Tee itse AI-kypsyyden polku – 2023 LXT-raportti

Tänään innovaatiovetoinen yritykset panostavat merkittäviä resursseja tekoälyjärjestelmiin edistääkseen tekoälykypsyysmatkaansa. IDC:n mukaan maailmanlaajuinen tekoälykeskeisten järjestelmien kulutus ylittää 300 miljardia dollaria vuoteen 2026 mennessä, verrattuna 118 miljardiin dollariin vuonna 2022.

Aikaisemmin tekoälyjärjestelmät ovat usein epäonnistuneet prosessin kypsymättömyyden vuoksi. Noin 60-80% tekoälyprojekteista epäonnistui aikaisemmin huonon suunnittelun, asiantuntemuksen puutteen, riittämättömän datan hallinnan tai eettisyyden ja reiluuden ongelmien vuoksi. Mutta jokaisen vuoden myötä tämä luku on parantunut.

Tänään keskimäärin tekoälyprojektien epäonnistumisprosentti on laskenut 46%:iin, uusimman LXT-raportin mukaan. Tekoälyepäonnistumisen todennäköisyys vähenee edelleen 36 prosenttiin, kun yritys etenee tekoälykypsyysmatkallaan.

Tutustumme nyt organisaation tekoälykypsyyspolkuun, eri malleihin ja kehyksiin, joita se voi käyttää, ja tärkeimpiin liiketoimintavirtoihin tehostamaan tekoälystrategiaa tekoälystrategian kehittämisessä.

Mikä on tekoälykypsyyden määritelmä?

Tekoälykypsyyden määritelmä viittaa siihen, minkä tasolle yritys on edennyt tekoälytekniikoiden omaksumisessa, toteuttamisessa ja skaalauksessa parantamaan liiketoimintaprosessejaan, tuotteitaan tai palveluitaan.

LXT:n tekoälykypsyysraportin 2023 mukaan 48 % keskisuurista ja suurista Yhdysvaltain organisaatioista on saavuttanut korkeamman tekoälykypsymätason (käsitellään myöhemmin), mikä edustaa 8 prosentin kasvua edellisen vuoden tutkimustuloksista, kun taas 52 % organisaatioista kokeilee tekoälyä.

Raportti osoittaa, että lupaavimmat työt on tehty luonnollisen kielen prosessoinnin (NLP) ja puheentunnistuksen aloilla – tekoälyn alaluokissa – koska niillä on ollut eniten käyttöönotettuja ratkaisuja teollisuuskohtaisesti.

Lisäksi valmistus- ja toimitusketjuala on alhaisin tekoälyprojektien epäonnistumisprosentti (29 %), kun taas vähittäiskauppa ja sähkökauppa on korkein (52 %).

Eri tekoälykypsyysmallit

Yleensä tekoälyvetoinen organisaatiot kehittävät tekoälykypsyysmallit, jotka on räätälöity yrityksen tarpeisiin. Kuitenkin kypsymisen perusidea on yhtenäinen kaikissa malleissa, jossa kehitetään tekoälyyn liittyviä kykyjä saavuttaa optimaalinen liiketoimintasuoritus.

Joitakin merkittäviä kypsymallia on kehittänyt Gartner, IBM ja Microsoft. Ne voivat toimia ohjeena organisaatioille tekoälyomaksumisessa.

Tutustumme nyt Gartnerin ja IBM:n tekoälykypsyysmalleihin.

Gartnerin tekoälykypsyyden malli

Gartnerilla on 5-tasoinen tekoälykypsyysmalli, jonka avulla yritykset voivat arvioida kypsymätasoaan. Käsittelemme ne alla.

Gartnerin tekoälykypsyysmallin kuva. Lähde: LXT-raportti 2023

• Taso 1 – Tietoisuus: Organisaatiot, jotka ovat tässä tasolla, aloittavat mahdollisten tekoälyratkaisujen keskustelun. Mutta ei ole käynnissä pilottihankkeita tai kokeiluja testaamaan näiden ratkaisujen toteuttamiskelpoisuutta.
• Taso 2 – Aktiivinen: Organisaatiot ovat tekoälykokeilun ja pilottihankkeiden alkuvaiheessa.
• Taso 3 – Toiminnallinen: Organisaatiot, jotka ovat tässä tasolla, ovat toteuttaneet konkreettisia toimia tekoälyomaksumiseksi, mukaan lukien vähintään yhden tekoälyprojektin tuotantoon siirtäminen.
• Taso 4 – Järjestelmällinen: Organisaatiot, jotka ovat tässä tasolla, käyttävät tekoälyä useimmissa digitaalisissa prosesseissaan. Lisäksi tekoälysovellukset mahdollistavat tuottavan vuorovaikutuksen sekä sisä- että ulkopuolella.
• Taso 5 – Muodonmuutos: Organisaatiot, jotka ovat omaksuneet tekoälyn olennaiseksi osaksi liiketoimintaprosessejaan.

Tämän mallin mukaan yritykset saavuttavat tekoälykypsymään tason 3 alkaen.

