Umelá inteligencia
Cesta k zrelosti AI – správa LXT za rok 2023
V súčasnosti podniky poháňané inováciami investujú značné zdroje do systémov umelej inteligencie (AI), aby posunuli svoju cestu vyspelosti AI. Podľa IDCOčakáva sa, že celosvetové výdavky na systémy zamerané na AI prekročia do roku 300 2026 miliárd USD v porovnaní so 118 miliardami USD v roku 2022.
V minulosti systémy AI zlyhali častejšie z dôvodu nedostatočnej zrelosti procesov. O 60 – 80 % projektov AI zlyhalo kvôli zlému plánovaniu, nedostatku odborných znalostí, neadekvátnej správe údajov alebo problémom etiky a spravodlivosti. S každým ďalším rokom sa však toto číslo zlepšuje.
Dnes sa miera zlyhania projektov AI v priemere znížila 46%, podľa najnovšej správy LXT. Pravdepodobnosť zlyhania AI sa ďalej znižuje na 36 %, keď spoločnosť napreduje na svojej ceste vyspelosti AI.
Poďme ďalej preskúmať cestu organizácie k vyspelosti AI, rôzne modely a rámce, ktoré môže použiť, a hlavné obchodné hnacie sily pri budovaní efektívnej Stratégia AI.
Čo je umelá inteligencia?
Vyspelosť AI sa vzťahuje na úroveň pokroku a sofistikovanosti, ktorú spoločnosť dosiahla pri prijímaní, implementácii a škálovaní technológií s podporou AI na zlepšenie svojich obchodných procesov, produktov alebo služieb.
Podľa Správa o splatnosti LXT AI za rok 202348 % stredných až veľkých organizácií v USA dosiahlo vyššiu úroveň vyspelosti AI (diskutované nižšie), čo predstavuje 8 % nárast v porovnaní s výsledkami prieskumu z predchádzajúceho roka, pričom 52 % organizácií aktívne experimentuje s AI.
Správa naznačuje, že najsľubnejšia práca bola vykonaná v Spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) a rozpoznávanie reči domény – podkategórie AI – keďže mali najviac nasadených riešení naprieč odvetviami.
Navyše, priemysel výroby a dodávateľského reťazca má najnižšiu mieru zlyhania projektov AI (29 %), zatiaľ čo maloobchod a elektronický obchod majú najvyššiu (52 %).
Skúmanie rôznych modelov zrelosti AI
Organizácie riadené AI zvyčajne vyvíjajú modely vyspelosti AI prispôsobené ich obchodným potrebám. Základná myšlienka zrelosti však zostáva konzistentná naprieč modelmi a zameriava sa na rozvoj schopností súvisiacich s AI s cieľom dosiahnuť optimálny obchodný výkon.
Niektoré prominentné modely zrelosti boli vyvinuté spoločnosťou Gartner, IBMa Microsoft. Môžu slúžiť ako návod pre organizácie na ich ceste k prijatiu AI.
Poďme stručne preskúmať modely vyspelosti AI od spoločností Gartner a IBM nižšie.
Model zrelosti AI spoločnosti Gartner
Gartner má 5-úrovňový model vyspelosti AI, ktorý môžu spoločnosti použiť na posúdenie úrovne vyspelosti. Poďme o nich diskutovať nižšie.
Ilustrácia modelu zrelosti Gartner AI. Zdroj: Správa LXT 2023
- Úroveň 1 – Informovanosť: Organizácie na tejto úrovni začínajú diskutovať o možných riešeniach AI. Neprebiehajú však žiadne pilotné projekty ani experimenty na testovanie životaschopnosti týchto riešení na tejto úrovni.
- Úroveň 2 – Aktívna: Organizácie sú v počiatočných fázach experimentovania a pilotných projektov AI.
- Úroveň 3 – Prevádzková: Organizácie na tejto úrovni podnikli konkrétne kroky smerom k prijatiu AI vrátane presunu aspoň jedného projektu AI do produkcie.
- Úroveň 4 – Systematika: Organizácie na tejto úrovni využívajú AI pre väčšinu svojich digitálnych procesov. Aplikácie poháňané AI tiež uľahčujú produktívnu interakciu v rámci organizácie aj mimo nej.
- Úroveň 5 – Transformačná: Organizácie prijali AI ako neoddeliteľnú súčasť svojich obchodných pracovných postupov.
Podľa tohto modelu spoločnosti začínajú dosahovať zrelosť AI od úrovne 3 vyššie.
IBM AI Maturity Framework
IBM má rozvinutý vlastnú jedinečnú terminológiu a kritériá na posúdenie vyspelosti riešení AI. Tri fázy vyspelého rámca AI od IBM zahŕňajú:
- striebro: Na tejto úrovni schopností AI podniky skúmajú príslušné nástroje a technológie, aby sa pripravili na prijatie AI. Zahŕňa tiež pochopenie vplyvu AI na podnikanie, prípravu údajov a ďalšie obchodné faktory súvisiace s AI.
