Yapay Zeka Olgunluğuna Giden Yol – 2023 LXT Raporu

Günümüzde inovasyon odaklı işletmeler, yapay zeka olgunluk yolculuklarını ilerletmek için yapay zeka (AI) sistemlerine önemli kaynaklar yatırıyor. Buna göre IDC300'de 2026 milyar dolar olan yapay zeka merkezli sistemlere yapılan dünya çapındaki harcamaların 118'da 2022 milyar doları aşması bekleniyor.

Geçmişte, yapay zeka sistemleri, süreç olgunluğunun olmaması nedeniyle daha sık başarısız oluyordu. Hakkında Yapay zeka projelerinin %60-80'i başarısız oluyordu kötü planlama, uzmanlık eksikliği, yetersiz veri yönetimi veya etik ve adalet sorunları nedeniyle. Ancak her geçen yıl bu sayı artıyor.

Bugün, ortalama olarak, yapay zeka proje başarısızlık oranı, %46, en son LXT raporuna göre. Bir şirket yapay zeka olgunluk yolculuğunda ilerledikçe yapay zeka başarısızlığı olasılığı %36'ya daha da düşüyor.

Bir kuruluşun yapay zeka olgunluğuna giden yolunu, kullanabileceği farklı modelleri ve çerçeveleri ve etkili bir iş ortamı oluşturmak için ana iş etmenlerini daha ayrıntılı olarak inceleyelim. AI stratejisi.

AI Olgunluğu nedir?

Yapay zeka olgunluğu, bir şirketin iş süreçlerini, ürünlerini veya hizmetlerini iyileştirmek için yapay zeka özellikli teknolojileri benimseme, uygulama ve ölçeklendirme konusunda elde ettiği ilerleme ve gelişmişlik düzeyi anlamına gelir.

Göre LXT AI olgunluk raporu 2023, Orta ve büyük ABD kuruluşlarının %48'i, bir önceki yılın anket sonuçlarına göre %8'lik bir artışı temsil eden daha yüksek yapay zeka olgunluğu seviyelerine ulaşırken, kuruluşların %52'si aktif olarak yapay zeka denemeleri yapıyor.

Rapor, en umut verici çalışmanın bölgede yapıldığını gösteriyor. Doğal Dil İşleme (NLP) ve Konuşma tanıma sektörler arasında en fazla sayıda konuşlandırılmış çözüme sahip oldukları için yapay zekanın alt kategorileri olan alanlar.

Ayrıca, imalat ve tedarik zinciri endüstrisi en düşük AI projesi başarısızlık oranına (%29) sahipken, perakende ve e-ticaret en yüksek (%52) oranına sahiptir.

Farklı AI Olgunluk Modellerini Keşfetmek

Genellikle yapay zeka odaklı kuruluşlar, iş ihtiyaçlarına göre uyarlanmış yapay zeka olgunluk modelleri geliştirir. Bununla birlikte, altta yatan olgunluk fikri, optimum iş performansı elde etmek için yapay zeka ile ilgili yetenekler geliştirmeye odaklanan modeller arasında tutarlı olmaya devam ediyor.

Bazı öne çıkan olgunluk modelleri tarafından geliştirilmiştir. Gartner, IBM, ve Microsoft. Yapay zekayı benimseme yolculuklarında kuruluşlara rehberlik edebilirler.

Aşağıda, Gartner ve IBM'in yapay zeka olgunluk modellerini kısaca inceleyelim.

Gartner AI Olgunluk Modeli

Gartner, şirketlerin olgunluk seviyelerini değerlendirmek için kullanabilecekleri 5 seviyeli bir yapay zeka olgunluk modeline sahiptir. Bunları aşağıda tartışalım.

