The Path to AI Maturity – 2023 LXT-rapport

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

Tidigare har AI-system misslyckats oftare på grund av bristande processmognad. Handla om 60-80 % av AI-projekten misslyckades tidigare på grund av dålig planering, bristande expertis, otillräcklig datahantering eller frågor om etik och rättvisa. Men för varje år som går förbättras siffran.

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

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

Vad är AI-mognad?

AI-mognad hänvisar till den nivå av framsteg och sofistikering som ett företag har uppnått när det gäller att adoptera, implementera och skala AI-aktiverade teknologier för att förbättra sina affärsprocesser, produkter eller tjänster.

Enligt LXT AI löptidsrapport 2023, 48 % av medelstora till stora amerikanska organisationer har nått högre nivåer av AI-mognad (diskuterat nedan), vilket motsvarar en ökning på 8 % från föregående års undersökningsresultat, medan 52 % av organisationerna aktivt experimenterar med AI.

Rapporten antyder att det mest lovande arbetet har gjorts i Naturlig språkbehandling (NLP) och taligenkänning domäner – underkategorier av AI – eftersom de hade flest utplacerade lösningar inom olika branscher.

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

Utforska olika AI-mognadsmodeller

Vanligtvis utvecklar AI-drivna organisationer AI-mognadsmodeller som är skräddarsydda för deras affärsbehov. Den underliggande idén om mognad förblir dock konsekvent över alla modeller, fokuserad på att utveckla AI-relaterade förmågor för att uppnå optimala affärsresultat.

Några framträdande mognadsmodeller har utvecklats av Gartner, IBMoch Microsoft. De kan fungera som vägledning för organisationer på deras AI-adoptionsresa.

Låt oss kort utforska AI-mognadsmodellerna från Gartner och IBM nedan.

Gartner AI Mognadsmodell

Gartner har en AI-mognadsmodell på fem nivåer som företag kan använda för att bedöma sina mognadsnivåer. Låt oss diskutera dem nedan.

Gartner AI mognad modellillustration. Källa: LXT-rapport 2023

• Nivå 1 – Medvetenhet: Organisationer på den här nivån börjar diskutera möjliga AI-lösningar. Men inga pilotprojekt eller experiment pågår för att testa dessa lösningars lönsamhet på denna nivå.
• Nivå 2 – Aktiv: Organisationer befinner sig i de inledande stadierna av AI-experiment och pilotprojekt.
• Nivå 3 – Operationell: 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 denna nivå använder AI för de flesta av sina digitala processer. Dessutom underlättar AI-drivna applikationer produktiv interaktion inom och utanför organisationen.
• Nivå 5 – Transformationell: Organisationer har anammat AI som en inneboende del av deras arbetsflöden.

Enligt denna modell börjar företag uppnå AI-mognad från nivå 3 och framåt.

IBM AI Maturity Framework

IBM har utvecklade sin egen unika terminologi och kriterier för att bedöma AI-lösningarnas mognad. De tre faserna av IBM:s ramverk för AI-mognad inkluderar:

IBM AI Maturity Framework Phaser

• Silver: På denna nivå av AI-kapacitet utforskar företag relevanta verktyg och tekniker för att förbereda sig för AI-anpassning. Det inkluderar också förståelse av AIs inverkan på affärer, databeredning och andra affärsfaktorer relaterade till AI.
• Guld: På den här nivån uppnår organisationer en konkurrensfördel genom att leverera ett meningsfullt affärsresultat genom AI. Denna AI-kapacitet ger rekommendationer och förklaringar som backas upp av data, är användbar av branschanvändare och visar god datahygien och automatisering.
• platina: Denna sofistikerade AI-kapacitet är hållbar för uppdragskritiska arbetsflöden. Den anpassar sig till inkommande användardata och ger tydliga förklaringar till AI-resultat. Det finns också starka datahanterings- och styrningsåtgärder som stödjer automatiserat beslutsfattande.

Stora hinder i vägen för att uppnå AI-mognad

Organisationer står inför flera utmaningar för att nå mognad. De LXT 2023-rapport identifierar 11 barriärer, som visas i diagrammet nedan. Låt oss diskutera några av dem här.

Graf för AI-mognadsutmaningar. Källa: LXT-rapport 2023

1. Integrera AI med befintlig teknik

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

2. Datakvalitet

Träningsdata av hög kvalitet är avgörande för att bygga korrekta AI-system. Men att samla in data av hög kvalitet är fortfarande en stor utmaning för att nå mognad. Rapporten visar att 87 % av företagen är villiga att betala mer för att skaffa utbildningsdata av hög kvalitet.

3. Kompetensgap

Utan rätt kompetens och resurser kämpar organisationer för att bygga framgångsrika AI-användningsfall. Faktum är att 31 % av organisationerna har en brist på skicklig talang för att stödja deras AI-initiativ och nå mognad.

4. Svag AI-strategi

Det mesta av den AI vi observerar i verkliga system kan kategoriseras som svag eller smal. Det är en AI som kan utföra en begränsad uppsättning uppgifter som den är utbildad för. Cirka 20 % av organisationerna har inte en heltäckande AI-strategi.

För att övervinna denna utmaning bör företag tydligt definiera och dokumentera sina AI-mål, investera i kvalitetsdata och välja rätt modeller för varje uppgift.

Viktiga affärsdrivkrafter för att utveckla dina AI-strategier

Smakämnen LXT-mognad rapporten identifierar tio viktiga affärsdrivkrafter för AI, som visas i diagrammet nedan. Låt oss diskutera några av dem här.

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

1. Business Agility

Business agility syftar på hur snabbt en organisation kan anpassa sig till förändrade digitala trender och möjligheter med hjälp av innovativa affärslösningar. Det är fortfarande den främsta drivkraften för AI-strategier för cirka 49 % av organisationerna.

AI kan hjälpa företag att uppnå affärsflexibilitet genom att möjliggöra snabbare och mer exakt beslutsfattande, automatisera repetitiva uppgifter och förbättra operativ effektivitet.

2. Förutse kundens behov

Cirka 46 % av organisationerna anser att förutse kundbehov som en av de viktigaste affärsdrivkrafterna för AI-strategier. Genom att använda AI för att analysera kunddata kan företag få insikter om kundernas beteende, preferenser och behov, vilket gör att de kan skräddarsy sina produkter och tjänster för att bättre möta kundernas förväntningar.

3. Konkurrensfördel

Konkurrensfördelar gör det möjligt för företag att skilja sig från sina konkurrenter och få ett försprång på marknaden. Det är en viktig drivkraft för AI-strategier, enligt 41 % av organisationerna.

4. Effektivisera beslutsfattandet

AI-baserat automatiserat beslutsfattande kan avsevärt minska den tid som krävs för att fatta viktiga datainformerade beslut. Det är därför omkring 42 % av organisationerna anser effektivisering av beslutsfattande som en viktig drivkraft för AI-strategier.

5. Produktutveckling

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

Detta visar att tillämpbarheten av AI i affärsprocesser inte helt beror på produktens kvalitet. Andra affärsaspekter som hög motståndskraft, hållbarhet och en snabb tid till marknaden är avgörande för affärsframgång.

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