AI முதிர்ச்சிக்கான பாதை - 2023 LXT அறிக்கை

Today, innovation-driven businesses are investing significant resources in artificial intelligence (AI) systems to advance their AI maturity journey. According to IDC, worldwide spending on AI-centric systems is expected to surpass $300 billion by 2026, compared to $118 billion in 2022.

கடந்த காலத்தில், செயல்முறை முதிர்ச்சி இல்லாததால் AI அமைப்புகள் அடிக்கடி தோல்வியடைந்தன. பற்றி 60-80% AI திட்டங்கள் தோல்வியடைந்தன மோசமான திட்டமிடல், நிபுணத்துவம் இல்லாமை, போதிய தரவு மேலாண்மை அல்லது நெறிமுறைகள் மற்றும் நேர்மை சிக்கல்கள் காரணமாக. ஆனால், ஒவ்வொரு ஆண்டும் இந்த எண்ணிக்கை மேம்பட்டு வருகிறது.

இன்று, சராசரியாக, AI திட்ட தோல்வி விகிதம் குறைந்துள்ளது 46%, சமீபத்திய LXT அறிக்கையின்படி. ஒரு நிறுவனம் அதன் AI முதிர்வு பயணத்தில் முன்னேறும்போது AI தோல்விக்கான வாய்ப்பு மேலும் 36% ஆக குறைகிறது.

AI முதிர்ச்சிக்கான ஒரு நிறுவனத்தின் பாதை, அது பயன்படுத்தக்கூடிய பல்வேறு மாதிரிகள் மற்றும் கட்டமைப்புகள் மற்றும் ஒரு திறம்பட உருவாக்குவதற்கான முக்கிய வணிக இயக்கிகள் ஆகியவற்றை மேலும் ஆராய்வோம். AI உத்தி.

AI முதிர்வு என்றால் என்ன?

AI முதிர்வு என்பது ஒரு நிறுவனம் தனது வணிக செயல்முறைகள், தயாரிப்புகள் அல்லது சேவைகளை மேம்படுத்த AI-இயக்கப்பட்ட தொழில்நுட்பங்களை ஏற்றுக்கொள்வது, செயல்படுத்துவது மற்றும் அளவிடுவது ஆகியவற்றில் அடைந்த முன்னேற்றம் மற்றும் அதிநவீனத்தின் அளவைக் குறிக்கிறது.

அதில் கூறியபடி LXT AI முதிர்வு அறிக்கை 2023, 48% நடுத்தர முதல் பெரிய அமெரிக்க நிறுவனங்கள் AI முதிர்ச்சியின் உயர் நிலைகளை எட்டியுள்ளன (கீழே விவாதிக்கப்பட்டது), இது முந்தைய ஆண்டின் கணக்கெடுப்பு முடிவுகளில் இருந்து 8% அதிகரிப்பைக் குறிக்கிறது, அதே நேரத்தில் 52% நிறுவனங்கள் AI உடன் தீவிரமாக பரிசோதனை செய்து வருகின்றன.

மிகவும் நம்பிக்கைக்குரிய வேலைகள் செய்யப்பட்டுள்ளதாக அறிக்கை தெரிவிக்கிறது இயற்கை மொழி நடைமுறைப்படுத்துதல் (NLP) மற்றும் பேச்சு அங்கீகாரம் டொமைன்கள் - AI இன் துணைப்பிரிவுகள் - அவை தொழில்கள் முழுவதும் அதிக எண்ணிக்கையிலான தீர்வுகளைக் கொண்டிருந்தன.

மேலும், உற்பத்தி மற்றும் விநியோகச் சங்கிலித் துறையில் குறைந்த AI திட்ட தோல்வி விகிதம் உள்ளது (29%), அதே சமயம் சில்லறை விற்பனை மற்றும் மின் வணிகம் (52%) அதிகமாக உள்ளது.

வெவ்வேறு AI மெச்சூரிட்டி மாடல்களை ஆராய்தல்

வழக்கமாக, AI-உந்துதல் நிறுவனங்கள் தங்கள் வணிகத் தேவைகளுக்கு ஏற்ப AI முதிர்வு மாதிரிகளை உருவாக்குகின்றன. எவ்வாறாயினும், முதிர்ச்சியின் அடிப்படை யோசனை மாதிரிகள் முழுவதும் நிலையானதாக உள்ளது, உகந்த வணிக செயல்திறனை அடைய AI தொடர்பான திறன்களை மேம்படுத்துவதில் கவனம் செலுத்துகிறது.