Gartner AI olgunluk modeli çizimi. Kaynak: LXT raporu 2023

• Seviye 1 – Farkındalık: Bu seviyedeki kuruluşlar, olası AI çözümlerini tartışmaya başlar. Ancak, bu çözümlerin uygulanabilirliğini bu seviyede test etmek için herhangi bir pilot proje veya deney yürütülmemektedir.
• Seviye 2 – Aktif: Kuruluşlar, AI deneylerinin ve pilot projelerin ilk aşamalarındadır.
• Seviye 3 – Operasyonel: Bu seviyedeki kuruluşlar, en az bir yapay zeka projesini üretime taşımak da dahil olmak üzere yapay zekayı benimsemeye yönelik somut adımlar attı.
• Seviye 4 – Sistematik: Bu seviyedeki kuruluşlar, dijital süreçlerinin çoğu için yapay zekadan yararlanır. Ayrıca yapay zeka destekli uygulamalar, kuruluş içinde ve dışında üretken etkileşimi kolaylaştırır.
• Seviye 5 – Dönüşümsel: Kuruluşlar, yapay zekayı iş akışlarının doğal bir parçası olarak benimsemiştir.

Bu modele göre, şirketler 3. seviyeden itibaren AI olgunluğuna ulaşmaya başlar.

IBM Yapay Zeka Olgunluk Çerçevesi

IBM'in sahip olduğu gelişmiş AI çözümlerinin olgunluğunu değerlendirmek için kendi benzersiz terminolojisi ve kriterleri. IBM'in yapay zeka olgunluk çerçevesinin üç aşaması şunları içerir:

IBM AI Olgunluk Çerçevesi Aşamaları

• Gümüş: Bu yapay zeka yeteneği düzeyinde, kuruluşlar, yapay zekayı benimsemeye hazırlanmak için ilgili araçları ve teknolojileri keşfeder. Ayrıca, yapay zekanın iş, veri hazırlama ve yapay zeka ile ilgili diğer iş faktörleri üzerindeki etkisinin anlaşılmasını da içerir.
• Altın: Bu seviyede kuruluşlar, yapay zeka aracılığıyla anlamlı bir iş sonucu sunarak rekabet avantajı elde eder. Bu AI yeteneği, verilerle desteklenen öneriler ve açıklamalar sağlar, iş kolu kullanıcıları tarafından kullanılabilir ve iyi veri hijyeni ve otomasyonu gösterir.
• platin: Bu gelişmiş yapay zeka yeteneği, görev açısından kritik iş akışları için sürdürülebilirdir. Gelen kullanıcı verilerine uyum sağlar ve AI sonuçları için net açıklamalar sağlar. Ayrıca, otomatik karar almayı destekleyen güçlü veri yönetimi ve yönetişim önlemleri mevcuttur.

Yapay Zeka Olgunluğuna Ulaşma Yolundaki Başlıca Engeller

Organizasyonlar olgunluğa ulaşmada çeşitli zorluklarla karşılaşırlar. bu LXT 2023 raporu aşağıdaki grafikte gösterildiği gibi 11 engeli tanımlar. Bazılarını burada tartışalım.

AI olgunluk grafiği meydan okuyor. Kaynak: LXT raporu 2023

1. Yapay Zekayı Mevcut Teknolojiyle Entegre Etme

Kuruluşların yaklaşık %54'ü, eski veya mevcut teknolojiyi yapay zeka sistemlerine entegre etme zorluğuyla karşı karşıya kalıyor ve bu da onu olgunluğa erişmenin önündeki en büyük engel haline getiriyor.

2. Veri Kalitesi

Yüksek kaliteli eğitim verileri, doğru yapay zeka sistemleri oluşturmak için hayati önem taşır. Ancak, yüksek kaliteli veri toplamak, olgunluğa ulaşmada büyük bir zorluk olmaya devam ediyor. Rapor, şirketlerin %87'sinin yüksek kaliteli eğitim verileri elde etmek için daha fazla ödemeye istekli olduğunu gösteriyor.

