AI etukligiga yo'l - 2023 LXT hisoboti

Bugungi kunda innovatsiyalarga asoslangan korxonalar sun'iy intellekt (AI) tizimlariga o'zlarining AI etuklik sayohatlarini ilgari surish uchun katta resurslarni sarmoya qilmoqdalar. IDC maʼlumotlariga koʻra, sunʼiy intellektga yoʻnaltirilgan tizimlar uchun jahon boʻylab xarajatlar 300-yildagi 2026 milliard dollarga nisbatan 118-yilga borib 2022 milliard dollardan oshishi kutilmoqda.

Ilgari, AI tizimlari jarayonning etukligi yo'qligi sababli tez-tez muvaffaqiyatsizlikka uchragan. Haqida Ilgari AI loyihalarining 60-80 foizi muvaffaqiyatsizlikka uchragan yomon rejalashtirish, tajriba etishmasligi, ma'lumotlarni noto'g'ri boshqarish yoki axloq va adolat muammolari tufayli. Biroq, yil sayin bu raqam yaxshilanmoqda.

Bugungi kunda o'rtacha AI loyihasining muvaffaqiyatsizligi darajasi pasaygan 46%, so'nggi LXT hisobotiga ko'ra. Kompaniya sun'iy intellekt bo'yicha yetuklik yo'lida olg'a siljishi bilan sun'iy intellektning nosozlik ehtimoli 36% gacha kamayadi.

Keling, tashkilotning sun'iy intellektning etukligiga olib boradigan yo'lini, u qo'llashi mumkin bo'lgan turli modellar va ramkalarni va samarali biznesni yaratish uchun asosiy biznes drayverlarini ko'rib chiqaylik. AI strategiyasi.

AI etukligi nima?

Sun'iy intellektning etukligi kompaniyaning o'z biznes jarayonlari, mahsulotlari yoki xizmatlarini yaxshilash uchun sun'iy intellektga asoslangan texnologiyalarni qabul qilish, joriy etish va kengaytirishda erishgan taraqqiyot va murakkablik darajasini bildiradi.

muvofiq LXT AI etuklik hisoboti 2023, AQSHning oʻrtadan yirikgacha boʻlgan tashkilotlarining 48 foizi sunʼiy intellektning yuqori etuklik darajasiga erishdi (quyida muhokama qilinadi), bu oʻtgan yilgi soʻrov natijalariga nisbatan 8 foizga koʻpdir, tashkilotlarning 52 foizi esa AI bilan faol tajriba oʻtkazmoqda.

Hisobotda aytilishicha, bu borada eng istiqbolli ishlar amalga oshirilgan Tabiiy tillarni qayta ishlash (NLP) va nutqni aniqlash domenlar - sun'iy intellektning pastki toifalari - chunki ular sanoat bo'ylab eng ko'p o'rnatilgan echimlarga ega edi.

Bundan tashqari, ishlab chiqarish va ta'minot zanjiri sanoatida AI loyihasining muvaffaqiyatsizlik darajasi eng past (29%), chakana savdo va elektron tijorat esa eng yuqori (52%).

Turli xil AI etuklik modellarini o'rganish

Odatda, sun'iy intellektga asoslangan tashkilotlar o'zlarining biznes ehtiyojlariga moslashtirilgan AI etuklik modellarini ishlab chiqadilar. Biroq, etuklikning asosiy g'oyasi optimal biznes ko'rsatkichlariga erishish uchun sun'iy intellekt bilan bog'liq imkoniyatlarni rivojlantirishga qaratilgan modellar bo'ylab izchilligicha qolmoqda.

Ba'zi taniqli etuklik modellari tomonidan ishlab chiqilgan Gartner, IBMva Microsoft. Ular AIni qabul qilish sayohatlarida tashkilotlar uchun ko'rsatma bo'lib xizmat qilishi mumkin.

Quyida Gartner va IBM tomonidan taqdim etilgan AI etuklik modellarini qisqacha ko'rib chiqamiz.

Gartner AI etuklik modeli

Gartner 5 darajali AI etuklik modeliga ega bo'lib, kompaniyalar o'zlarining etuklik darajasini baholash uchun foydalanishlari mumkin. Quyida ularni muhokama qilaylik.

