Путь к зрелости ИИ – отчет LXT 2023

Сегодня инновационные компании инвестируют значительные ресурсы в системы искусственного интеллекта (ИИ), чтобы продвинуться в своем пути к зрелости ИИ. Согласно IDC, мировые расходы на системы, ориентированные на ИИ, должны превысить 300 миллиардов долларов к 2026 году, по сравнению с 118 миллиардами долларов в 2022 году.

В прошлом системы ИИ часто терпели неудачу из-за отсутствия зрелости процессов. Около 60-80% проектов ИИ терпели неудачу из-за плохого планирования, отсутствия опыта, неадекватного управления данными или проблем с этикой и справедливостью. Но с каждым годом это число улучшается.

Сегодня средний уровень неудач проектов ИИ снизился до 46%, согласно последнему отчету LXT. Вероятность неудачи ИИ еще больше снижается до 36%, когда компания продвигается в своем пути к зрелости ИИ.

Давайте进一步 исследуем путь организации к зрелости ИИ, различные модели и рамки, которые она может использовать, и основные бизнес-драйверы для построения эффективной стратегии ИИ.

Что такое зрелость ИИ?

Зрелость ИИ относится к уровню совершенства и сложности, которого достигла компания в принятии, реализации и масштабировании технологий, основанных на ИИ, для улучшения своих бизнес-процессов, продуктов или услуг.

Согласно отчету LXT о зрелости ИИ 2023, 48% средних и крупных организаций США достигли более высоких уровней зрелости ИИ (обсуждаемых ниже), что представляет собой увеличение на 8% по сравнению с результатами опроса предыдущего года, в то время как 52% организаций активно экспериментируют с ИИ.

Отчет показывает, что наиболее перспективная работа была проведена в области обработки естественного языка (NLP) и распознавания речи – подкатегорий ИИ – поскольку они имели наибольшее количество развернутых решений в различных отраслях.

Кроме того, отрасль производства и цепочки поставок имеет самый низкий уровень неудач проектов ИИ (29%), в то время как розничная торговля и электронная коммерция имеют самый высокий уровень (52%).

Изучение различных моделей зрелости ИИ

Обычно организации, ориентированные на ИИ, разрабатывают модели зрелости ИИ, адаптированные к их бизнес-нуждам. Однако основная идея зрелости остается последовательной во всех моделях, ориентированной на разработку возможностей, связанных с ИИ, для достижения оптимальной бизнес-эффективности.

Некоторые известные модели зрелости были разработаны Gartner, IBM и Microsoft. Они могут служить руководством для организаций на их пути к принятию ИИ.

Давайте кратко исследуем модели зрелости ИИ от Gartner и IBM ниже.

Модель зрелости ИИ Gartner

Gartner имеет 5-уровневую модель зрелости ИИ, которую компании могут использовать для оценки своих уровней зрелости. Давайте обсудим их ниже.

Иллюстрация модели зрелости ИИ Gartner. Источник: отчет LXT 2023

• Уровень 1 – Осведомленность: Организации на этом уровне начинают обсуждать возможные решения ИИ. Но на этом уровне нет пилотных проектов или экспериментов для проверки жизнеспособности этих решений.
• Уровень 2 – Активность: Организации находятся на начальном этапе экспериментов и пилотных проектов ИИ.
• Уровень 3 – Оперативность: Организации на этом уровне предпринимают конкретные шаги для принятия ИИ, включая перевод хотя бы одного проекта ИИ в производство.
• Уровень 4 – Системность: Организации на этом уровне используют ИИ для большинства своих цифровых процессов. Кроме того, приложения ИИ обеспечивают продуктивное взаимодействие внутри и вне организации.
• Уровень 5 – Трансформация: Организации приняли ИИ как неотъемлемую часть своих бизнес-процессов.

Согласно этой модели, компании начинают достигать зрелости ИИ с уровня 3.