3. Beceri Açığı

Doğru beceriler ve kaynaklar olmadan, kuruluşlar başarılı yapay zeka kullanım senaryoları oluşturmakta zorlanır. Aslında, kuruluşların %31'i yapay zeka girişimlerini desteklemek ve olgunluğa ulaşmak için yetenekli yetenek eksikliğiyle karşı karşıya.

4. Zayıf AI Stratejisi

Gerçek dünyadaki sistemlerde gözlemlediğimiz yapay zekanın çoğu, zayıf veya dar olarak kategorize edilebilir. Eğitildiği sınırlı sayıda görevi yerine getirebilen bir yapay zekadır. Kuruluşların yaklaşık %20'sinin kapsamlı bir yapay zeka stratejisi yok.

Bu zorluğun üstesinden gelmek için şirketler yapay zeka hedeflerini net bir şekilde tanımlamalı ve belgelendirmeli, kaliteli verilere yatırım yapmalı ve her görev için doğru modelleri seçmelidir.

Yapay Zeka Stratejilerinizi Geliştirmek İçin Başlıca İşletme Yönlendiricileri

The LXT olgunluğu raporu, aşağıdaki grafikte gösterildiği gibi yapay zeka için on temel iş etkenini tanımlar. Bazılarını burada tartışalım.

Yapay zeka için temel iş etmenlerinin bir örneği. Kaynak: LXT raporu 2023

1. İş Çevikliği

İş çevikliği, bir kuruluşun yenilikçi iş çözümlerini kullanarak değişen dijital trendlere ve fırsatlara ne kadar hızlı uyum sağlayabileceğini ifade eder. Kuruluşların yaklaşık %49'u için yapay zeka stratejileri için en önemli itici güç olmaya devam ediyor.

Yapay zeka, daha hızlı ve daha doğru karar almayı sağlayarak, tekrar eden görevleri otomatikleştirerek ve operasyonel verimlilikleri iyileştirerek şirketlerin iş çevikliği elde etmesine yardımcı olabilir.

2. Müşteri İhtiyaçlarını Öngörmek

Kuruluşların yaklaşık %46'sı, müşteri ihtiyaçlarını öngörmeyi yapay zeka stratejileri için temel iş itici güçlerinden biri olarak görüyor. Şirketler, müşteri verilerini analiz etmek için yapay zekayı kullanarak müşteri davranışları, tercihleri ​​ve ihtiyaçları hakkında içgörüler elde edebilir ve ürün ve hizmetlerini müşteri beklentilerini daha iyi karşılayacak şekilde uyarlamalarına olanak tanır.

3. Rekabet Avantajı

Rekabet avantajı, şirketlerin kendilerini rakiplerinden farklılaştırmasını ve pazarda avantaj elde etmesini sağlar. Kuruluşların %41'ine göre yapay zeka stratejileri için önemli bir itici güçtür.

4. Karar Vermeyi Kolaylaştırın

Yapay zeka tabanlı otomatik karar alma, kritik verilere dayalı kararlar almak için gereken süreyi önemli ölçüde azaltabilir. Bu nedenle, kuruluşların yaklaşık %42'si karar vermeyi modernize etmeyi yapay zeka stratejileri için önemli bir işletme itici gücü olarak görüyor.

5. Ürün geliştirme

Yenilikçi ürün geliştirme, 2021'de yapay zeka stratejileri için en iyi işletme itici gücü olarak tanınmaktan yedinci sıraya geriledi ve 39'te kuruluşların %2023'u bunu bir iş itici gücü olarak görüyor.

Bu, AI'nın iş süreçlerinde uygulanabilirliğinin tamamen ürünün kalitesine bağlı olmadığını göstermektedir. Yüksek esneklik, sürdürülebilirlik ve pazara hızlı sürüm gibi diğer iş yönleri, iş başarısı için kritik öneme sahiptir.

Yapay zeka alanındaki en son trendler ve teknolojiler hakkında daha fazla bilgi için şu adresi ziyaret edin: birleştirmek.ai.