Calea către maturitatea IA – Raport LXT 2023

Astăzi, companiile care se bazează pe inovații investesc resurse semnificative în sisteme de inteligență artificială (IA) pentru a-și avansa drumul către maturitatea IA. Conform IDC, cheltuielile la nivel mondial pentru sisteme centrate pe IA urmează să depășească 300 de miliarde de dolari până în 2026, comparativ cu 118 miliarde de dolari în 2022.

În trecut, sistemele de IA au eșuat mai frecvent din cauza lipsei de maturitate a proceselor. Aproximativ 60-80% din proiectele de IA au eșuat din cauza planificării slabe, lipsei de expertiză, gestionării inadecvate a datelor sau a problemelor de etică și echitate. Dar, cu fiecare an care trece, acest număr se îmbunătățește.

Astăzi, în medie, rata eșecului proiectelor de IA a scăzut la 46%, conform raportului LXT cel mai recent. Probabilitatea eșecului IA scade și mai mult la 36% pe măsură ce o companie avansează în drumul său către maturitatea IA.

Să explorăm mai departe drumul unei organizații către maturitatea IA, diferitele modele și cadre pe care le poate utiliza și principalele motive de business pentru construirea unei strategii IA eficiente.

Ce este maturitatea IA?

Maturitatea IA se referă la nivelul de avansare și sofisticare pe care o companie l-a atins în adoptarea, implementarea și scalarea tehnologiilor activate de IA pentru a-și îmbunătăți procesele de business, produsele sau serviciile.

Conform raportului LXT de maturitate IA 2023, 48% din organizațiile mijlocii și mari din SUA au atins niveluri mai înalte de maturitate IA (discutate mai jos), ceea ce reprezintă o creștere de 8% față de rezultatele anchetei din anul precedent, în timp ce 52% din organizații experimentează activ cu IA.

Raportul sugerează că cele mai promițătoare lucrări au fost efectuate în domeniile Procesării limbajului natural (NLP) și recunoașterii vocale – subcategorii ale IA – deoarece au avut cel mai mare număr de soluții implementate în industrii.

Mai mult, industria de producție și lanț de aprovizionare are cea mai mică rată de eșec a proiectelor de IA (29%), în timp ce retailul și comerțul electronic au cea mai mare (52%).

Explorarea diferitelor modele de maturitate IA

De obicei, organizațiile conduse de IA dezvoltă modele de maturitate IA adaptate nevoilor lor de business. Cu toate acestea, ideea de bază a maturității rămâne consistentă în toate modelele, axată pe dezvoltarea capacităților legate de IA pentru a atinge performanța de business optimă.

Anumite modele de maturitate proeminente au fost dezvoltate de Gartner, IBM și Microsoft. Acestea pot servi ca îndrumare pentru organizații în călătoria lor de adoptare a IA.

Să explorăm pe scurt modelele de maturitate IA de la Gartner și IBM mai jos.

Modelul de maturitate IA Gartner

Gartner are un model de maturitate IA cu 5 niveluri pe care companiile îl pot utiliza pentru a-și evalua nivelurile de maturitate. Să discutăm despre ele mai jos.

Ilustrarea modelului de maturitate IA Gartner. Sursă: Raport LXT 2023

• Nivelul 1 – Conștientizare: Companiile de la acest nivel încep să discute despre posibile soluții IA. Dar, nu există proiecte-pilot sau experimente în desfășurare pentru a testa viabilitatea acestor soluții la acest nivel.
• Nivelul 2 – Activ: Companiile se află în stadiile inițiale ale experimentării și proiectelor-pilot IA.
• Nivelul 3 – Operațional: Companiile de la acest nivel au luat măsuri concrete pentru adoptarea IA, inclusiv mutarea cel puțin unui proiect IA în producție.
• Nivelul 4 – Sistematic: Companiile de la acest nivel utilizează IA pentru majoritatea proceselor lor digitale. De asemenea, aplicațiile activate de IA facilitează interacțiunea productivă în interiorul și în afara organizației.
• Nivelul 5 – Transformațional: Companiile au adoptat IA ca o parte inerentă a fluxurilor de business.

Conform acestui model, companiile încep să atingă maturitatea IA de la nivelul 3 înainte.

