Artificial Intelligence

AI 成熟への道 – 2023 LXT レポート

更新中 on 2023 年 2 月 24 日

現在、イノベーション主導の企業は、AI の成熟化を進めるために、人工知能 (AI) システムに多大なリソースを投資しています。によると IDC、AI中心のシステムへの世界的な支出は、300年の2026億ドルと比較して、118年までに2022億ドルを超えると予想されています。

過去には、プロセスの成熟度の欠如により、AI システムが頻繁に失敗することがありました。だいたいかつては AI プロジェクトの 60 ～ 80% が失敗していました不適切な計画、専門知識の欠如、不適切なデータ管理、または倫理と公平性の問題が原因です。しかし、年を追うごとにこの数値は改善しています。

現在、AI プロジェクトの失敗率は平均して次のとおりです。視聴者の３８%が、最新のLXTレポートによると。企業が AI 成熟への取り組みを進めるにつれて、AI が失敗する可能性はさらに 36% に減少します。

組織が AI 成熟に至るまでの道のり、組織で採用できるさまざまなモデルとフレームワーク、効果的なシステムを構築するための主なビジネス推進力についてさらに詳しく調べてみましょう。 AI戦略.

AI の成熟度とは何ですか?

AI の成熟度とは、企業がビジネスプロセス、製品、サービスを改善するために AI 対応テクノロジーを導入、実装、拡張する際に達成した進歩と洗練のレベルを指します。

による LXT AI 成熟度レポート 2023, 米国の中大規模組織の 48% がより高い AI 成熟度 (後述) に達しており、前年の調査結果から 8% 増加しており、組織の 52% が AI の実験を積極的に行っています。

この報告書は、最も有望な研究が行われたことを示唆しています。自然言語処理（NLP）および音声認識 AI のサブカテゴリであるドメインは、業界全体で最も多くのソリューションが導入されていたためです。

さらに、製造業およびサプライチェーン業界は AI プロジェクトの失敗率が最も低く (29%)、小売業および電子商取引が最も高くなっています (52%)。

さまざまな AI 成熟度モデルの探索

通常、AI 主導の組織は、ビジネスニーズに合わせた AI 成熟度モデルを開発します。ただし、成熟度の基本的な考え方はモデル全体で一貫しており、最適なビジネスパフォーマンスを達成するための AI 関連機能の開発に重点が置かれています。

いくつかの著名な成熟度モデルは、以下によって開発されました。ガートナー, IBM, Microsoft。これらは、組織が AI 導入に取り組む際の指針として役立ちます。

以下で、Gartner と IBM の AI 成熟度モデルを簡単に見てみましょう。

Gartner AI 成熟度モデル

Gartner には、企業が自社の成熟度レベルを評価するために使用できる 5 レベルの AI 成熟度モデルがあります。以下でそれらについて説明しましょう。

Gartner AI 成熟度モデルの図。ソース： LXT レポート 2023

レベル 1 – 認識: このレベルの組織は、考えられる AI ソリューションについて議論し始めます。しかし、このレベルでこれらのソリューションの実行可能性をテストするためのパイロットプロジェクトや実験は進行していません。
レベル 2 – アクティブ: 組織は AI の実験とパイロットプロジェクトの初期段階にあります。
レベル 3 – 運用可能: このレベルの組織は、少なくとも XNUMX つの AI プロジェクトを本番環境に移行するなど、AI 導入に向けた具体的な措置を講じています。
レベル 4 – 体系的: このレベルの組織は、ほとんどのデジタルプロセスに AI を活用しています。また、AI を活用したアプリケーションは、組織内外の生産的なやり取りを促進します。
レベル 5 – 変革: 組織はビジネスワークフローの本質的な部分として AI を採用しています。

このモデルによると、企業はレベル 3 以降から AI の成熟度を達成し始めます。

IBM AI成熟度フレームワーク

IBMは発展した AI ソリューションの成熟度を評価するための独自の用語と基準。 IBM の AI 成熟度フレームワークには次の XNUMX つのフェーズがあります。

IBM AI 成熟度フレームワークのフェーズ

銀：このレベルの AI 機能では、企業は関連するツールやテクノロジーを検討して AI 導入に備えます。これには、AI がビジネスに与える影響、データ準備、および AI に関連するその他のビジネス要素の理解も含まれます。
ゴールド： このレベルでは、組織は AI を通じて有意義なビジネス成果を提供することで競争力を獲得します。この AI 機能は、データに裏付けられた推奨事項と説明を提供し、基幹業務ユーザーが使用でき、優れたデータの健全性と自動化を実証します。
プラチナ： この高度な AI 機能は、ミッションクリティカルなワークフローに持続可能です。受信するユーザーデータに適応し、AI の結果について明確な説明を提供します。また、自動化された意思決定をサポートする強力なデータ管理とガバナンス対策が導入されています。

AI の成熟度を達成するための大きな障壁

組織は成熟に至るまでにいくつかの課題に直面します。の LXT 2023 レポート以下のグラフに示すように、11 の障壁が特定されます。ここではそれらのいくつかについて説明しましょう。

AI 成熟度の課題のグラフ。ソース： LXT レポート 2023

1. AIと既存テクノロジーの統合

約 54% の組織がレガシーまたは既存のテクノロジーを AI システムに統合するという課題に直面しており、これが成熟に達するための最大の障壁となっています。

2.データ品質

正確な AI システムを構築するには、高品質のトレーニングデータが不可欠です。しかし、成熟に達するためには、高品質のデータを収集することが依然として大きな課題です。レポートによると、企業の 87% が、高品質のトレーニングデータを取得するために、より多くのお金を払っても構わないと考えています。

3. スキルギャップ

適切なスキルとリソースがなければ、組織は成功する AI ユースケースを構築するのに苦労します。実際、組織の 31% は、AI イニシアチブをサポートし、成熟に達するための熟練した人材の不足に直面しています。

4. 弱いAI戦略

私たちが実世界のシステムで観察する AI のほとんどは、弱いか範囲が狭いと分類できます。これは、トレーニングされた有限のタスクを実行できる AI です。約 20% の組織は包括的な AI 戦略を持っていません。

この課題を克服するには、企業は AI の目標を明確に定義して文書化し、高品質のデータに投資し、あらゆるタスクに適切なモデルを選択する必要があります。

AI 戦略を推進するための主要なビジネス推進要因

　 LXTの成熟度このレポートでは、以下のグラフに示すように、AI の XNUMX の主要なビジネス推進要因が特定されています。ここではそれらのいくつかについて説明しましょう。

AI の主要なビジネス推進要因の図。ソース： LXT レポート 2023

1. ビジネスの機敏性

ビジネスの機敏性とは、組織が革新的なビジネスソリューションを使用して、変化するデジタルトレンドや機会にどれだけ早く適応できるかを指します。これは依然として約 49% の組織にとって AI 戦略の最大の推進力です。

AI は、より迅速かつ正確な意思決定を可能にし、反復的なタスクを自動化し、業務効率を向上させることにより、企業がビジネスの機敏性を達成するのに役立ちます。

2. 顧客ニーズの先取り

約 46% の組織が、顧客のニーズを予測することが AI 戦略の主要なビジネス推進要因の XNUMX つであると考えています。 AI を使用して顧客データを分析することで、企業は顧客の行動、好み、ニーズについての洞察を得ることができ、顧客の期待にさらに応えるように製品やサービスを調整できるようになります。