சில முக்கிய முதிர்வு மாதிரிகள் உருவாக்கப்பட்டுள்ளன கார்ட்னர், ஐபிஎம், மற்றும் Microsoft. AI தத்தெடுப்பு பயணத்தில் நிறுவனங்களுக்கு வழிகாட்டியாக அவர்கள் செயல்பட முடியும்.

கீழே உள்ள கார்ட்னர் மற்றும் ஐபிஎம் வழங்கும் AI முதிர்வு மாதிரிகளை சுருக்கமாக ஆராய்வோம்.

கார்ட்னர் AI முதிர்வு மாதிரி

கார்ட்னர் 5-நிலை AI முதிர்வு மாதிரியைக் கொண்டுள்ளது, அதை நிறுவனங்கள் தங்கள் முதிர்வு நிலைகளை மதிப்பிட பயன்படுத்தலாம். அவற்றை கீழே விவாதிப்போம்.

கார்ட்னர் AI முதிர்வு மாதிரி விளக்கம். ஆதாரம்: LXT அறிக்கை 2023

• நிலை 1 - விழிப்புணர்வு: இந்த நிலையில் உள்ள நிறுவனங்கள் சாத்தியமான AI தீர்வுகளைப் பற்றி விவாதிக்கத் தொடங்குகின்றன. ஆனால், இந்த அளவில் இந்த தீர்வுகளின் நம்பகத்தன்மையை சோதிக்க எந்த பைலட் திட்டங்களும் சோதனைகளும் நடைபெறவில்லை.
• நிலை 2 - செயலில்: AI பரிசோதனை மற்றும் பைலட் திட்டங்களின் ஆரம்ப கட்டத்தில் நிறுவனங்கள் உள்ளன.
• நிலை 3 - செயல்பாட்டு: இந்த மட்டத்தில் உள்ள நிறுவனங்கள் AI தத்தெடுப்பை நோக்கி உறுதியான நடவடிக்கைகளை எடுத்துள்ளன, குறைந்தது ஒரு AI திட்டத்தை உற்பத்திக்கு நகர்த்துவது உட்பட.
• நிலை 4 - முறையானது: இந்த நிலையில் உள்ள நிறுவனங்கள் தங்களது பெரும்பாலான டிஜிட்டல் செயல்முறைகளுக்கு AI ஐப் பயன்படுத்துகின்றன. மேலும், AI- இயங்கும் பயன்பாடுகள் நிறுவனத்திற்கு உள்ளேயும் வெளியேயும் உற்பத்தித் தொடர்புகளை எளிதாக்குகின்றன.
• நிலை 5 - உருமாற்றம்: நிறுவனங்கள் தங்கள் வணிகப் பணிப்பாய்வுகளின் உள்ளார்ந்த பகுதியாக AI ஐ ஏற்றுக்கொண்டன.

இந்த மாதிரியின்படி, நிறுவனங்கள் நிலை 3 முதல் AI முதிர்ச்சியை அடையத் தொடங்குகின்றன.

IBM AI முதிர்வு கட்டமைப்பு

ஐபிஎம் உள்ளது வளர்ந்த AI தீர்வுகளின் முதிர்ச்சியை மதிப்பிடுவதற்கான அதன் தனித்துவமான சொற்கள் மற்றும் அளவுகோல்கள். IBM இன் AI முதிர்வு கட்டமைப்பின் மூன்று கட்டங்கள் பின்வருமாறு:

