Путь к зрелости ИИ — отчет LXT за 2023 г.

Сегодня компании, ориентированные на инновации, вкладывают значительные ресурсы в системы искусственного интеллекта (ИИ), чтобы продвинуться на пути к зрелости ИИ. В соответствии с IDCОжидается, что к 300 году мировые расходы на системы, ориентированные на ИИ, превысят 2026 миллиардов долларов по сравнению со 118 миллиардами долларов в 2022 году.

В прошлом системы ИИ чаще выходили из строя из-за недостаточной зрелости процессов. О 60-80% проектов ИИ раньше терпели неудачу из-за плохого планирования, отсутствия опыта, неадекватного управления данными или проблем с этикой и справедливостью. Но с каждым годом эта цифра улучшается.

Сегодня в среднем процент неудач проектов ИИ снизился до 46%, согласно последнему отчету LXT. Вероятность отказа ИИ еще больше снижается до 36% по мере того, как компания продвигается по пути зрелости ИИ.

Давайте подробнее рассмотрим путь организации к зрелости ИИ, различные модели и структуры, которые она может использовать, а также основные бизнес-факторы для создания эффективной ИИ стратегия.

Что такое зрелость ИИ?

Зрелость ИИ относится к уровню развития и совершенства, которого компания достигла при внедрении, внедрении и масштабировании технологий с поддержкой ИИ для улучшения своих бизнес-процессов, продуктов или услуг.

Согласно Отчет о зрелости LXT AI 2023, 48 % средних и крупных организаций США достигли более высокого уровня зрелости ИИ (обсуждается ниже), что на 8 % больше, чем результаты опроса в предыдущем году, а 52 % организаций активно экспериментируют с ИИ.

В отчете говорится, что наиболее многообещающая работа была проделана в Обработка естественного языка (НЛП) и распознавание речи домены — подкатегории ИИ — поскольку у них было наибольшее количество развернутых решений в разных отраслях.

Более того, в отрасли производства и цепочки поставок самый низкий уровень неудачных проектов ИИ (29%), а в розничной торговле и электронной коммерции — самый высокий (52%).

Изучение различных моделей зрелости ИИ

Обычно организации, использующие ИИ, разрабатывают модели зрелости ИИ с учетом потребностей своего бизнеса. Однако лежащая в основе идея зрелости остается неизменной для всех моделей и направлена ​​на развитие возможностей, связанных с ИИ, для достижения оптимальной эффективности бизнеса.

Некоторые выдающиеся модели зрелости были разработаны Gartner, IBMкачества Microsoft. Они могут служить руководством для организаций на пути внедрения ИИ.

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

Модель зрелости Gartner AI

У Gartner есть пятиуровневая модель зрелости ИИ, которую компании могут использовать для оценки своего уровня зрелости. Давайте обсудим их ниже.

Иллюстрация модели зрелости искусственного интеллекта Gartner. Источник: Отчет LXT за 2023 г.

• Уровень 1 – Осведомленность: Организации на этом уровне начинают обсуждать возможные решения ИИ. Но никаких пилотных проектов или экспериментов для проверки жизнеспособности этих решений на этом уровне не проводится.
• Уровень 2 – Активный: Организации находятся на начальных этапах экспериментов с ИИ и пилотных проектов.
• Уровень 3 – Оперативный: Организации на этом уровне предприняли конкретные шаги по внедрению ИИ, включая запуск хотя бы одного проекта ИИ в производство.
• Уровень 4 – Систематический: Организации на этом уровне используют ИИ для большинства своих цифровых процессов. Кроме того, приложения на основе ИИ облегчают продуктивное взаимодействие внутри организации и за ее пределами.
• Уровень 5 – Трансформационный: Организации приняли ИИ как неотъемлемую часть своих бизнес-процессов.

В соответствии с этой моделью компании начинают достигать зрелости ИИ с уровня 3 и выше.

