Con đường đến trưởng thành AI – Báo cáo LXT 2023

Hôm nay, các doanh nghiệp đổi mới đang đầu tư nhiều nguồn lực vào các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) để thúc đẩy hành trình trưởng thành AI của họ. Theo IDC, chi tiêu toàn cầu cho các hệ thống tập trung vào AI dự kiến sẽ vượt quá 300 tỷ đô la vào năm 2026, so với 118 tỷ đô la vào năm 2022.

Trong quá khứ, các hệ thống AI đã thất bại thường xuyên hơn do thiếu trưởng thành về quy trình. Khoảng 60-80% dự án AI đã thất bại do thiếu kế hoạch, thiếu chuyên môn, quản lý dữ liệu không đầy đủ hoặc vấn đề về đạo đức và công bằng. Nhưng với mỗi năm trôi qua, con số này đang được cải thiện.

Hôm nay, trung bình, tỷ lệ thất bại của dự án AI đã giảm xuống 46%, theo báo cáo LXT mới nhất. Khả năng thất bại của AI giảm thêm xuống 36% khi một công ty tiến bộ trong hành trình trưởng thành AI của mình.

Hãy cùng khám phá thêm con đường trưởng thành AI của một tổ chức, các mô hình và khuôn khổ khác nhau mà họ có thể sử dụng, và các yếu tố kinh doanh chính để xây dựng một chiến lược AI hiệu quả AI.

Trưởng thành AI là gì?

Trưởng thành AI đề cập đến mức độ phát triển và tinh vi mà một công ty đã đạt được trong việc áp dụng, triển khai và mở rộng các công nghệ được hỗ trợ bởi AI để cải thiện các quy trình kinh doanh, sản phẩm hoặc dịch vụ của mình.

Theo báo cáo trưởng thành AI của LXT 2023, 48% các tổ chức trung bình đến lớn ở Mỹ đã đạt được mức trưởng thành AI cao hơn (được thảo luận dưới đây), đại diện cho mức tăng 8% so với kết quả khảo sát của năm trước, trong khi 52% các tổ chức đang tích cực thử nghiệm AI.

Báo cáo cho thấy công việc đầy hứa hẹn nhất đã được thực hiện trong các lĩnh vực Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và nhận dạng giọng nói – các phân loại con của AI – vì chúng đã có số lượng giải pháp được triển khai nhiều nhất trên các ngành.

Hơn nữa, ngành sản xuất và chuỗi cung ứng có tỷ lệ thất bại dự án AI thấp nhất (29%), trong khi bán lẻ và thương mại điện tử có tỷ lệ thất bại cao nhất (52%).

Khám phá các mô hình trưởng thành AI khác nhau

Thông thường, các tổ chức được thúc đẩy bởi AI sẽ phát triển các mô hình trưởng thành AI được tùy chỉnh cho nhu cầu kinh doanh của họ. Tuy nhiên, ý tưởng cơ bản về trưởng thành vẫn nhất quán trên các mô hình, tập trung vào phát triển các khả năng liên quan đến AI để đạt được hiệu suất kinh doanh tối ưu.

Một số mô hình trưởng thành nổi bật đã được phát triển bởi Gartner, IBM và Microsoft. Chúng có thể phục vụ như hướng dẫn cho các tổ chức trên hành trình áp dụng AI của họ.

Hãy cùng khám phá ngắn gọn các mô hình trưởng thành AI từ Gartner và IBM dưới đây.

Mô hình trưởng thành AI của Gartner

Gartner có một mô hình trưởng thành AI 5 cấp độ mà các công ty có thể sử dụng để đánh giá mức trưởng thành của họ. Hãy cùng thảo luận về chúng dưới đây.

Hình minh họa mô hình trưởng thành AI của Gartner. Nguồn: Báo cáo LXT 2023

• Cấp 1 – Nhận thức: Các tổ chức ở cấp độ này bắt đầu thảo luận về các giải pháp AI có thể. Nhưng không có dự án thử nghiệm hoặc thí điểm nào đang được tiến hành để kiểm tra tính khả thi của các giải pháp này ở cấp độ này.
• Cấp 2 – Hoạt động: Các tổ chức đang ở giai đoạn đầu của thí điểm và dự án AI.
• Cấp 3 – Hoạt động: Các tổ chức ở cấp độ này đã thực hiện các bước cụ thể để áp dụng AI, bao gồm di chuyển ít nhất một dự án AI đến sản xuất.
• Cấp 4 – Hệ thống: Các tổ chức ở cấp độ này sử dụng AI cho hầu hết các quy trình kỹ thuật số của họ. Ngoài ra, các ứng dụng AI hỗ trợ tương tác sản xuất trong và ngoài tổ chức.
• Cấp 5 – Chuyển đổi: Các tổ chức đã áp dụng AI như một phần không thể thiếu của các quy trình kinh doanh của họ.

Theo mô hình này, các công ty bắt đầu đạt được trưởng thành AI từ cấp 3 trở đi.

Khung trưởng thành AI của IBM

IBM đã phát triển thuật ngữ và tiêu chí độc đáo của riêng mình để đánh giá mức trưởng thành của các giải pháp AI. Ba giai đoạn của khung trưởng thành AI của IBM bao gồm:

Các giai đoạn của khung trưởng thành AI của IBM

• Bạc: Ở cấp độ khả năng AI này, các doanh nghiệp khám phá các công cụ và công nghệ liên quan để chuẩn bị cho việc áp dụng AI. Nó cũng bao gồm việc hiểu tác động của AI đối với kinh doanh, chuẩn bị dữ liệu và các yếu tố kinh doanh khác liên quan đến AI.
• Vàng: Ở cấp độ này, các tổ chức đạt được lợi thế cạnh tranh bằng cách cung cấp kết quả kinh doanh có ý nghĩa thông qua AI. Khả năng AI này cung cấp các khuyến nghị và giải thích được hỗ trợ bởi dữ liệu, có thể được sử dụng bởi người dùng kinh doanh và thể hiện sự sạch sẽ và tự động hóa của dữ liệu.
• Bạch kim: Khả năng AI tinh vi này là bền vững cho các quy trình công việc quan trọng. Nó thích nghi với dữ liệu người dùng đến và cung cấp các giải thích rõ ràng cho kết quả AI. Ngoài ra, các biện pháp quản lý và quản trị dữ liệu mạnh mẽ được thực hiện, hỗ trợ việc ra quyết định tự động.