Cadru de maturitate IA IBM

IBM a dezvoltat terminologia și criteriile sale unice pentru a evalua maturitatea soluțiilor IA. Cele trei faze ale cadrelor de maturitate IA IBM includ:

Fazele cadrelor de maturitate IA IBM

• Argint: La acest nivel de capacitate IA, întreprinderile explorează instrumente și tehnologii relevante pentru a se pregăti pentru adoptarea IA. Acesta include, de asemenea, înțelegerea impactului IA asupra businessului, pregătirea datelor și alte factori de business legați de IA.
• Aur: La acest nivel, organizațiile obțin un avantaj competitiv prin furnizarea unui rezultat de business semnificativ prin IA. Această capacitate IA oferă recomandări și explicații susținute de date, este utilizabilă de către utilizatorii de business și demonstrează o bună igienă a datelor și automatizare.
• Platină: Această capacitate IA sofisticată este durabilă pentru fluxurile de lucru critice pentru misiune. Acesta se adaptează la datele utilizatorului care sosesc și oferă explicații clare pentru rezultatele IA. De asemenea, măsuri puternice de gestionare și guvernanță a datelor sunt în vigoare, care susțin luarea deciziilor automate.

Principalele bariere în calea atingerii maturității IA

Organizațiile se confruntă cu mai multe provocări pentru a atinge maturitatea. Raportul LXT 2023 identifică 11 bariere, după cum se arată în graficul de mai jos. Să discutăm despre unele dintre ele aici.

Graficul provocărilor maturității IA. Sursă: Raport LXT 2023

1. Integrarea IA cu tehnologia existentă

Aproximativ 54% din organizații se confruntă cu provocarea integrării tehnologiei existente în sistemele IA, făcând-o cea mai mare barieră pentru atingerea maturității.

2. Calitatea datelor

Datele de calitate superioară sunt esențiale pentru construirea unor sisteme IA precise. Cu toate acestea, colectarea datelor de calitate superioară rămâne o provocare majoră pentru atingerea maturității. Raportul constată că 87% din companii sunt dispuse să plătească mai mult pentru achiziționarea datelor de calitate superioară.

3. Lipsa de abilități

Fără abilitățile și resursele potrivite, organizațiile se luptă pentru a construi cazuri de utilizare IA de succes. De fapt, 31% din organizații se confruntă cu o lipsă de talente calificate pentru a sprijini inițiativele lor IA și a atinge maturitatea.

4. Strategia IA slabă

Majoritatea IA pe care o observăm în sistemele reale poate fi încadrată în categoria slabă sau îngustă. Este o IA care poate efectua un set finit de sarcini pentru care a fost antrenată. Aproximativ 20% din organizații nu au o strategie IA cuprinzătoare.

Pentru a depăși această provocare, companiile ar trebui să-și definească și să-și documenteze în mod clar obiectivele IA, să investească în date de calitate și să aleagă modelele potrivite pentru fiecare sarcină.

Principalele motive de business pentru avansarea strategiilor dvs. IA

Raportul LXT de maturitate identifică zece motive de business cheie pentru IA, după cum se arată în graficul de mai jos. Să discutăm despre unele dintre ele aici.

O ilustrare a principalelor motive de business pentru IA. Sursă: Raport LXT 2023

1. Agilitatea businessului

Agilitatea businessului se referă la capacitatea unei organizații de a se adapta la tendințele și oportunitățile digitale în schimbare, utilizând soluții de business inovatoare. Rămâne principalul motiv pentru strategiile IA pentru aproximativ 49% din organizații.

IA poate ajuta companiile să atingă agilitatea businessului prin facilitarea luării deciziilor mai rapide și mai precise, prin automatizarea sarcinilor repetitive și prin îmbunătățirea eficienței operaționale.

2. Anticiparea nevoilor clienților

Aproximativ 46% din organizații consideră anticiparea nevoilor clienților ca unul dintre principalele motive de business pentru strategiile IA. Prin utilizarea IA pentru a analiza datele clienților, companiile pot obține insight-uri despre comportamentul, preferințele și nevoile clienților, permițându-le să-și personalizeze produsele și serviciile pentru a îndeplini mai bine așteptările clienților.

3. Avantajul competitiv

Avantajul competitiv permite companiilor să se diferențieze de concurenți și să obțină un avantaj pe piață. Este un motiv cheie pentru strategiile IA, conform a 41% din organizații.

4. Simplificarea procesului de luare a deciziilor

Luarea deciziilor automate pe baza IA poate reduce semnificativ timpul necesar pentru luarea deciziilor informate critice. De aceea, aproximativ 42% din organizații consideră simplificarea procesului de luare a deciziilor ca un motiv major de business pentru strategiile IA.

5. Dezvoltarea de produse

De la a fi recunoscută ca principalul motiv de business pentru strategiile IA în 2021, dezvoltarea inovatoare de produse a scăzut la locul șapte, cu 39% din organizații considerând-o un motiv de business în 2023.

Acest lucru arată că aplicabilitatea IA în procesele de business nu depinde în întregime de calitatea produsului. Alte aspecte de business, cum ar fi reziliența ridicată, durabilitatea și o perioadă scurtă de timp pentru a ajunge pe piață, sunt critice pentru succesul businessului.

Pentru mai multe informații despre ultimele tendințe și tehnologii în inteligența artificială, vizitați unite.ai.