Рамка зрелости ИИ IBM

IBM разработала свою уникальную терминологию и критерии для оценки зрелости решений ИИ. Три фазы рамки зрелости ИИ IBM включают:

Фазы рамки зрелости ИИ IBM

• Серебро: На этом уровне возможностей ИИ организации исследуют соответствующие инструменты и технологии для подготовки к принятию ИИ. Это также включает понимание влияния ИИ на бизнес, подготовку данных и другие бизнес-факторы, связанные с ИИ.
• Золото: На этом уровне организации достигают конкурентного преимущества, обеспечивая значимый бизнес-результат через ИИ. Эта возможность ИИ обеспечивает рекомендации и объяснения, подтвержденные данными, является удобной для пользователей бизнес-линии и демонстрирует хорошую гигиену данных и автоматизацию.
• Платина: Эта сложная возможность ИИ устойчива для критически важных рабочих процессов. Она адаптируется к входящим данным пользователей и обеспечивает четкие объяснения результатов ИИ. Кроме того, внедрены сильные меры управления данными и управления, которые поддерживают автоматическое принятие решений.

Основные барьеры на пути к достижению зрелости ИИ

Организации сталкиваются с несколькими проблемами на пути к зрелости. Отчет LXT 2023 выявляет 11 барьеров, как показано на графике ниже. Давайте обсудим некоторые из них здесь.

График проблем зрелости ИИ. Источник: отчет LXT 2023

1. Интеграция ИИ с существующей технологией

Около 54% организаций сталкиваются с проблемой интеграции существующей технологии в системы ИИ, что является самым большим барьером на пути к зрелости.

2. Качество данных

Высококачественные данные для обучения имеют решающее значение для построения точных систем ИИ. Однако сбор высококачественных данных остается большой проблемой на пути к зрелости. Отчет показывает, что 87% компаний готовы платить больше за приобретение высококачественных данных для обучения.

3. Пробел в навыках

Без правильных навыков и ресурсов организации борются за построение успешных случаев использования ИИ. Фактически, 31% организаций сталкиваются с нехваткой квалифицированных специалистов для поддержки их инициатив ИИ и достижения зрелости.

4. Слабая стратегия ИИ

Большинство ИИ, который мы наблюдаем в реальных системах, можно классифицировать как слабый или узкий. Это ИИ, который может выполнять конечное множество задач, для которых он был обучен. Около 20% организаций не имеют комплексной стратегии ИИ.

Чтобы преодолеть эту проблему, компании должны четко определить и задокументировать свои цели ИИ, инвестировать в качественные данные и выбирать правильные модели для каждой задачи.

Основные бизнес-драйверы для продвижения стратегий ИИ

Отчет LXT о зрелости выявляет десять ключевых бизнес-драйверов для ИИ, как показано на графике ниже. Давайте обсудим некоторые из них здесь.

Иллюстрация ключевых бизнес-драйверов для ИИ. Источник: отчет LXT 2023

1. Бизнес-агилитет

Бизнес-агилитет относится к тому, насколько быстро организация может адаптироваться к меняющимся цифровым тенденциям и возможностям с помощью инновационных бизнес-решений. Он остается основным драйвером для стратегий ИИ для около 49% организаций.

ИИ может помочь компаниям достичь бизнес-агилитета, обеспечивая более быстрое и точное принятие решений, автоматизируя повторяющиеся задачи и улучшая операционную эффективность.

2. Предвидение потребностей клиентов

Около 46% организаций считают предвидение потребностей клиентов одним из ключевых бизнес-драйверов для стратегий ИИ. Используя ИИ для анализа данных клиентов, компании могут получить представление о поведении клиентов, предпочтениях и потребностях, что позволяет им адаптировать свои продукты и услуги для лучшего удовлетворения ожиданий клиентов.

3. Конкурентное преимущество

Конкурентное преимущество позволяет компаниям отличаться от своих конкурентов и получить преимущество на рынке. Это ключевой драйвер для стратегий ИИ, согласно 41% организаций.

4. Упрощение принятия решений

Автоматизированное принятие решений на основе ИИ может значительно сократить время, необходимое для принятия критических решений, основанных на данных. Это почему около 42% организаций считают упрощение принятия решений основным бизнес-драйвером для стратегий ИИ.

5. Разработка продукта

От признания в качестве основного бизнес-драйвера для стратегий ИИ в 2021 году инновационная разработка продукта опустилась на седьмое место, с 39% организаций, считающих ее бизнес-драйвером в 2023 году.

Это показывает, что применимость ИИ в бизнес-процессах не зависит полностью от качества продукта. Другие бизнес-аспекты, такие как высокая устойчивость, устойчивость и быстрый выход на рынок, являются критически важными для бизнес-успеха.

Для получения более подробной информации о последних тенденциях и технологиях в области искусственного интеллекта посетите unite.ai.