Vägen till AI-mognad – 2023 LXT-rapport

Idag investerar innovationsdrivna företag betydande resurser i artificiell intelligens (AI)-system för att främja sin AI-mognadsresa. Enligt IDC förväntas den globala utgiften för AI-centrerade system överstiga 300 miljarder dollar år 2026, jämfört med 118 miljarder dollar år 2022.

I det förflutna har AI-system misslyckats oftare på grund av bristande processmognad. Ungefär 60-80% av AI-projekt misslyckades tidigare på grund av dålig planering, bristande expertis, otillräcklig datahantering eller etiska och rättvisefrågor. Men med varje år som går förbättras den här siffran.

Idag har AI-projektets misslyckandefrekvens i genomsnitt minskat till 46%, enligt den senaste LXT-rapporten. Sannolikheten för AI-misslyckande minskar ytterligare till 36% när ett företag främjar sin AI-mognadsresa.

Låt oss undersöka en organisations väg till AI-mognad, de olika modellerna och ramverken de kan använda och de viktigaste affärsdrivkrafterna för att bygga en effektiv AI-strategi.

Vad är AI-mognad?

AI-mognad refererar till den nivå av framsteg och sofistikering som ett företag har uppnått i antagandet, implementeringen och skalförstoringen av AI-aktiverade teknologier för att förbättra sina affärsprocesser, produkter eller tjänster.

Enligt LXT AI-mognadsrapport 2023 har 48% av medelstora till stora amerikanska organisationer nått högre nivåer av AI-mognad (som diskuteras nedan), vilket representerar en ökning med 8% jämfört med föregående års enkätresultat, medan 52% av organisationerna aktivt experimenterar med AI.

Rapporten visar att det mest lovande arbetet har gjorts inom Natural Language Processing (NLP) och taligenkänning – underkategorier av AI – eftersom de hade det största antalet distribuerade lösningar över branscher.

Dessutom har tillverknings- och leverantörskedjeindustrin den lägsta AI-projektmisslyckandefrekvensen (29%), medan detaljhandel och e-handel har den högsta (52%).

Att undersöka olika AI-mognadsmodeller

Vanligtvis utvecklar AI-drivna organisationer AI-mognadsmodeller anpassade till deras affärsbehov. Men den underliggande idén om mognad förblir konsekvent över modeller, fokuserad på att utveckla AI-relaterade förmågor för att uppnå optimal affärsprestation.

Vissa framstående mognadsmodeller har utvecklats av Gartner, IBM och Microsoft. De kan fungera som vägledning för organisationer på deras AI-antaganderesa.

Låt oss undersöka AI-mognadsmodellerna från Gartner och IBM nedan.

Gartner AI-mognadsmodell

Gartner har en 5-nivåers AI-mognadsmodell som företag kan använda för att bedöma sin mognadsnivå. Låt oss diskutera dem nedan.

Gartner AI-mognadsmodell illustration. Källa: LXT-rapport 2023

• Nivå 1 – Medvetenhet: Organisationer på den här nivån börjar diskutera möjliga AI-lösningar. Men inga pilotprojekt eller experiment är på gång för att testa lösningarnas livskraft på den här nivån.
• Nivå 2 – Aktiv: Organisationer är i de inledande stadierna av AI-experiment och pilotprojekt.
• Nivå 3 – Operativ: Organisationer på den här nivån har tagit konkreta steg mot AI-antagande, inklusive att flytta minst ett AI-projekt till produktion.
• Nivå 4 – Systematisk: Organisationer på den här nivån använder AI för de flesta av sina digitala processer. Dessutom underlättar AI-aktiverade applikationer produktiv interaktion inom och utanför organisationen.
• Nivå 5 – Transformationell: Organisationer har antagit AI som en inneboende del av sina affärsflöden.

Enligt den här modellen börjar företag uppnå AI-mognad från nivå 3 och framåt.