IBM AI முதிர்வு கட்டமைப்பின் கட்டங்கள்

• வெள்ளி: AI திறனின் இந்த நிலையில், நிறுவனங்கள் AI தத்தெடுப்புக்குத் தயாராவதற்கு தொடர்புடைய கருவிகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்களை ஆராய்கின்றன. வணிகத்தில் AI இன் தாக்கம், தரவுத் தயாரிப்பு மற்றும் AI தொடர்பான பிற வணிகக் காரணிகளைப் புரிந்துகொள்வதும் இதில் அடங்கும்.
• தங்கம்: இந்த நிலையில், நிறுவனங்கள் AI மூலம் அர்த்தமுள்ள வணிக முடிவை வழங்குவதன் மூலம் போட்டித்தன்மையை அடைகின்றன. இந்த AI திறன் தரவின் ஆதரவுடன் பரிந்துரைகள் மற்றும் விளக்கங்களை வழங்குகிறது, வணிக வரிசை பயனர்களால் பயன்படுத்தக்கூடியது மற்றும் நல்ல தரவு சுகாதாரம் மற்றும் ஆட்டோமேஷனை நிரூபிக்கிறது.
• பிளாட்டினம்: இந்த அதிநவீன AI திறன் மிஷன்-சிக்கலான பணிப்பாய்வுகளுக்கு நிலையானது. இது உள்வரும் பயனர் தரவை மாற்றியமைக்கிறது மற்றும் AI விளைவுகளுக்கு தெளிவான விளக்கங்களை வழங்குகிறது. மேலும், வலுவான தரவு மேலாண்மை மற்றும் நிர்வாக நடவடிக்கைகள் ஆகியவை தானியங்கி முடிவெடுப்பதை ஆதரிக்கின்றன.

AI முதிர்ச்சியை அடைவதற்கான பாதையில் உள்ள முக்கிய தடைகள்

நிறுவனங்கள் முதிர்ச்சி அடைவதில் பல சவால்களை எதிர்கொள்கின்றன. தி LXT 2023 அறிக்கை கீழே உள்ள வரைபடத்தில் காட்டப்பட்டுள்ளபடி, 11 தடைகளை அடையாளம் காட்டுகிறது. அவற்றில் சிலவற்றை இங்கு விவாதிப்போம்.

AI முதிர்வு வரைபடத்தை சவால் செய்கிறது. ஆதாரம்: LXT அறிக்கை 2023

1. தற்போதுள்ள தொழில்நுட்பத்துடன் AI ஐ ஒருங்கிணைத்தல்

ஏறக்குறைய 54% நிறுவனங்கள் மரபு அல்லது ஏற்கனவே உள்ள தொழில்நுட்பத்தை AI அமைப்புகளில் ஒருங்கிணைக்கும் சவாலை எதிர்கொள்கின்றன, இது முதிர்ச்சியை அடைவதற்கு மிகப்பெரிய தடையாக அமைகிறது.

2. தரவு தரம்

துல்லியமான AI அமைப்புகளை உருவாக்குவதற்கு உயர்தர பயிற்சி தரவு முக்கியமானது. இருப்பினும், முதிர்ச்சியை அடைவதில் உயர்தரத் தரவைச் சேகரிப்பது பெரிய சவாலாகவே உள்ளது. 87% நிறுவனங்கள் உயர்தர பயிற்சி தரவைப் பெறுவதற்கு அதிக கட்டணம் செலுத்தத் தயாராக இருப்பதாக அறிக்கை கண்டறிந்துள்ளது.

3. திறன் இடைவெளி

சரியான திறன்கள் மற்றும் வளங்கள் இல்லாமல், நிறுவனங்கள் வெற்றிகரமான AI பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளை உருவாக்க போராடுகின்றன. உண்மையில், 31% நிறுவனங்கள் தங்கள் AI முன்முயற்சிகளை ஆதரிப்பதற்கும் முதிர்ச்சியை அடைவதற்கும் திறமையான திறமையின் பற்றாக்குறையை எதிர்கொள்கின்றன.

4. பலவீனமான AI உத்தி

நிஜ உலக அமைப்புகளில் நாம் கவனிக்கும் AI இன் பெரும்பாலானவை பலவீனமான அல்லது குறுகியதாக வகைப்படுத்தலாம். இது ஒரு AI ஆகும், அது பயிற்சியளிக்கப்பட்ட ஒரு வரையறுக்கப்பட்ட பணிகளைச் செய்ய முடியும். சுமார் 20% நிறுவனங்களுக்கு விரிவான AI உத்தி இல்லை.

இந்த சவாலை சமாளிக்க, நிறுவனங்கள் தங்கள் AI நோக்கங்களை தெளிவாக வரையறுத்து ஆவணப்படுத்த வேண்டும், தரமான தரவுகளில் முதலீடு செய்ய வேண்டும் மற்றும் ஒவ்வொரு பணிக்கும் சரியான மாதிரிகளைத் தேர்ந்தெடுக்க வேண்டும்.

உங்கள் AI உத்திகளை மேம்படுத்துவதற்கான முக்கிய வணிக இயக்கிகள்

தி LXT முதிர்வு கீழே உள்ள வரைபடத்தில் காட்டப்பட்டுள்ளபடி, AIக்கான பத்து முக்கிய வணிக இயக்கிகளை அறிக்கை அடையாளம் காட்டுகிறது. அவற்றில் சிலவற்றை இங்கு விவாதிப்போம்.

