เส้นทางสู่ AI Maturity – รายงาน LXT ปี 2023

ทุกวันนี้ ธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยนวัตกรรมกำลังลงทุนทรัพยากรจำนวนมากในระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อพัฒนาเส้นทางการเติบโตของ AI ตาม ไอดีซีการใช้จ่ายทั่วโลกกับระบบ AI เป็นศูนย์กลางคาดว่าจะทะลุ 300 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2026 เทียบกับ 118 พันล้านดอลลาร์ในปี 2022

ในอดีต ระบบ AI ล้มเหลวบ่อยขึ้นเนื่องจากขาดวุฒิภาวะของกระบวนการ เกี่ยวกับ 60-80% ของโครงการ AI เคยล้มเหลว เนื่องจากการวางแผนที่ไม่ดี การขาดความชำนาญ การจัดการข้อมูลที่ไม่เพียงพอ หรือปัญหาด้านจริยธรรมและความเป็นธรรม แต่ทุกปีที่ผ่านไป ตัวเลขนี้กำลังดีขึ้น

โดยเฉลี่ยแล้วในปัจจุบัน อัตราความล้มเหลวของโครงการ AI ลดลงเหลือ ลด 46%ตามรายงานล่าสุดของ LXT ความเป็นไปได้ของความล้มเหลวของ AI จะลดลงเหลือ 36% เนื่องจากบริษัทมีความก้าวหน้าในเส้นทางการเติบโตของ AI

มาสำรวจเพิ่มเติมเกี่ยวกับเส้นทางขององค์กรสู่ความเป็นผู้ใหญ่ของ AI โมเดลและเฟรมเวิร์กต่างๆ ที่องค์กรสามารถนำไปใช้ได้ และปัจจัยขับเคลื่อนธุรกิจหลักในการสร้างประสิทธิภาพ กลยุทธ์ AI.

AI วุฒิภาวะคืออะไร?

วุฒิภาวะของ AI หมายถึงระดับของความก้าวหน้าและความซับซ้อนที่บริษัทประสบความสำเร็จในการปรับใช้ ปรับใช้ และปรับขนาดเทคโนโลยีที่เปิดใช้งาน AI เพื่อปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจ ผลิตภัณฑ์ หรือบริการของบริษัท

จากการวิเคราะห์เพื่อบรรลุเป้าหมายของ รายงานการครบกำหนดของ LXT AI ปี 202348% ขององค์กรขนาดกลางถึงใหญ่ในสหรัฐอเมริกามีวุฒิภาวะของ AI ในระดับที่สูงขึ้น (กล่าวถึงด้านล่าง) ซึ่งเพิ่มขึ้น 8% จากผลการสำรวจของปีที่แล้ว ในขณะที่ 52% ขององค์กรกำลังทดลองใช้ AI อย่างแข็งขัน

รายงานชี้ให้เห็นว่างานที่มีแนวโน้มมากที่สุดได้รับการทำใน การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และ การรู้จำเสียง โดเมน – หมวดหมู่ย่อยของ AI – เนื่องจากมีโซลูชันที่ใช้งานมากที่สุดในอุตสาหกรรมต่างๆ

นอกจากนี้ อุตสาหกรรมการผลิตและห่วงโซ่อุปทานมีอัตราความล้มเหลวของโครงการ AI ต่ำที่สุด (29%) ในขณะที่การค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซมีอัตราสูงสุด (52%)

สำรวจแบบจำลองวุฒิภาวะของ AI ที่แตกต่างกัน

โดยปกติแล้ว องค์กรที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะพัฒนาแบบจำลองความสมบูรณ์ของ AI ที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการทางธุรกิจของตน อย่างไรก็ตาม แนวคิดพื้นฐานของวุฒิภาวะยังคงสอดคล้องกันในรุ่นต่างๆ โดยมุ่งเน้นที่การพัฒนาความสามารถที่เกี่ยวข้องกับ AI เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพทางธุรกิจที่เหมาะสมที่สุด

รูปแบบวุฒิภาวะที่โดดเด่นบางอย่างได้รับการพัฒนาโดย Gartner, ไอบีเอ็มและ ไมโครซอฟท์. สามารถใช้เป็นแนวทางสำหรับองค์กรในเส้นทางการนำ AI ไปใช้

เรามาสำรวจแบบจำลองความสมบูรณ์ของ AI จาก Gartner และ IBM โดยสังเขปด้านล่างนี้

โมเดลการเจริญเติบโตของ Gartner AI

Gartner มีแบบจำลองวุฒิภาวะของ AI 5 ระดับ ซึ่งบริษัทต่างๆ สามารถใช้ประเมินระดับวุฒิภาวะของตนได้ มาคุยกันด้านล่าง