IBM:n tekoälykypsyyskehys

IBM on kehittänyt omia terminologioitaan ja kriteerejä arvioidaakseen tekoälyratkaisujen kypsymätasoa. IBM:n tekoälykypsyyskehyksen kolme vaihetta ovat:

IBM:n tekoälykypsyyskehyksen vaiheet

• Hopea: Tässä tekoälykyvyn tasolla yritykset tutkivat asiaankuuluvia työkaluja ja tekniikoita valmistautuakseen tekoälyomaksumiseen. Siihen kuuluu myös ymmärtäminen tekoälyn vaikutusta liiketoimintaan, datan valmistelu ja muut liiketoimintaan liittyvät tekoälyyn liittyvät tekijät.
• Kultaa: Tässä tasolla organisaatiot saavuttavat kilpailukyvyn tarjoamalla merkityksellisen liiketoimintatuloksen tekoälyllä. Tämä tekoälykyky tarjoaa suosituksia ja selityksiä, jotka perustuvat tietoihin, on käytettävissä liiketoimintakäyttäjille ja osoittaa hyvää datan hygieniaa ja automaatiota.
• Platina: Tämä kehittynyt tekoälykyky on kestävä mission-kriittisille työvirroille. Se sopeutuu saapuvaan käyttäjätietoon ja tarjoaa selkeät selitykset tekoälytuloksille. Lisäksi on käytössä vahvat datan hallinta- ja ohjausjärjestelmät, jotka tukevat automaattista päätöksentekoa.

Pääesteet tekoälykypsymättömyyden polulla

Organisaatiot kohtaavat useita haasteita kypsymättömyyden saavuttamisessa. LXT 2023 -raportti tunnistaa 11 esteitä, kuten alla olevassa kaaviossa. Käsittelemme joitakin niistä.

Tekoälykypsymättömyyden haasteiden kaavio. Lähde: LXT-raportti 2023

1. Tekoälyn integroiminen olemassa olevaan teknologiaan

Noin 54 % organisaatioista kohtaa haasteen integroida perinteinen tai olemassa oleva teknologia tekoälyjärjestelmiin, mikä on suurin este kypsymättömyyden saavuttamiselle.

2. Datatila

Laadukkaat koulutusdatat ovat olennaisia tarkkojen tekoälyjärjestelmien luomiseksi. Kuitenkin korkealaatuisten datojen kerääminen on edelleen suuri haaste kypsymättömyyden saavuttamisessa. Raportti osoittaa, että 87 % yrityksistä on valmis maksamaan enemmän korkealaatuisten koulutusdatan hankkimisesta.

3. Taitopuutos

Ilman oikeita taitoja ja resursseja organisaatiot kamppailevat tekoälysovellusten luomisessa. Itse asiassa 31 % organisaatioista kohtaa taitopuutosta tekoälyaloitteiden tukemisessa ja kypsymättömyyden saavuttamisessa.

4. Heikko tekoälystrategia

Useimmat tekoälyjärjestelmistä, joita havaitsemme todellisissa järjestelmissä, voidaan luokitella heikoiksi tai kapeiksi. Se on tekoäly, joka voi suorittaa rajatun joukon tehtäviä, joihin se on koulutettu. Noin 20 % organisaatioista ei ole laatinut kattavaa tekoälystrategiaa.

Tämän haasteen voittamiseksi yritysten tulisi määritellä ja dokumentoida tekoälytavoitteensa selvästi, investoida laadukkaisiin datoihin ja valita oikeat mallit jokaiselle tehtävälle.

Tärkeimmät liiketoimintavirrat tekoälystrategian kehittämisessä

LXT-kypsymättömyysraportti tunnistaa kymmenen avainliiketoimintavirtaa tekoälylle, kuten alla olevassa kaaviossa. Käsittelemme joitakin niistä.

Tekoälylle tärkeimpien liiketoimintavirtausten kuva. Lähde: LXT-raportti 2023

1. Liiketoimintajoustavuus

Liiketoimintajoustavuus viittaa siihen, kuinka nopeasti organisaatio voi sopeutua muuttuviin digitaalisiin trendeihin ja mahdollisuuksiin innovatiivisilla liiketoimintaratkaisuilla. Se on tekoälystrategian tärkein liiketoimintavirtaus noin 49 %:lla organisaatioista.

Tekoäly voi auttaa yrityksiä saavuttamaan liiketoimintajoustavuuden mahdollistamalla nopeamman ja tarkemman päätöksenteon, automatisoimalla toistuvia tehtäviä ja parantamalla operatiivisia tehokkuuksia.

2. Asiakkaiden tarpeiden ennakointi

Noin 46 % organisaatioista pitää asiakkaiden tarpeiden ennakointia yhtenä tärkeimmistä liiketoimintavirtauksista tekoälystrategiassa. Tekoälyn avulla yritykset voivat analysoida asiakastietoja, saada tietoa asiakkaiden käyttäytymisestä, mieltymyksistä ja tarpeista ja räätälöidä tuotteitaan ja palveluitaan paremmin vastaamaan asiakkaiden odotuksia.

3. Kilpailuetu

Kilpailuetu mahdollistaa yritysten erottautumisen kilpailijoistaan ja saavuttamisen etulyöntiasemaa markkinoilla. Se on tekoälystrategian tärkein liiketoimintavirtaus 41 %:lla organisaatioista.

4. Päätöksenteon tehostaminen

Tekoälypohjainen automaattinen päätöksenteko voi merkittävästi lyhentää kriittisten, dataan perustuvien päätösten tekemiseen tarvittavaa aikaa. Tämän vuoksi noin 42 % organisaatioista pitää päätöksenteon tehostamista tärkeänä liiketoimintavirtaana tekoälystrategiassa.

5. Tuotekehitys

Innovaatiotuotteiden kehittämisestä, joka oli tekoälystrategian tärkein liiketoimintavirtaus vuonna 2021, on tullut vuonna 2023 seitsemänneksi sija, jota 39 % organisaatioista pitää liiketoimintavirtaana.

Tämä osoittaa, että tekoälyn soveltaminen liiketoimintaprosesseissa ei riipu ainoastaan tuotteen laadusta. Muita liiketoiminnan näkökohtia, kuten korkeaa resilienssiä, kestävyyttä ja nopeaa markkinoille saantia, on myös olennaista liiketoiminnan menestykselle.

Lisätietoa uusimmista trendeistä ja tekniikoista tekoälyssä löytyy unite.ai:sta.