AIக்கான முக்கிய வணிக இயக்கிகளின் விளக்கம். ஆதாரம்: LXT அறிக்கை 2023

1. வணிக சுறுசுறுப்பு

வணிகச் சுறுசுறுப்பு என்பது புதுமையான வணிகத் தீர்வுகளைப் பயன்படுத்தி டிஜிட்டல் போக்குகள் மற்றும் வாய்ப்புகளை எவ்வளவு விரைவாக மாற்றியமைக்க முடியும் என்பதைக் குறிக்கிறது. இது சுமார் 49% நிறுவனங்களுக்கு AI உத்திகளுக்கான சிறந்த இயக்கியாக உள்ளது.

விரைவான மற்றும் துல்லியமான முடிவெடுப்பதை இயக்குவதன் மூலம், மீண்டும் மீண்டும் செய்யும் பணிகளை தானியங்குபடுத்துவதன் மூலம், மற்றும் செயல்பாட்டுத் திறனை மேம்படுத்துவதன் மூலம் நிறுவனங்களுக்கு வணிகச் சுறுசுறுப்பை அடைய AI உதவும்.

2. வாடிக்கையாளர் தேவைகளை எதிர்நோக்குதல்

சுமார் 46% நிறுவனங்கள் வாடிக்கையாளர் தேவைகளை எதிர்பார்ப்பதை AI உத்திகளுக்கான முக்கிய வணிக இயக்கிகளில் ஒன்றாகக் கருதுகின்றன. வாடிக்கையாளர் தரவை பகுப்பாய்வு செய்ய AI ஐப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், நிறுவனங்கள் வாடிக்கையாளர்களின் நடத்தை, விருப்பத்தேர்வுகள் மற்றும் தேவைகள் பற்றிய நுண்ணறிவுகளைப் பெறலாம், மேலும் வாடிக்கையாளர் எதிர்பார்ப்புகளை சிறப்பாக பூர்த்தி செய்யும் வகையில் தங்கள் தயாரிப்புகள் மற்றும் சேவைகளை வடிவமைக்க அனுமதிக்கிறது.

3. போட்டி நன்மை

போட்டி நன்மை நிறுவனங்கள் தங்கள் போட்டியாளர்களிடமிருந்து தங்களை வேறுபடுத்திக் கொள்ளவும் சந்தையில் ஒரு விளிம்பைப் பெறவும் உதவுகிறது. 41% நிறுவனங்களின்படி, AI உத்திகளுக்கு இது ஒரு முக்கிய இயக்கி.

4. ஸ்டிரீம்லைன் முடிவெடுத்தல்

AI-அடிப்படையிலான தானியங்கு முடிவெடுப்பது முக்கியமான தரவு-தகவல் முடிவுகளை எடுப்பதற்குத் தேவைப்படும் நேரத்தை கணிசமாகக் குறைக்கும். இதனால்தான் சுமார் 42% நிறுவனங்கள் AI உத்திகளுக்கான முக்கிய வணிக இயக்கியாக முடிவெடுப்பதை நெறிப்படுத்துவதைக் கருதுகின்றன.

5. தயாரிப்பு மேம்பாடு

2021 ஆம் ஆண்டில் AI உத்திகளுக்கான சிறந்த வணிக இயக்கியாக அங்கீகரிக்கப்பட்டதிலிருந்து, புதுமையான தயாரிப்பு மேம்பாடு ஏழாவது இடத்திற்குக் குறைந்துள்ளது, 39% நிறுவனங்கள் 2023 இல் வணிக இயக்கி என்று கருதுகின்றன.

வணிக செயல்முறைகளில் AI இன் பொருந்தக்கூடிய தன்மை தயாரிப்பின் தரத்தை முழுமையாக நம்பவில்லை என்பதை இது காட்டுகிறது. அதிக நெகிழ்ச்சி, நிலைத்தன்மை மற்றும் சந்தைக்கு விரைவான நேரம் போன்ற பிற வணிக அம்சங்கள் வணிக வெற்றிக்கு முக்கியமானவை.

செயற்கை நுண்ணறிவின் சமீபத்திய போக்குகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்கள் பற்றிய கூடுதல் தகவலுக்கு, பார்வையிடவும் யூனிட்.ஐ.