IBM AI-mognadsramverk

IBM har utvecklat sitt eget unika terminologi och kriterier för att bedöma mognaden av AI-lösningar. De tre faserna i IBMs AI-mognadsramverk inkluderar:

IBM AI-mognadsramverksfaser

• Silver: På den här nivån av AI-förmåga undersöker företagen relevanta verktyg och teknologier för att förbereda sig för AI-antagande. Det inkluderar också att förstå AI:s påverkan på affärer, dataförberedelse och andra affärsfaktorer relaterade till AI.
• Guld: På den här nivån uppnår organisationer en konkurrensfördel genom att leverera ett meningsfullt affärsresultat via AI. Den här AI-förmågan ger rekommendationer och förklaringar som backas upp av data, är användbar för affärsanvändare och visar god datahygien och automatisering.
• Platina: Den här avancerade AI-förmågan är hållbar för kritiska arbetsflöden. Den anpassar sig till inkommande användardata och ger tydliga förklaringar till AI-resultat. Dessutom finns starka datormätnings- och styrningsåtgärder på plats som stöder automatiserat beslutsfattande.

Stora hinder på vägen till att uppnå AI-mognad

Organisationer står inför flera utmaningar för att nå mognad. LXT-rapporten 2023 identifierar 11 hinder, som visas i grafen nedan. Låt oss diskutera några av dem här.

AI-mognadsutmaningar graf. Källa: LXT-rapport 2023

1. Integrering av AI med befintlig teknik

Ungefär 54% av organisationerna står inför utmaningen att integrera befintlig teknik i AI-system, vilket gör det till det största hindret för att nå mognad.

2. Datakvalitet

Högkvalitativ träningsdata är avgörande för att bygga precisa AI-system. Men att samla in högkvalitativ data förblir en stor utmaning för att nå mognad. Rapporten visar att 87% av företagen är villiga att betala mer för att förvärva högkvalitativ träningsdata.

3. Kompetensgap

Utan rätt kompetens och resurser kämpar organisationer för att bygga framgångsrika AI-användningsfall. Faktum är att 31% av organisationerna står inför brist på kvalificerad personal för att stödja deras AI-initiativ och nå mognad.

4. Svag AI-strategi

De flesta AI-system vi ser i verkliga system kan kategoriseras som svaga eller smala. Det är en AI som kan utföra en ändlig uppsättning uppgifter som den tränats för. Ungefär 20% av organisationerna saknar en omfattande AI-strategi.

För att övervinna den här utmaningen bör företagen tydligt definiera och dokumentera sina AI-mål, investera i kvalitetsdata och välja rätt modeller för varje uppgift.

Stora affärsdrivkrafter för att främja AI-strategier

LXT-mognadsrapporten identifierar tio nyckelaffärsdrivkrafter för AI, som visas i grafen nedan. Låt oss diskutera några av dem här.

En illustration av nyckelaffärsdrivkrafter för AI. Källa: LXT-rapport 2023

1. Affärsagilitet

Affärsagilitet refererar till hur snabbt en organisation kan anpassa sig till förändrade digitala trender och möjligheter med hjälp av innovativa affärslösningar. Det förblir den främsta drivkraften för AI-strategier för ungefär 49% av organisationerna.

AI kan hjälpa företag uppnå affärsagilitet genom att möjliggöra snabbare och mer exakt beslutsfattande, automatisera repetitiva uppgifter och förbättra operativa effektiviteter.

2. Att förutse kundbehov

Ungefär 46% av organisationerna anser att att förutse kundbehov är en av de viktigaste affärsdrivkrafterna för AI-strategier. Genom att använda AI för att analysera kunddata kan företag få insikt i kundbeteende, preferenser och behov, vilket gör det möjligt för dem att anpassa sina produkter och tjänster för att bättre möta kundförväntningar.

3. Konkurrensfördel

Konkurrensfördel möjliggör för företag att differentiera sig från sina konkurrenter och få en fördel på marknaden. Det är en nyckelaffärsdrivkraft för AI-strategier, enligt 41% av organisationerna.

4. Att effektivisera beslutsfattande

AI-baserat automatiserat beslutsfattande kan avsevärt minska den tid som krävs för att fatta kritiska datainformerade beslut. Det är därför ungefär 42% av organisationerna anser att att effektivisera beslutsfattande är en stor affärsdrivkraft för AI-strategier.

5. Produktutveckling

Från att ha varit den främsta affärsdrivkraften för AI-strategier 2021 har innovativ produktutveckling sjunkit till sjunde plats, med 39% av organisationerna som anser att det är en affärsdrivkraft 2023.

Det visar att tillämpningen av AI i affärsprocesser inte enbart beror på produktens kvalitet. Andra affärsaspekter som hög motståndskraft, hållbarhet och en snabb tid till marknaden är avgörande för affärssucces.

För mer information om de senaste trenderna och teknologierna inom artificiell intelligens, besök unite.ai.