Các rào cản chính trên con đường đạt được trưởng thành AI

Các tổ chức phải đối mặt với nhiều thách thức khi đạt được trưởng thành. Báo cáo LXT 2023 xác định 11 rào cản, như được hiển thị trong biểu đồ dưới đây. Hãy cùng thảo luận về một số trong số chúng.

Biểu đồ thách thức trưởng thành AI. Nguồn: Báo cáo LXT 2023

1. Tích hợp AI với công nghệ hiện có

Khoảng 54% các tổ chức phải đối mặt với thách thức của việc tích hợp công nghệ cũ hoặc hiện có vào các hệ thống AI, khiến nó trở thành rào cản lớn nhất để đạt được trưởng thành.

2. Chất lượng dữ liệu

Dữ liệu đào tạo chất lượng cao là rất quan trọng để xây dựng các hệ thống AI chính xác. Tuy nhiên, thu thập dữ liệu chất lượng cao vẫn là một thách thức lớn trong việc đạt được trưởng thành. Báo cáo cho thấy 87% công ty sẵn sàng trả nhiều hơn để có được dữ liệu đào tạo chất lượng cao.

3. Khe hở kỹ năng

Không có kỹ năng và tài nguyên phù hợp, các tổ chức sẽ gặp khó khăn trong việc xây dựng các trường hợp sử dụng AI thành công. Trên thực tế, 31% các tổ chức phải đối mặt với sự thiếu hụt nhân tài có kỹ năng cho các sáng kiến và đạt được trưởng thành AI của họ.

4. Chiến lược AI yếu

Hầu hết AI mà chúng ta quan sát trong các hệ thống thực tế có thể được phân loại là yếu hoặc hẹp. Đó là AI có thể thực hiện một tập hợp các nhiệm vụ hữu hạn mà nó được đào tạo. Khoảng 20% các tổ chức không có chiến lược AI toàn diện.

Để vượt qua thách thức này, các công ty nên xác định và ghi lại rõ ràng các mục tiêu AI của họ, đầu tư vào dữ liệu chất lượng và chọn các mô hình phù hợp cho từng nhiệm vụ.

Các yếu tố kinh doanh chính để thúc đẩy các chiến lược AI của bạn

Báo cáo trưởng thành LXT xác định mười yếu tố kinh doanh chính để AI, như được hiển thị trong biểu đồ dưới đây. Hãy cùng thảo luận về một số trong số chúng.

Một hình minh họa về các yếu tố kinh doanh chính cho AI. Nguồn: Báo cáo LXT 2023

1. Linh hoạt kinh doanh

Linh hoạt kinh doanh đề cập đến khả năng của một tổ chức trong việc thích nghi với các xu hướng và cơ hội kỹ thuật số thay đổi bằng cách sử dụng các giải pháp kinh doanh sáng tạo. Nó vẫn là yếu tố thúc đẩy hàng đầu cho các chiến lược AI của khoảng 49% các tổ chức.

AI có thể giúp các công ty đạt được linh hoạt kinh doanh bằng cách cho phép ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn, tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và cải thiện hiệu quả hoạt động.

2. Dự đoán nhu cầu của khách hàng

Khoảng 46% các tổ chức coi việc dự đoán nhu cầu của khách hàng là một trong những yếu tố kinh doanh chính để thúc đẩy các chiến lược AI. Bằng cách sử dụng AI để phân tích dữ liệu khách hàng, các công ty có thể có được cái nhìn sâu sắc về hành vi, sở thích và nhu cầu của khách hàng, cho phép họ điều chỉnh sản phẩm và dịch vụ của mình để đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng.

3. Lợi thế cạnh tranh

Lợi thế cạnh tranh cho phép các công ty khác biệt với các đối thủ cạnh tranh của họ và có được lợi thế trên thị trường. Nó là một yếu tố kinh doanh chính để AI, theo 41% các tổ chức.

4. Tối ưu hóa quyết định

Quyết định tự động dựa trên AI có thể giảm đáng kể thời gian cần thiết để đưa ra quyết định quan trọng dựa trên dữ liệu. Đây là lý do tại sao khoảng 42% các tổ chức coi việc tối ưu hóa quyết định là một yếu tố kinh doanh chính để thúc đẩy các chiến lược AI.

5. Phát triển sản phẩm

Từ việc được công nhận là yếu tố kinh doanh hàng đầu cho các chiến lược AI vào năm 2021, phát triển sản phẩm sáng tạo đã giảm xuống vị trí thứ bảy, với 39% các tổ chức coi nó là một yếu tố kinh doanh vào năm 2023.

Điều này cho thấy rằng tính ứng dụng của AI trong các quy trình kinh doanh không phụ thuộc hoàn toàn vào chất lượng của sản phẩm. Các khía cạnh kinh doanh khác như khả năng phục hồi cao, tính bền vững và thời gian đưa sản phẩm ra thị trường nhanh chóng là rất quan trọng để thành công trong kinh doanh.

Để biết thêm thông tin về các xu hướng và công nghệ mới nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, hãy truy cập unite.ai.