ภาพประกอบแบบจำลองวุฒิภาวะ AI ของ Gartner แหล่งที่มา: รายงาน LXT ปี 2023

• ระดับ 1 – การรับรู้: องค์กรในระดับนี้เริ่มหารือเกี่ยวกับโซลูชัน AI ที่เป็นไปได้ แต่ไม่มีโครงการนำร่องหรือการทดลองใดๆ ที่กำลังดำเนินการเพื่อทดสอบความมีชีวิตของโซลูชันเหล่านี้ในระดับนี้
• ระดับ 2 – เปิดใช้งาน: องค์กรต่างๆ อยู่ในช่วงเริ่มต้นของการทดลอง AI และโครงการนำร่อง
• ระดับ 3 – ปฏิบัติการ: องค์กรในระดับนี้ได้ดำเนินการตามขั้นตอนที่เป็นรูปธรรมในการนำ AI มาใช้ ซึ่งรวมถึงการย้ายโครงการ AI อย่างน้อยหนึ่งโครงการไปสู่การผลิต
• ระดับ 4 – เป็นระบบ: องค์กรในระดับนี้ใช้ AI สำหรับกระบวนการดิจิทัลส่วนใหญ่ นอกจากนี้ แอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ยังอำนวยความสะดวกในการโต้ตอบอย่างมีประสิทธิผลทั้งภายในและภายนอกองค์กร
• ระดับ 5 – การเปลี่ยนแปลง: องค์กรต่าง ๆ ได้นำ AI มาใช้เป็นส่วนหนึ่งของเวิร์กโฟลว์ทางธุรกิจ

ตามแบบจำลองนี้ บริษัทต่างๆ เริ่มบรรลุวุฒิภาวะของ AI ตั้งแต่ระดับ 3 เป็นต้นไป

กรอบงานการครบกำหนดของ IBM AI

IBM มี พัฒนา คำศัพท์เฉพาะและเกณฑ์การประเมินความสมบูรณ์ของโซลูชัน AI เฟรมเวิร์กการพัฒนา AI ของ IBM ทั้งสามระยะประกอบด้วย:

เฟสของ IBM AI Maturity Framework

• เงิน: ด้วยความสามารถของ AI ในระดับนี้ องค์กรต่างๆ จะสำรวจเครื่องมือและเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องเพื่อเตรียมพร้อมสำหรับการนำ AI มาใช้ นอกจากนี้ยังรวมถึงการทำความเข้าใจผลกระทบของ AI ต่อธุรกิจ การเตรียมข้อมูล และปัจจัยทางธุรกิจอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับ AI
• ทอง: ในระดับนี้ องค์กรจะบรรลุความสามารถในการแข่งขันโดยการส่งมอบผลลัพธ์ทางธุรกิจที่มีความหมายผ่าน AI ความสามารถของ AI นี้ให้คำแนะนำและคำอธิบายที่สนับสนุนโดยข้อมูล ผู้ใช้ในสายงานธุรกิจสามารถใช้งานได้ และแสดงให้เห็นถึงสุขอนามัยของข้อมูลและระบบอัตโนมัติที่ดี
• ลาตินั่ม: ความสามารถของ AI ที่ซับซ้อนนี้มีความยั่งยืนสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่สำคัญต่อภารกิจ ปรับให้เข้ากับข้อมูลผู้ใช้ที่เข้ามาและให้คำอธิบายที่ชัดเจนสำหรับผลลัพธ์ของ AI นอกจากนี้ยังมีการจัดการข้อมูลที่แข็งแกร่งและมาตรการการกำกับดูแลซึ่งสนับสนุนการตัดสินใจโดยอัตโนมัติ

อุปสรรคสำคัญในเส้นทางสู่การบรรลุวุฒิภาวะของ AI

องค์กรต้องเผชิญกับความท้าทายหลายประการในการก้าวสู่ความเป็นผู้ใหญ่ เดอะ รายงาน LXT 2023 ระบุอุปสรรค 11 ประการดังแสดงในกราฟด้านล่าง เรามาคุยกันที่นี่

กราฟความท้าทายด้านวุฒิภาวะของ AI แหล่งที่มา: รายงาน LXT ปี 2023

1. การรวม AI เข้ากับเทคโนโลยีที่มีอยู่

องค์กรประมาณ 54% เผชิญกับความท้าทายในการผสานรวมเทคโนโลยีเดิมหรือที่มีอยู่เข้ากับระบบ AI ทำให้เป็นอุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดในการบรรลุความเป็นผู้ใหญ่

2. คุณภาพของข้อมูล

ข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูงมีความสำคัญต่อการสร้างระบบ AI ที่แม่นยำ อย่างไรก็ตาม การรวบรวมข้อมูลที่มีคุณภาพสูงยังคงเป็นความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ในการบรรลุวุฒิภาวะ รายงานพบว่า 87% ของบริษัทยินดีจ่ายมากขึ้นเพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูง

3. ช่องว่างของทักษะ

หากปราศจากทักษะและทรัพยากรที่เหมาะสม องค์กรต่างๆ จะต้องดิ้นรนเพื่อสร้างกรณีการใช้งาน AI ที่ประสบความสำเร็จ ในความเป็นจริง 31% ขององค์กรเผชิญกับการขาดความสามารถที่มีทักษะในการสนับสนุนความคิดริเริ่มด้าน AI และบรรลุวุฒิภาวะ

4. กลยุทธ์ AI ที่อ่อนแอ

AI ส่วนใหญ่ที่เราสังเกตเห็นในระบบโลกแห่งความเป็นจริงสามารถจัดประเภทได้ว่าอ่อนแอหรือแคบ เป็น AI ที่สามารถดำเนินการชุดงานที่จำกัดซึ่งได้รับการฝึกฝนมา องค์กรประมาณ 20% ไม่มีกลยุทธ์ AI ที่ครอบคลุม

ในการเอาชนะความท้าทายนี้ บริษัทต่างๆ ควรกำหนดและจัดทำเอกสารวัตถุประสงค์ด้าน AI อย่างชัดเจน ลงทุนในข้อมูลที่มีคุณภาพ และเลือกแบบจำลองที่เหมาะสมสำหรับทุกงาน

ตัวขับเคลื่อนธุรกิจที่สำคัญสำหรับการพัฒนากลยุทธ์ AI ของคุณ

พื้นที่ ครบกำหนด LXT รายงานระบุตัวขับเคลื่อนธุรกิจหลัก XNUMX ประการสำหรับ AI ดังแสดงในกราฟด้านล่าง เรามาคุยกันที่นี่

ภาพประกอบของตัวขับเคลื่อนธุรกิจที่สำคัญสำหรับ AI แหล่งที่มา: รายงาน LXT ปี 2023

1. ความคล่องตัวทางธุรกิจ

ความคล่องตัวทางธุรกิจหมายถึงความรวดเร็วที่องค์กรสามารถปรับให้เข้ากับแนวโน้มและโอกาสทางดิจิทัลที่เปลี่ยนแปลงโดยใช้โซลูชันทางธุรกิจที่เป็นนวัตกรรมใหม่ ยังคงเป็นตัวขับเคลื่อนอันดับต้นสำหรับกลยุทธ์ AI สำหรับองค์กรประมาณ 49%

AI สามารถช่วยให้บริษัทต่างๆ บรรลุความคล่องตัวทางธุรกิจโดยทำให้สามารถตัดสินใจได้รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น ทำให้งานซ้ำๆ เป็นไปโดยอัตโนมัติ และปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน

2. คาดการณ์ความต้องการของลูกค้า

องค์กรราว 46% มองว่าการคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าเป็นหนึ่งในตัวขับเคลื่อนธุรกิจที่สำคัญสำหรับกลยุทธ์ AI ด้วยการใช้ AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า บริษัทต่างๆ สามารถรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรม ความชอบ และความต้องการของลูกค้า ทำให้สามารถปรับแต่งผลิตภัณฑ์และบริการของตนเพื่อตอบสนองความคาดหวังของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น

3. เปรียบในการแข่งขัน

ความได้เปรียบทางการแข่งขันทำให้บริษัทต่าง ๆ สามารถสร้างความแตกต่างจากคู่แข่งและได้เปรียบในตลาด เป็นตัวขับเคลื่อนหลักสำหรับกลยุทธ์ AI ตามข้อมูลขององค์กร 41%

4. คล่องตัวในการตัดสินใจ

การตัดสินใจโดยอัตโนมัติโดยใช้ AI สามารถลดเวลาที่ต้องใช้ในการตัดสินใจที่สำคัญโดยใช้ข้อมูลได้อย่างมาก นี่คือเหตุผลที่องค์กรประมาณ 42% พิจารณาการปรับปรุงประสิทธิภาพการตัดสินใจให้เป็นปัจจัยขับเคลื่อนธุรกิจหลักสำหรับกลยุทธ์ AI

5. การพัฒนาผลิตภัณฑ์

จากการได้รับการยอมรับว่าเป็นตัวขับเคลื่อนธุรกิจอันดับต้น ๆ สำหรับกลยุทธ์ AI ในปี 2021 การพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่เป็นนวัตกรรมได้ลดลงมาอยู่อันดับที่ 39 โดย 2023% ขององค์กรพิจารณาว่าตัวดังกล่าวเป็นตัวขับเคลื่อนธุรกิจในปี XNUMX

สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่าการนำ AI ไปประยุกต์ใช้ในกระบวนการทางธุรกิจไม่ได้ขึ้นอยู่กับคุณภาพของผลิตภัณฑ์ทั้งหมด แง่มุมทางธุรกิจอื่นๆ เช่น ความยืดหยุ่นสูง ความยั่งยืน และความรวดเร็วในการเข้าสู่ตลาด มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อความสำเร็จของธุรกิจ

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับแนวโน้มและเทคโนโลยีล่าสุดด้านปัญญาประดิษฐ์ โปรดไปที่ unite.ai.