Jalan menuju Kedewasaan AI – Laporan LXT 2023

Saat ini, bisnis yang digerakkan oleh inovasi menginvestasikan sumber daya yang signifikan dalam sistem kecerdasan buatan (AI) untuk memajukan perjalanan kedewasaan AI mereka. Berdasarkan IDC, pengeluaran di seluruh dunia untuk sistem yang berpusat pada AI diperkirakan akan melampaui $300 miliar pada tahun 2026, dibandingkan dengan $118 miliar pada tahun 2022.

Di masa lalu, sistem AI lebih sering gagal karena kurangnya kematangan proses. Tentang 60-80% proyek AI biasanya gagal karena perencanaan yang buruk, kurangnya keahlian, manajemen data yang tidak memadai, atau masalah etika dan keadilan. Namun, setiap tahun, angka ini terus meningkat.

Saat ini, rata-rata, tingkat kegagalan proyek AI telah turun menjadi 46%, menurut laporan LXT terbaru. Kemungkinan kegagalan AI semakin berkurang hingga 36% seiring kemajuan perusahaan dalam perjalanan kedewasaan AI-nya.

Mari jelajahi lebih lanjut jalur organisasi menuju kematangan AI, berbagai model dan kerangka kerja yang dapat diterapkan, dan penggerak bisnis utama untuk membangun sistem operasi yang efektif. Strategi AI.

Apa itu Kedewasaan AI?

Kematangan AI mengacu pada tingkat kemajuan dan kecanggihan yang telah dicapai perusahaan dalam mengadopsi, menerapkan, dan meningkatkan teknologi yang mendukung AI untuk meningkatkan proses bisnis, produk, atau layanannya.

Menurut Laporan jatuh tempo AI LXT 2023, 48% organisasi AS menengah hingga besar telah mencapai tingkat kematangan AI yang lebih tinggi (dibahas di bawah), mewakili peningkatan 8% dari hasil survei tahun sebelumnya, sementara 52% organisasi secara aktif bereksperimen dengan AI.

Laporan tersebut menunjukkan bahwa pekerjaan yang paling menjanjikan telah dilakukan di Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) dan pengenalan suara domain – subkategori AI – karena mereka memiliki solusi yang paling banyak digunakan di seluruh industri.

Selain itu, industri manufaktur & rantai pasokan memiliki tingkat kegagalan proyek AI terendah (29%), sedangkan retail & e-commerce memiliki tingkat kegagalan tertinggi (52%).

Menjelajahi Berbagai Model Kematangan AI

Biasanya, organisasi yang digerakkan oleh AI mengembangkan model kematangan AI yang disesuaikan dengan kebutuhan bisnis mereka. Namun, ide yang mendasari kedewasaan tetap konsisten di seluruh model, berfokus pada pengembangan kemampuan terkait AI untuk mencapai kinerja bisnis yang optimal.

Beberapa model maturitas terkemuka telah dikembangkan oleh Gartner, IBM, dan Microsoft. Mereka dapat berfungsi sebagai panduan bagi organisasi dalam perjalanan adopsi AI mereka.

Mari jelajahi secara singkat model kematangan AI dari Gartner dan IBM di bawah ini.

Model Kematangan AI Gartner

Gartner memiliki model kematangan AI 5 tingkat yang dapat digunakan perusahaan untuk menilai tingkat kematangannya. Mari kita bahas di bawah ini.

Ilustrasi model kematangan AI Gartner. Sumber: Laporan LXT 2023

• Tingkat 1 – Kesadaran: Organisasi di level ini mulai mendiskusikan kemungkinan solusi AI. Namun, tidak ada proyek percontohan atau eksperimen yang dilakukan untuk menguji kelayakan solusi ini pada tingkat ini.
• Tingkat 2 – Aktif: Organisasi berada pada tahap awal eksperimen AI dan proyek percontohan.
• Tingkat 3 – Operasional: Organisasi di level ini telah mengambil langkah konkret menuju adopsi AI, termasuk memindahkan setidaknya satu proyek AI ke produksi.
• Tingkat 4 – Sistematis: Organisasi pada level ini menggunakan AI untuk sebagian besar proses digital mereka. Selain itu, aplikasi bertenaga AI memfasilitasi interaksi produktif di dalam dan di luar organisasi.
• Tingkat 5 – Transformasional: Organisasi telah mengadopsi AI sebagai bagian inheren dari alur kerja bisnis mereka.

Sesuai model ini, perusahaan mulai mencapai kematangan AI dari level 3 dan seterusnya.

Kerangka Kematangan AI IBM

IBM memiliki dikembangkan terminologi dan kriteria uniknya sendiri untuk menilai kematangan solusi AI. Tiga fase kerangka kerja maturitas AI IBM meliputi:

Fase Kerangka Kerja Kematangan AI IBM

• Perak: Pada tingkat kemampuan AI ini, perusahaan mengeksplorasi alat dan teknologi yang relevan untuk mempersiapkan adopsi AI. Ini juga mencakup pemahaman tentang dampak AI pada bisnis, persiapan data, dan faktor bisnis lain yang terkait dengan AI.
• Emas: Pada level ini, organisasi mencapai keunggulan kompetitif dengan memberikan hasil bisnis yang bermakna melalui AI. Kemampuan AI ini memberikan rekomendasi dan penjelasan yang didukung oleh data, dapat digunakan oleh pengguna lini bisnis, dan menunjukkan kebersihan dan otomatisasi data yang baik.
• Platinum: Kemampuan AI yang canggih ini berkelanjutan untuk alur kerja mission-critical. Ini menyesuaikan dengan data pengguna yang masuk dan memberikan penjelasan yang jelas untuk hasil AI. Juga, manajemen data yang kuat dan langkah-langkah tata kelola yang mendukung pengambilan keputusan otomatis.

