Ο Δρόμος προς την Ωριμότητα του AI – Αναφορά LXT 2023

Σήμερα, οι επιχειρήσεις που οδηγούν την καινοτομία επενδύουν σημαντικά σε συστήματα τεχνητής νοημοσύνης (AI) για να προχωρήσουν στον δρόμο της ωριμότητας του AI. Σύμφωνα με την IDC, οι παγκόσμιες δαπάνες για συστήματα που επικεντρώνονται στην τεχνητή νοημοσύνη αναμένεται να ξεπεράσουν τα 300 δισεκατομμύρια δολάρια μέχρι το 2026, σε σύγκριση με τα 118 δισεκατομμύρια δολάρια το 2022.

Στον παρελθόν, τα συστήματα AI απέτυχαν πιο συχνά λόγω έλλειψης ωριμότητας διαδικασίας. Περίπου 60-80% των έργων AI απέτυχαν λόγω κακής σχεδίασης, έλλειψης εμπειρογνωμοσύνης, ανεπαρκούς διαχείρισης δεδομένων ή ζητημάτων ηθικής και ισότητας. Αλλά, με κάθε geçen χρόνο, αυτό το ποσοστό βελτιώνεται.

Σήμερα, κατά μέσο όρο, το ποσοστό αποτυχίας των έργων AI έχει μειωθεί στο 46%, σύμφωνα με την τελευταία αναφορά LXT. Η πιθανότητα αποτυχίας του AI μειώνεται ακόμη περισσότερο στο 36% καθώς μια εταιρεία προχωρά στον δρόμο της ωριμότητας του AI.

Ας εξερευνήσουμε περισσότερο τον δρόμο μιας οργάνωσης προς την ωριμότητα του AI, τα διαφορετικά μοντέλα και πλαισιά που μπορεί να χρησιμοποιήσει, και τους κύριους επιχειρηματικούς οδηγούς για την ανάπτυξη μιας αποτελεσματικής στρατηγικής AI.

Τι είναι η Ωριμότητα του AI;

Η ωριμότητα του AI αναφέρεται στο επίπεδο εξέλιξης και σοφιστικέλειας που έχει επιτύχει μια εταιρεία στην υιοθέτηση, εφαρμογή και κλιμάκωση τεχνολογιών που ενεργοποιούνται από το AI για τη βελτίωση των επιχειρηματικών διαδικασιών, προϊόντων ή υπηρεσιών.

Σύμφωνα με την αναφορά LXT AI ωριμότητας 2023, το 48% των μεσαίων έως μεγάλων οργανισμών στις ΗΠΑ έχουν φτάσει σε υψηλότερα επίπεδα ωριμότητας του AI (συζητούνται παρακάτω), αντιπροσωπεύοντας μια αύξηση 8% από τα αποτελέσματα της προηγούμενης έρευνας, ενώ το 52% των οργανισμών πειραματίζονται ενεργά με το AI.

Η αναφορά υποδηλώνει ότι η πιο υποσχόμενη εργασία έχει γίνει στον τομέα της Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας (NLP) και αναγνώρισης ομιλίας – υποκατηγορίες του AI –既然 είχαν το μεγαλύτερο αριθμό εφαρμογών σε διάφορους κλάδους.

Περισσότερο, η βιομηχανία παραγωγής και εφοδιασμού έχει το χαμηλότερο ποσοστό αποτυχίας του AI (29%), ενώ ο λιανικός και ο ηλεκτρονικός εμπορισμός έχουν το υψηλότερο (52%).

Εξερεύνηση Διαφορετικών Μοντέλων Ωριμότητας του AI

Συνήθως, οι οργανισμοί που οδηγούνται από το AI αναπτύσσουν μοντέλα ωριμότητας του AI που προσαρμόζονται στις επιχειρηματικές τους ανάγκες. Ωστόσο, η υποκείμενη ιδέα της ωριμότητας παραμένει συνεπής σε όλα τα μοντέλα, επικεντρωμένη στην ανάπτυξη ικανοτήτων που σχετίζονται με το AI για την επίτευξη βέλτιστης επιχειρηματικής απόδοσης.

Ορισμένα εξέχοντα μοντέλα ωριμότητας έχουν αναπτυχθεί από την Gartner, την IBM και τη Microsoft. Μπορούν να χρησιμεύσουν ως οδηγός για τις οργανώσεις στον δρόμο της υιοθέτησης του AI.

Ας εξερευνήσουμε συνοπτικά τα μοντέλα ωριμότητας του AI από την Gartner και την IBM παρακάτω.