- Gold: Na tejto úrovni organizácie dosahujú konkurenčnú výhodu poskytovaním zmysluplného obchodného výsledku prostredníctvom AI. Táto schopnosť umelej inteligencie poskytuje odporúčania a vysvetlenia podložené údajmi, je použiteľná pre podnikových používateľov a preukazuje dobrú hygienu a automatizáciu údajov.
- platinum: Táto sofistikovaná schopnosť AI je udržateľná pre kritické pracovné postupy. Prispôsobuje sa prichádzajúcim užívateľským údajom a poskytuje jasné vysvetlenia výsledkov AI. Zavedené sú aj prísne opatrenia na správu údajov a riadenie, ktoré podporujú automatizované rozhodovanie.
Hlavné bariéry na ceste k dosiahnutiu zrelosti AI
Organizácie čelia niekoľkým výzvam pri dosahovaní zrelosti. The Správa LXT 2023 identifikuje 11 bariér, ako je znázornené v grafe nižšie. Poďme diskutovať o niektorých z nich tu.
Graf výziev vyspelosti AI. Zdroj: Správa LXT 2023
1. Integrácia AI s existujúcou technológiou
Približne 54 % organizácií čelí výzve integrácie starej alebo existujúcej technológie do systémov AI, čo z nej robí najväčšiu prekážku dosiahnutia zrelosti.
2. Kvalita údajov
Vysokokvalitné tréningové údaje sú životne dôležité pre budovanie presných systémov AI. Zhromažďovanie vysokokvalitných údajov však zostáva veľkou výzvou pri dosahovaní zrelosti. Správa zistila, že 87 % spoločností je ochotných zaplatiť viac za získanie vysokokvalitných školiacich údajov.
3. Medzera v zručnostiach
Bez správnych zručností a zdrojov sa organizácie snažia vybudovať úspešné prípady použitia AI. V skutočnosti 31 % organizácií čelí nedostatku kvalifikovaných talentov na podporu svojich iniciatív AI a dosiahnutie zrelosti.
4. Slabá stratégia AI
Väčšinu AI, ktorú pozorujeme v reálnych systémoch, možno kategorizovať ako slabú alebo úzku. Je to AI, ktorá dokáže vykonávať obmedzený súbor úloh, na ktoré je trénovaná. Približne 20 % organizácií nemá komplexnú stratégiu AI.
Na prekonanie tejto výzvy by spoločnosti mali jasne definovať a zdokumentovať svoje ciele AI, investovať do kvalitných údajov a zvoliť si správne modely pre každú úlohu.
Hlavné obchodné hnacie sily pre rozvoj vašich stratégií AI
LXT zrelosť správa identifikuje desať kľúčových obchodných faktorov pre AI, ako je znázornené v grafe nižšie. Poďme diskutovať o niektorých z nich tu.
Ilustrácia kľúčových obchodných faktorov pre AI. Zdroj: Správa LXT 2023
1. Obchodná agilita
Obchodná agilita vyjadruje, ako rýchlo sa môže organizácia prispôsobiť meniacim sa digitálnym trendom a príležitostiam pomocou inovatívnych obchodných riešení. Pre približne 49 % organizácií zostáva hlavnou hnacou silou stratégií AI.
Umelá inteligencia môže pomôcť spoločnostiam dosiahnuť obchodnú agilitu tým, že umožní rýchlejšie a presnejšie rozhodovanie, automatizáciu opakujúcich sa úloh a zlepšenie prevádzkovej efektivity.
2. Predvídanie potrieb zákazníka
Približne 46 % organizácií považuje predvídanie potrieb zákazníkov za jednu z kľúčových obchodných hybných síl pre stratégie AI. Pomocou AI na analýzu údajov o zákazníkoch môžu spoločnosti získať prehľad o správaní, preferenciách a potrebách zákazníkov, čo im umožní prispôsobiť svoje produkty a služby tak, aby lepšie spĺňali očakávania zákazníkov.
3. Konkurenčná výhoda
Konkurenčná výhoda umožňuje spoločnostiam odlíšiť sa od svojich konkurentov a získať náskok na trhu. Podľa 41 % organizácií je kľúčovou hnacou silou stratégií AI.
4. Zefektívniť rozhodovanie
Automatizované rozhodovanie založené na AI môže výrazne skrátiť čas potrebný na prijatie kritických rozhodnutí založených na údajoch. To je dôvod, prečo približne 42 % organizácií považuje zefektívnenie rozhodovania za hlavnú hnaciu silu podnikania stratégií AI.
5. Vývoj produktu
Vývoj inovatívnych produktov, ktorý bol v roku 2021 uznaný ako hlavný obchodný ťahúň stratégií AI, klesol na siedme miesto, pričom 39 % organizácií ho v roku 2023 považuje za obchodný ťahúň.
To ukazuje, že použiteľnosť AI v obchodných procesoch nezávisí výlučne od kvality produktu. Ďalšie obchodné aspekty, ako je vysoká odolnosť, udržateľnosť a rýchle uvedenie na trh, sú rozhodujúce pre obchodný úspech.
Pre viac informácií o najnovších trendoch a technológiách v oblasti umelej inteligencie navštívte zjednotiť.ai.