Hambatan Utama dalam Jalan untuk Mencapai Kedewasaan AI

Organisasi menghadapi beberapa tantangan dalam mencapai kedewasaan. Itu Laporan LXT 2023 mengidentifikasi 11 hambatan, seperti yang ditunjukkan pada grafik di bawah ini. Mari kita bahas beberapa di antaranya di sini.

Grafik tantangan kematangan AI. Sumber: Laporan LXT 2023

1. Mengintegrasikan AI Dengan Teknologi Yang Ada

Sekitar 54% organisasi menghadapi tantangan untuk mengintegrasikan teknologi lama atau yang sudah ada ke dalam sistem AI, menjadikannya penghalang terbesar untuk mencapai kedewasaan.

2. Kualitas Data

Data pelatihan berkualitas tinggi sangat penting untuk membangun sistem AI yang akurat. Namun, mengumpulkan data berkualitas tinggi tetap menjadi tantangan besar dalam mencapai kedewasaan. Laporan tersebut menemukan bahwa 87% perusahaan bersedia membayar lebih untuk memperoleh data pelatihan berkualitas tinggi.

3. Kesenjangan Keterampilan

Tanpa keterampilan dan sumber daya yang tepat, organisasi kesulitan membangun kasus penggunaan AI yang berhasil. Faktanya, 31% organisasi menghadapi kekurangan talenta terampil untuk mendukung inisiatif AI mereka dan mencapai kedewasaan.

4. Strategi AI yang lemah

Sebagian besar AI yang kami amati dalam sistem dunia nyata dapat dikategorikan lemah atau sempit. Ini adalah AI yang dapat melakukan serangkaian tugas terbatas yang dilatihnya. Sekitar 20% organisasi tidak memiliki strategi AI yang komprehensif.

Untuk mengatasi tantangan ini, perusahaan harus secara jelas mendefinisikan dan mendokumentasikan tujuan AI mereka, berinvestasi dalam data berkualitas, dan memilih model yang tepat untuk setiap tugas.

Pendorong Bisnis Utama untuk Memajukan Strategi AI Anda

Grafik Kedewasaan LXT laporan mengidentifikasi sepuluh pendorong bisnis utama untuk AI, seperti yang ditunjukkan pada grafik di bawah ini. Mari kita bahas beberapa di antaranya di sini.

Ilustrasi penggerak bisnis utama untuk AI. Sumber: Laporan LXT 2023

1. Kelincahan Bisnis

Ketangkasan bisnis mengacu pada seberapa cepat organisasi dapat beradaptasi dengan perubahan tren dan peluang digital menggunakan solusi bisnis yang inovatif. Itu tetap menjadi pendorong utama strategi AI untuk sekitar 49% organisasi.

AI dapat membantu perusahaan mencapai ketangkasan bisnis dengan memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan akurat, mengotomatiskan tugas berulang, dan meningkatkan efisiensi operasional.

2. Mengantisipasi Kebutuhan Pelanggan

Sekitar 46% organisasi mempertimbangkan untuk mengantisipasi kebutuhan pelanggan sebagai salah satu pendorong bisnis utama untuk strategi AI. Dengan menggunakan AI untuk menganalisis data pelanggan, perusahaan dapat memperoleh wawasan tentang perilaku, preferensi, dan kebutuhan pelanggan, yang memungkinkan mereka menyesuaikan produk dan layanan mereka untuk memenuhi harapan pelanggan dengan lebih baik.

3. Keunggulan Kompetitif

Keunggulan kompetitif memungkinkan perusahaan untuk membedakan diri dari pesaing mereka dan mendapatkan keunggulan di pasar. Ini adalah pendorong utama strategi AI, menurut 41% organisasi.

4. Merampingkan Pengambilan Keputusan

Pengambilan keputusan otomatis berbasis AI dapat secara signifikan mengurangi waktu yang diperlukan untuk membuat keputusan penting berdasarkan informasi data. Inilah sebabnya mengapa sekitar 42% organisasi menganggap perampingan pengambilan keputusan sebagai pendorong bisnis utama untuk strategi AI.

5. Pengembangan produk

Dari diakui sebagai penggerak bisnis teratas untuk strategi AI pada tahun 2021, pengembangan produk inovatif turun ke posisi ketujuh, dengan 39% organisasi menganggapnya sebagai penggerak bisnis pada tahun 2023.

Hal ini menunjukkan bahwa penerapan AI dalam proses bisnis tidak sepenuhnya bergantung pada kualitas produk. Aspek bisnis lainnya seperti ketahanan yang tinggi, keberlanjutan, dan waktu pemasaran yang cepat sangat penting untuk kesuksesan bisnis.

Untuk informasi lebih lanjut tentang tren dan teknologi terbaru dalam kecerdasan buatan, kunjungi bersatu.ai.