Gartner AI etuklik modeli tasviri. Manba: LXT hisoboti 2023

• 1-darajali - xabardorlik: Ushbu darajadagi tashkilotlar AIning mumkin bo'lgan echimlarini muhokama qilishni boshlaydilar. Biroq, ushbu darajadagi ushbu yechimlarning hayotiyligini sinab ko'rish uchun hech qanday pilot loyihalar yoki tajribalar olib borilmayapti.
• 2-darajali – faol: Tashkilotlar AI eksperimentlari va pilot loyihalarning dastlabki bosqichida.
• 3-daraja – Operatsion: Ushbu darajadagi tashkilotlar AIni qabul qilish bo'yicha aniq qadamlar qo'ydi, jumladan, kamida bitta AI loyihasini ishlab chiqarishga o'tkazish.
• 4-bosqich - tizimli: Ushbu darajadagi tashkilotlar o'zlarining raqamli jarayonlarining aksariyati uchun AIdan foydalanadilar. Shuningdek, sun'iy intellektga asoslangan ilovalar tashkilot ichida va tashqarisida samarali o'zaro hamkorlikni osonlashtiradi.
• 5-daraja – Transformatsion: Tashkilotlar AIni biznes jarayonlarining ajralmas qismi sifatida qabul qildilar.

Ushbu modelga ko'ra, kompaniyalar 3-darajadan boshlab AI etukligiga erisha boshlaydilar.

IBM AI maturity Framework

IBM bor rivojlangan AI yechimlarining etukligini baholash uchun o'zining noyob terminologiyasi va mezonlari. IBMning AI etuklik asoslari uch bosqichini o'z ichiga oladi:

IBM AI etuklik ramka bosqichlari

• Kumush: AI qobiliyatining ushbu darajasida korxonalar AIni qabul qilishga tayyorgarlik ko'rish uchun tegishli vositalar va texnologiyalarni o'rganadilar. Shuningdek, u AIning biznesga ta'sirini, ma'lumotlarni tayyorlash va AI bilan bog'liq boshqa biznes omillarini tushunishni o'z ichiga oladi.
• Oltin: Ushbu darajadagi tashkilotlar AI orqali mazmunli biznes natijalarini taqdim etish orqali raqobatbardosh ustunlikka erishadilar. Ushbu AI qobiliyati ma'lumotlar bilan qo'llab-quvvatlangan tavsiyalar va tushuntirishlar beradi, biznes tarmog'idagi foydalanuvchilar tomonidan foydalanishi mumkin va yaxshi ma'lumotlar gigienasi va avtomatizatsiyasini namoyish etadi.
• Platinum: Ushbu murakkab AI qobiliyati muhim ish oqimlari uchun barqarordir. U kiruvchi foydalanuvchi ma'lumotlariga moslashadi va AI natijalari uchun aniq tushuntirishlar beradi. Shuningdek, avtomatlashtirilgan qarorlar qabul qilishni qo'llab-quvvatlaydigan kuchli ma'lumotlarni boshqarish va boshqaruv choralari mavjud.

AI etukligiga erishish yo'lidagi asosiy to'siqlar

Tashkilotlar etuklikka erishishda bir qancha qiyinchiliklarga duch kelishadi. The LXT 2023 hisoboti quyidagi grafikda ko'rsatilganidek, 11 ta to'siqni aniqlaydi. Keling, ulardan ba'zilarini shu erda muhokama qilaylik.

AI etuklik muammolari grafigi. Manba: LXT hisoboti 2023

1. AIni mavjud texnologiyalar bilan integratsiyalash

Tashkilotlarning 54% ga yaqini eski yoki mavjud texnologiyalarni sun'iy intellekt tizimlariga integratsiya qilish muammosiga duch keladi va bu etuklikka erishish uchun eng katta to'siq bo'ladi.

2. Ma'lumotlar sifati

Yuqori sifatli ta'lim ma'lumotlari aniq AI tizimlarini yaratish uchun juda muhimdir. Biroq, yuqori sifatli ma'lumotlarni yig'ish etuklikka erishishda katta muammo bo'lib qolmoqda. Hisobot shuni ko'rsatadiki, kompaniyalarning 87 foizi yuqori sifatli ta'lim ma'lumotlarini olish uchun ko'proq pul to'lashga tayyor.

