Il percorso verso la maturità dell'IA – Rapporto LXT 2023

Oggi, le aziende orientate all'innovazione stanno investendo risorse significative nei sistemi di intelligenza artificiale (AI) per far progredire il loro percorso di maturità dell'IA. Secondo IDC, si prevede che la spesa mondiale per i sistemi incentrati sull'intelligenza artificiale supererà i 300 miliardi di dollari entro il 2026, rispetto ai 118 miliardi di dollari del 2022.

In passato, i sistemi di intelligenza artificiale hanno fallito più frequentemente a causa della mancanza di maturità del processo. Di Il 60-80% dei progetti di intelligenza artificiale falliva a causa di scarsa pianificazione, mancanza di competenze, gestione inadeguata dei dati o problemi di etica e correttezza. Ma, ogni anno che passa, questo numero sta migliorando.

Oggi, in media, il tasso di fallimento dei progetti di intelligenza artificiale è sceso a 46%, secondo l'ultimo rapporto LXT. La probabilità di fallimento dell'IA si riduce ulteriormente al 36% man mano che un'azienda avanza nel suo percorso di maturità dell'IA.

Esploriamo ulteriormente il percorso di un'organizzazione verso la maturità dell'IA, i diversi modelli e framework che può utilizzare e i principali driver di business per la creazione di un'efficace Strategia di intelligenza artificiale.

Cos'è la maturità AI?

La maturità dell'IA si riferisce al livello di avanzamento e sofisticazione che un'azienda ha raggiunto adottando, implementando e ridimensionando le tecnologie abilitate all'IA per migliorare i propri processi aziendali, prodotti o servizi.

Secondo il Rapporto sulla maturità LXT AI 2023, il 48% delle organizzazioni statunitensi di medie e grandi dimensioni ha raggiunto livelli più elevati di maturità dell'IA (discussi di seguito), con un aumento dell'8% rispetto ai risultati del sondaggio dell'anno precedente, mentre il 52% delle organizzazioni sta sperimentando attivamente l'IA.

Il rapporto suggerisce che il lavoro più promettente è stato fatto nel Natural Language Processing (NLP) ed riconoscimento vocale domini, sottocategorie dell'intelligenza artificiale, poiché disponevano del maggior numero di soluzioni implementate in tutti i settori.

Inoltre, l'industria manifatturiera e della catena di fornitura ha il tasso di fallimento dei progetti di intelligenza artificiale più basso (29%), mentre la vendita al dettaglio e l'e-commerce hanno il più alto (52%).

Esplorare diversi modelli di maturità dell'IA

Di solito, le organizzazioni guidate dall'IA sviluppano modelli di maturità dell'IA su misura per le loro esigenze aziendali. Tuttavia, l'idea alla base della maturità rimane coerente tra i modelli, focalizzata sullo sviluppo di capacità relative all'IA per ottenere prestazioni aziendali ottimali.

Alcuni importanti modelli di maturità sono stati sviluppati da Gartner, IBMe Microsoft. Possono servire da guida per le organizzazioni nel loro percorso di adozione dell'IA.

Esploriamo brevemente i modelli di maturità AI di Gartner e IBM di seguito.

Modello di maturità AI di Gartner

Gartner ha un modello di maturità AI a 5 livelli che le aziende possono utilizzare per valutare i propri livelli di maturità. Discutiamoli di seguito.

Illustrazione del modello di maturità AI di Gartner. Fonte: Rapporto LXT 2023

• Livello 1 – Consapevolezza: Le organizzazioni a questo livello iniziano a discutere di possibili soluzioni AI. Ma non sono in corso progetti pilota o esperimenti per testare la fattibilità di queste soluzioni a questo livello.
• Livello 2 – Attivo: Le organizzazioni sono nelle fasi iniziali della sperimentazione dell'IA e dei progetti pilota.
• Livello 3 – Operativo: Le organizzazioni a questo livello hanno compiuto passi concreti verso l'adozione dell'IA, incluso il trasferimento di almeno un progetto di intelligenza artificiale alla produzione.
• Livello 4 – Sistematico: Le organizzazioni a questo livello utilizzano l'intelligenza artificiale per la maggior parte dei loro processi digitali. Inoltre, le applicazioni basate sull'intelligenza artificiale facilitano l'interazione produttiva all'interno e all'esterno dell'organizzazione.
• Livello 5 – Trasformativo: Le organizzazioni hanno adottato l'IA come parte integrante dei loro flussi di lavoro aziendali.

Secondo questo modello, le aziende iniziano a raggiungere la maturità dell'IA dal livello 3 in poi.