Μοντέλο Ωριμότητας του AI της Gartner

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

Εικονογράφηση του μοντέλου ωριμότητας του AI της Gartner. Πηγή: Αναφορά LXT 2023

• Επίπεδο 1 – Επίγνωση: Οι οργανισμοί σε αυτό το επίπεδο αρχίζουν να συζητούν πιθανές λύσεις AI. Αλλά, δεν υπάρχουν πιλοτικά έργα ή πειράματα σε εξέλιξη για να δοκιμάσουν την εφικτότητα αυτών των λύσεων σε αυτό το επίπεδο.
• Επίπεδο 2 – Ενεργός: Οι οργανισμοί βρίσκονται στα αρχικά στάδια της πειραματικής και πιλοτικής εφαρμογής του AI.
• Επίπεδο 3 – Λειτουργικός: Οι οργανισμοί σε αυτό το επίπεδο έχουν κάνει συγκεκριμένα βήματα προς την υιοθέτηση του AI, συμπεριλαμβανομένης της μεταφοράς τουλάχιστον ενός έργου AI σε παραγωγή.
• Επίπεδο 4 – Συστηματικός: Οι οργανισμοί σε αυτό το επίπεδο χρησιμοποιούν το AI για τις περισσότερες ψηφιακές διαδικασίες. Επίσης, οι εφαρμογές που βασίζονται στο AI διευκολύνουν την παραγωγική αλληλεπίδραση εντός και εκτός του οργανισμού.
• Επίπεδο 5 – Μετασχηματιστικός: Οι οργανισμοί έχουν υιοθετήσει το AI ως αναπόσπαστο μέρος των επιχειρηματικών ροών εργασίας.

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

Πλαίσιο Ωριμότητας του AI της IBM

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

Φάσεις του Πλαισίου Ωριμότητας του AI της IBM

• Ασημένιο: Σε αυτό το επίπεδο ικανοτήτων του AI, οι επιχειρήσεις εξετάζουν τις σχετικές εργαλεία και τεχνολογίες για την προετοιμασία για την υιοθέτηση του AI. Περιλαμβάνει επίσης την κατανόηση του αντικτύπου του AI στις επιχειρήσεις, την προετοιμασία δεδομένων και άλλα επιχειρηματικά στοιχεία που σχετίζονται με το AI.
• Χρυσο: Σε αυτό το επίπεδο, οι οργανισμοί επιτύχουν einen ανταγωνιστικό πλεονέκτημα παρέχοντας μια σημαντική επιχειρηματική απόδοση μέσω του AI. Αυτή η ικανότητα του AI παρέχει συστάσεις και εξηγήσεις που βασίζονται σε δεδομένα, είναι χρήσιμη για τους χρήστες της γραμμής επιχειρήσεων και δείχνει καλή υγιεινή δεδομένων και αυτοματοποίηση.
• Πλατίνα: Αυτή η εξελιγμένη ικανότητα του AI είναι βιώσιμη για κρίσιμες εργασίες. Προσαρμόζεται στα εισερχόμενα δεδομένα χρήστη και παρέχει σαφείς εξηγήσεις για τα αποτελέσματα του AI. Επίσης, ισχυρά μέτρα διαχείρισης και κυβερνοσύνεσης είναι σε ισχύ, τα οποία υποστηρίζουν την αυτοματοποιημένη λήψη αποφάσεων.

Κύριες Μπαράζ στον Δρόμο για την Επίτευξη της Ωριμότητας του AI

Οι οργανισμοί αντιμετωπίζουν πολλές προκλήσεις για να φτάσουν στην ωριμότητα. Η Αναφορά LXT 2023 αναγνωρίζει 11 μπαράζ, όπως φαίνεται στο γράφημα παρακάτω. Ας συζητήσουμε κάποια από αυτά εδώ.

Γράφημα προκλήσεων ωριμότητας του AI. Πηγή: Αναφορά LXT 2023

1. Ενοποίηση του AI με Υπάρχουσα Τεχνολογία

Περίπου το 54% των οργανισμών αντιμετωπίζουν την πρόκληση της ενοποίησης της τεχνολογίας κληρονομιάς ή της υφιστάμενης τεχνολογίας στα συστήματα AI, καθιστώντας το τη μεγαλύτερη μπαράζ για την επίτευξη της ωριμότητας.

2. Ποιότητα Δεδομένων

Τα υψηλής ποιότητας δεδομένα εκπαίδευσης είναι απαραίτητα για την κατασκευή ακριβών συστημάτων AI. Ωστόσο, η συλλογή υψηλής ποιότητας δεδομένων παραμένει μια μεγάλη πρόκληση για την επίτευξη της ωριμότητας. Η αναφορά βρίσκει ότι το 87% των εταιρειών είναι πρόθυμες να πληρώσουν περισσότερα για την απόκτηση υψηλής ποιότητας δεδομένων εκπαίδευσης.