Платформа зрелости искусственного интеллекта IBM

IBM имеет развитый собственная уникальная терминология и критерии для оценки зрелости решений ИИ. Три этапа концепции зрелости искусственного интеллекта IBM включают:

Этапы платформы зрелости IBM AI

• Серебряный: На этом уровне возможностей ИИ предприятия изучают соответствующие инструменты и технологии, чтобы подготовиться к внедрению ИИ. Он также включает в себя понимание влияния ИИ на бизнес, подготовку данных и другие бизнес-факторы, связанные с ИИ.
• Золото: На этом уровне организации достигают конкурентного преимущества, обеспечивая значимые бизнес-результаты с помощью ИИ. Эта возможность искусственного интеллекта предоставляет рекомендации и объяснения, основанные на данных, может использоваться бизнес-пользователями и демонстрирует хорошую гигиену данных и автоматизацию.
• Платина: Эта сложная функция искусственного интеллекта устойчива для критически важных рабочих процессов. Он адаптируется к входящим пользовательским данным и дает четкие объяснения результатов ИИ. Кроме того, приняты надежные меры по управлению данными и управлению, которые поддерживают автоматизированное принятие решений.

Основные препятствия на пути к достижению зрелости ИИ

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

График проблем зрелости ИИ. Источник: Отчет LXT за 2023 г.

1. Интеграция ИИ с существующей технологией

Около 54 % организаций сталкиваются с проблемой интеграции устаревших или существующих технологий в системы ИИ, что делает ее самым большим препятствием на пути к достижению зрелости.

2. Качество данных

Высококачественные обучающие данные жизненно важны для создания точных систем искусственного интеллекта. Однако сбор высококачественных данных остается большой проблемой для достижения зрелости. В отчете говорится, что 87% компаний готовы платить больше за получение высококачественных обучающих данных.

3. Нехватка навыков

Без необходимых навыков и ресурсов организации с трудом могут создать успешные варианты использования ИИ. Фактически, 31% организаций сталкиваются с нехваткой квалифицированных кадров для поддержки своих инициатив в области ИИ и достижения зрелости.

4. Слабая стратегия ИИ

Большинство ИИ, которые мы наблюдаем в реальных системах, можно отнести к категории слабых или узких. Это ИИ, который может выполнять ограниченный набор задач, для которых он обучен. Около 20% организаций не имеют комплексной стратегии ИИ.

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

Основные бизнес-факторы для продвижения ваших стратегий ИИ

Ассоциация Зрелость LXT отчет определяет десять ключевых бизнес-факторов для ИИ, как показано на графике ниже. Давайте обсудим некоторые из них здесь.

Иллюстрация ключевых бизнес-факторов для ИИ. Источник: Отчет LXT за 2023 г.

1. Бизнес-гибкость

Гибкость бизнеса означает, насколько быстро организация может адаптироваться к меняющимся цифровым тенденциям и возможностям, используя инновационные бизнес-решения. Он остается главной движущей силой стратегий ИИ примерно для 49% организаций.

ИИ может помочь компаниям добиться гибкости бизнеса, обеспечивая более быстрое и точное принятие решений, автоматизируя повторяющиеся задачи и повышая операционную эффективность.

2. Предвосхищение потребностей клиентов

Около 46% организаций считают предвидение потребностей клиентов одним из ключевых бизнес-факторов для стратегий ИИ. Используя ИИ для анализа данных о клиентах, компании могут получить представление о поведении, предпочтениях и потребностях клиентов, что позволит им адаптировать свои продукты и услуги, чтобы лучше соответствовать ожиданиям клиентов.

3. Конкурентное преимущество

Конкурентное преимущество позволяет компаниям выделиться среди конкурентов и получить преимущество на рынке. По мнению 41% организаций, это ключевой фактор для стратегий ИИ.

4. Оптимизация принятия решений

Автоматизированное принятие решений на основе ИИ может значительно сократить время, необходимое для принятия важных решений на основе данных. Вот почему около 42 % организаций рассматривают оптимизацию процесса принятия решений в качестве основного бизнес-фактора для стратегий ИИ.

5. Разработка продукта

В 2021 году разработка инновационных продуктов была признана главным бизнес-фактором для стратегий ИИ, а разработка инновационных продуктов опустилась на седьмое место, и в 39 году 2023% организаций считают ее бизнес-фактором.

Это показывает, что применимость ИИ в бизнес-процессах не зависит полностью от качества продукта. Другие бизнес-аспекты, такие как высокая отказоустойчивость, устойчивость и быстрый выход на рынок, имеют решающее значение для успеха бизнеса.

Для получения дополнительной информации о последних тенденциях и технологиях в области искусственного интеллекта посетите объединить.ай.