3. Skills Gap

To'g'ri ko'nikmalar va resurslarsiz, tashkilotlar AIdan muvaffaqiyatli foydalanish holatlarini yaratish uchun kurashadilar. Darhaqiqat, tashkilotlarning 31 foizi AI tashabbuslarini qo'llab-quvvatlash va etuklikka erishish uchun malakali iste'dodlarning etishmasligiga duch kelmoqda.

4. Zaif AI strategiyasi

Haqiqiy dunyo tizimlarida biz kuzatadigan sun'iy intellektning aksariyat qismini zaif yoki tor deb tasniflash mumkin. Bu o'qitilgan vazifalarning cheklangan to'plamini bajara oladigan AI. Tashkilotlarning 20% ​​ga yaqini AI bo'yicha keng qamrovli strategiyaga ega emas.

Ushbu qiyinchilikni yengish uchun kompaniyalar AI maqsadlarini aniq belgilashlari va hujjatlashtirishlari, sifatli ma'lumotlarga sarmoya kiritishlari va har bir vazifa uchun to'g'ri modellarni tanlashlari kerak.

AI strategiyalaringizni ilgari surish uchun asosiy biznes drayverlari

The LXT etukligi hisobot quyidagi grafikda ko'rsatilganidek, AI uchun o'nta asosiy biznes drayverlarini aniqlaydi. Keling, ulardan ba'zilarini shu erda muhokama qilaylik.

AI uchun asosiy biznes drayverlari tasviri. Manba: LXT hisoboti 2023

1. Ishbilarmonlik epchilligi

Ishbilarmonlik chaqqonligi tashkilotning innovatsion biznes yechimlaridan foydalangan holda raqamli tendentsiyalar va imkoniyatlarning o'zgarishiga qanchalik tez moslasha olishini anglatadi. Taxminan 49% tashkilotlar uchun u sun'iy intellekt strategiyalari uchun eng yaxshi haydovchi bo'lib qolmoqda.

AI tezroq va aniqroq qarorlar qabul qilish, takroriy vazifalarni avtomatlashtirish va operatsion samaradorlikni oshirish orqali kompaniyalarga biznes chaqqonligiga erishishda yordam berishi mumkin.

2. Mijozlarning ehtiyojlarini oldindan bilish

Tashkilotlarning qariyb 46 foizi mijozlar ehtiyojlarini kutishni AI strategiyalari uchun asosiy biznes drayverlaridan biri deb biladi. Mijoz ma'lumotlarini tahlil qilish uchun sun'iy intellektdan foydalangan holda, kompaniyalar mijozlarning xatti-harakati, afzalliklari va ehtiyojlari haqida tushunchaga ega bo'lishlari mumkin, bu ularga o'z mahsulot va xizmatlarini mijozlar kutganlarini yaxshiroq qondirish uchun moslashtirishga imkon beradi.

3. Raqobat afzalligi

Raqobat ustunligi kompaniyalarga o'zlarini raqobatchilardan farqlash va bozorda ustunlikka ega bo'lish imkonini beradi. Tashkilotlarning 41 foiziga ko'ra, bu sun'iy intellekt strategiyalari uchun asosiy omil hisoblanadi.

4. Qaror qabul qilishni soddalashtirish

Sun'iy intellektga asoslangan avtomatlashtirilgan qarorlar qabul qilish muhim ma'lumotlarga asoslangan qarorlarni qabul qilish uchun zarur bo'lgan vaqtni sezilarli darajada qisqartirishi mumkin. Shuning uchun tashkilotlarning taxminan 42 foizi qarorlar qabul qilishni soddalashtirishni AI strategiyalari uchun asosiy biznes drayveri deb hisoblaydi.

5. Mahsulot ishlab chiqish

2021-yilda sunʼiy intellekt strategiyalari uchun eng yaxshi biznes drayveri sifatida eʼtirof etilgandan soʻng, innovatsion mahsulotlarni ishlab chiqish yettinchi oʻringa tushib ketdi, 39 yilda tashkilotlarning 2023 foizi buni biznes drayveri deb hisoblaydi.

Bu shuni ko'rsatadiki, AIning biznes jarayonlarida qo'llanilishi mahsulot sifatiga to'liq tayanmaydi. Yuqori chidamlilik, barqarorlik va bozorga tez vaqt kabi biznesning boshqa jihatlari biznes muvaffaqiyati uchun juda muhimdir.

Sun'iy intellektning so'nggi tendentsiyalari va texnologiyalari haqida ko'proq ma'lumot olish uchun tashrif buyuring unit.ai.