήσεις και τις ανάγκες των πελατών, επιτρέποντάς τους να προσαρμόσουν τα προϊόντα και τις υπηρεσίες τους ώστε να ανταποκρίνονται καλύτερα στις προσδοκίες των πελατών.

3. Ανταγωνιστικό πλεονέκτημα

Το ανταγωνιστικό πλεονέκτημα επιτρέπει στις εταιρείες να διαφοροποιηθούν από τους ανταγωνιστές τους και να αποκτήσουν πλεονέκτημα στην αγορά. Είναι βασικός μοχλός για τις στρατηγικές AI, σύμφωνα με το 41% ​​των οργανισμών.

4. Βελτιστοποιήστε τη λήψη αποφάσεων

Η αυτοματοποιημένη λήψη αποφάσεων με βάση την τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να μειώσει σημαντικά τον χρόνο που απαιτείται για τη λήψη κρίσιμων αποφάσεων που βασίζονται σε δεδομένα. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο περίπου το 42% των οργανισμών θεωρούν τον εξορθολογισμό της λήψης αποφάσεων ως βασικό επιχειρηματικό μοχλό για τις στρατηγικές AI.

5. Ανάπτυξη προϊόντων

Από το να αναγνωριστεί ως ο κορυφαίος επιχειρησιακός οδηγός για στρατηγικές τεχνητής νοημοσύνης το 2021, η ανάπτυξη καινοτόμων προϊόντων έχει πέσει στην έβδομη θέση, με το 39% των οργανισμών να τη θεωρούν ως οδηγό των επιχειρήσεων το 2023.

Αυτό δείχνει ότι η δυνατότητα εφαρμογής της τεχνητής νοημοσύνης στις επιχειρηματικές διαδικασίες δεν εξαρτάται αποκλειστικά από την ποιότητα του προϊόντος. Άλλες επιχειρηματικές πτυχές, όπως η υψηλή ανθεκτικότητα, η βιωσιμότητα και ο γρήγορος χρόνος διάθεσης στην αγορά είναι κρίσιμες για την επιχειρηματική επιτυχία.

Για περισσότερες πληροφορίες σχετικά με τις τελευταίες τάσεις και τεχνολογίες στην τεχνητή νοημοσύνη, επισκεφθείτε ενω.αι.