3. Χωρίς Χάσμα

Χωρίς τις σωστές δεξιότητες και τους πόρους, οι οργανισμοί πασχίζουν να κατασκευάσουν επιτυχημένα σενάρια χρήσης του AI. Στην πραγματικότητα, το 31% των οργανισμών αντιμετωπίζει έλλειψη ταλαντούχου ταλέντου για την υποστήριξη των πρωτοβουλιών και την επίτευξη της ωριμότητας του AI.

4. Αδύναμη Στρατηγική AI

Το περισσότερο AI που παρατηρούμε σε πραγματικά συστήματα μπορεί να κατηγοριοποιηθεί ως αδύνατο ή στενό. Είναι ένα AI που μπορεί να εκτελέσει ένα πεπερασμένο σύνολο εργασιών για τις οποίες έχει εκπαιδευτεί. Περίπου το 20% των οργανισμών δεν έχουν μια ολοκληρωμένη στρατηγική AI.

Για να ξεπεραστούν αυτές οι προκλήσεις, οι εταιρείες πρέπει να ορίσουν σαφώς και να τεκμηριώσουν τους στόχους AI, να επενδύσουν σε ποιοτικά δεδομένα και να επιλέξουν τα σωστά μοντέλα για κάθε εργασία.

Κύριοι Επιχειρηματικοί Οδηγοί για την Προώθηση των Στρατηγικών AI

Η Αναφορά LXT ωριμότητας αναγνωρίζει δέκα βασικούς επιχειρηματικούς οδηγούς για το AI, όπως φαίνεται στο γράφημα παρακάτω. Ας συζητήσουμε κάποια από αυτά εδώ.

Εικονογράφηση των βασικών επιχειρηματικών οδηγών για το AI. Πηγή: Αναφορά LXT 2023

1. Επιχειρηματική Ευελιξία

Η επιχειρηματική ευελιξία αναφέρεται στην ταχύτητα με την οποία μια οργάνωση μπορεί να προσαρμοστεί στις μεταβαλλόμενες ψηφιακές τάσεις και ευκαιρίες χρησιμοποιώντας καινοτόμες επιχειρηματικές λύσεις. Παραμένει ο κορυφαίος οδηγός για τις στρατηγικές AI για περίπου το 49% των οργανισμών.

Το AI μπορεί να βοηθήσει τις εταιρείες να επιτύχουν επιχειρηματική ευελιξία, ενεργοποιώντας ταχύτερη και πιο ακριβή λήψη αποφάσεων, αυτοματοποιώντας επαναλαμβανόμενες εργασίες και βελτιώνοντας τις επιχειρηματικές αποδοτικότητες.

2. Πρόβλεψη των Ανγκειών των Πελατών

Περίπου το 46% των οργανισμών θεωρούν την πρόβλεψη των αναγκών των πελατών ως einen από τους βασικούς επιχειρηματικούς οδηγούς για τις στρατηγικές AI. Χρησιμοποιώντας το AI για την ανάλυση δεδομένων πελατών, οι εταιρείες μπορούν να αποκτήσουν γνώσεις για τη συμπεριφορά, τις προτιμήσεις και τις ανάγκες των πελατών, επιτρέποντας τους να προσαρμόσουν τα προϊόντα και τις υπηρεσίες τους για να ανταποκριθούν καλύτερα στις προσδοκίες των πελατών.

3. Ανταγωνιστικό Πλεονέκτημα

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

4. Ροή Λήψης Αποφάσεων

Η αυτοματοποιημένη λήψη αποφάσεων με βάση το AI μπορεί να μειώσει σημαντικά τον χρόνο που απαιτείται για τη λήψη κρίσιμων αποφάσεων με βάση τα δεδομένα. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο περίπου το 42% των οργανισμών θεωρούν την ροή λήψης αποφάσεων ως einen σημαντικό επιχειρηματικό οδηγό για τις στρατηγικές AI.

5. Ανάπτυξη Προϊόντων

Από το να αναγνωρίζεται ως ο κορυφαίος επιχειρηματικός οδηγός για τις στρατηγικές AI το 2021, η καινοτόμος ανάπτυξη προϊόντων έχει πέσει στην έβδομη θέση, με το 39% των οργανισμών να την θεωρούν einen επιχειρηματικό οδηγό το 2023.

Αυτό δείχνει ότι η εφαρμοσιμότητα του AI στις επιχειρηματικές διαδικασίες δεν εξαρτάται αποκλειστικά από την ποιότητα του προϊόντος. Άλλα επιχειρηματικά στοιχεία, όπως η υψηλή ανθεκτικότητα, η βιωσιμότητα και η ταχεία είσοδος στην αγορά, είναι κρίσιμα για την επιχειρηματική επιτυχία.

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