Framework di maturità IBM AI

IBM ha sviluppato la propria terminologia e criteri unici per valutare la maturità delle soluzioni di intelligenza artificiale. Le tre fasi del framework di maturità AI di IBM includono:

Fasi del framework di maturità dell'IBM AI

• argento: A questo livello di capacità dell'IA, le aziende esplorano gli strumenti e le tecnologie pertinenti per prepararsi all'adozione dell'IA. Include anche la comprensione dell'impatto dell'IA sul business, la preparazione dei dati e altri fattori aziendali correlati all'IA.
• oro: A questo livello, le organizzazioni ottengono un vantaggio competitivo offrendo un risultato aziendale significativo attraverso l'IA. Questa funzionalità di intelligenza artificiale fornisce raccomandazioni e spiegazioni supportate dai dati, è utilizzabile dagli utenti line-of-business e dimostra una buona igiene e automazione dei dati.
• Platino: Questa sofisticata capacità di intelligenza artificiale è sostenibile per i flussi di lavoro mission-critical. Si adatta ai dati degli utenti in arrivo e fornisce spiegazioni chiare per i risultati dell'IA. Inoltre, sono in atto solide misure di gestione e governance dei dati che supportano il processo decisionale automatizzato.

Principali ostacoli nel percorso verso il raggiungimento della maturità dell'IA

Le organizzazioni devono affrontare diverse sfide per raggiungere la maturità. IL Rapporto LXT 2023 individua 11 ostacoli, come mostrato nel grafico sottostante. Discutiamo alcuni di loro qui.

Grafico delle sfide per la maturità dell'IA. Fonte: Rapporto LXT 2023

1. Integrazione dell'intelligenza artificiale con la tecnologia esistente

Circa il 54% delle organizzazioni affronta la sfida di integrare la tecnologia legacy o esistente nei sistemi di intelligenza artificiale, rendendola il più grande ostacolo al raggiungimento della maturità.

2. Qualità dei dati

I dati di addestramento di alta qualità sono fondamentali per la creazione di sistemi di intelligenza artificiale accurati. Tuttavia, la raccolta di dati di alta qualità rimane una grande sfida per raggiungere la maturità. Il rapporto rileva che l'87% delle aziende è disposto a pagare di più per acquisire dati di formazione di alta qualità.

3. Divario di competenze

Senza le competenze e le risorse giuste, le organizzazioni faticano a creare casi d'uso di IA di successo. In effetti, il 31% delle organizzazioni deve affrontare una mancanza di talenti qualificati per supportare le proprie iniziative di intelligenza artificiale e raggiungere la maturità.

4. Strategia IA debole

La maggior parte dell'intelligenza artificiale che osserviamo nei sistemi del mondo reale può essere classificata come debole o ristretta. È un'IA in grado di eseguire un insieme finito di compiti per i quali è addestrata. Circa il 20% delle organizzazioni non dispone di una strategia AI completa.

Per superare questa sfida, le aziende dovrebbero definire e documentare chiaramente i propri obiettivi di intelligenza artificiale, investire in dati di qualità e scegliere i modelli giusti per ogni attività.

Principali driver di business per far progredire le tue strategie di intelligenza artificiale

I Maturità LXT Il rapporto identifica dieci driver di business chiave per l'IA, come mostrato nel grafico sottostante. Discutiamo alcuni di loro qui.

Un'illustrazione dei principali driver di business per l'IA. Fonte: Rapporto LXT 2023

1. Agilità aziendale

L'agilità aziendale si riferisce alla rapidità con cui un'organizzazione può adattarsi alle mutevoli tendenze e opportunità digitali utilizzando soluzioni aziendali innovative. Rimane il motore principale per le strategie di intelligenza artificiale per circa il 49% delle organizzazioni.

L'intelligenza artificiale può aiutare le aziende a raggiungere l'agilità aziendale consentendo un processo decisionale più rapido e accurato, automatizzando le attività ripetitive e migliorando l'efficienza operativa.

2. Anticipare le esigenze dei clienti

Circa il 46% delle organizzazioni considera l'anticipazione delle esigenze dei clienti come uno dei driver di business chiave per le strategie di intelligenza artificiale. Utilizzando l'intelligenza artificiale per analizzare i dati dei clienti, le aziende possono ottenere informazioni dettagliate sul comportamento, le preferenze e le esigenze dei clienti, consentendo loro di personalizzare i propri prodotti e servizi per soddisfare al meglio le aspettative dei clienti.

3. Vantaggio competitivo

Il vantaggio competitivo consente alle aziende di differenziarsi dalla concorrenza e ottenere un vantaggio sul mercato. È un fattore chiave per le strategie di intelligenza artificiale, secondo il 41% delle organizzazioni.

4. Semplifica il processo decisionale

Il processo decisionale automatizzato basato sull'intelligenza artificiale può ridurre significativamente il tempo necessario per prendere decisioni critiche basate sui dati. Questo è il motivo per cui circa il 42% delle organizzazioni considera la semplificazione del processo decisionale come un importante motore di business per le strategie di intelligenza artificiale.

5. Sviluppo del prodotto

Dopo essere stato riconosciuto come il principale driver di business per le strategie di intelligenza artificiale nel 2021, lo sviluppo di prodotti innovativi è sceso al settimo posto, con il 39% delle organizzazioni che lo considera un driver di business nel 2023.

Ciò dimostra che l'applicabilità dell'IA nei processi aziendali non si basa esclusivamente sulla qualità del prodotto. Altri aspetti aziendali come l'elevata resilienza, la sostenibilità e un rapido time-to-market sono fondamentali per il successo aziendale.

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