Actualment, hi ha molta discussió sobre la Intel·ligència Artificial (IA) i els beneficis que ha aportat a diversos sectors i empreses. Tanmateix, la maduresa operativa d'una empresa en IA és important per diverses raons. En primer lloc, permet una avaluació precisa del punt de partida, ajudant a identificar on es troba l'empresa en relació amb les millors pràctiques i l'estat de la tècnica.
La maduresa operativa en IA es refereix al nivell de desenvolupament i integració de tecnologies d'intel·ligència artificial dins d'una organització. Aquest concepte engloba la capacitat d'una empresa per adoptar i utilitzar eficaçment la intel·ligència artificial per millorar processos, prendre decisions basades en dades i innovar en els seus productes i serveis.
Les empreses amb una alta maduresa no només implementen tecnologies avançades, sinó que també cultiven una cultura organitzativa que valora les dades i els coneixements, posseeixen una infraestructura tecnològica robusta i disposen d'equips qualificats capaços d'explorar tot el potencial de la intel·ligència artificial. Assolir la maduresa operativa implica un procés continu d'evolució tecnològica, adaptació estratègica i desenvolupament de competències internes.
Una enquesta mostra que les empreses amb una alta maduresa en intel·ligència artificial tenen de 3 a 5 vegades més probabilitats de ser líders en els seus respectius sectors. A més, les dades de Deloitte indiquen que les empreses en etapes més avançades de maduresa de la IA poden augmentar la productivitat fins a un 40%.
Aquesta avaluació també facilita l'assignació eficient dels recursos, permetent a l'empresa centrar els seus esforços en les àrees que més necessiten desenvolupament. En identificar les mancances i les oportunitats, l'organització pot prioritzar les iniciatives que aportaran el major impacte i valor.
Un estudi revela que el 56% de les empreses consideren que mesurar la maduresa és essencial per optimitzar les inversions i millorar l'eficàcia operativa. Amb una avaluació de la maduresa operativa, és possible desenvolupar una guia detallada i estructurada per a l'adopció de la IA, que inclogui fases, fites i mètriques d'èxit que guiaran la implementació de manera ordenada i estratègica.
Quins són els beneficis de mesurar la maduresa de la IA?
A més, la mesura facilita el canvi cultural necessari dins de l'organització, fomentant una cultura d'innovació i adaptació. «El seguiment continu de la maduresa permet ajustar les estratègies segons calgui, garantint una millora contínua i sostinguda en l'adopció de la IA. Això també ajuda a mitigar els riscos anticipant i evitant problemes que podrien comprometre l'èxit dels projectes», afirma Paulo Simon, director de negoci de Keyrus.
Les empreses amb un alt nivell de maduresa estan més ben posicionades per aprofitar els avantatges competitius que ofereix la tecnologia. Avaluar i millorar aquesta operació ajuda l'empresa a seguir sent competitiva i a explotar plenament el seu potencial. Segons PwC , l'adopció efectiva de la IA podria sumar fins a 15,7 bilions de dòlars a l'economia global el 2030. Finalment, garantir que l'eina estigui alineada amb els objectius estratègics de l'empresa garanteix que els esforços contribueixin directament als objectius empresarials i generin valor tangible.
Per a Paulo, mesurar la maduresa operativa és fonamental per a l'adopció eficaç i estratègica de la tecnologia, garantint que l'empresa estigui ben preparada per afrontar els reptes i aprofitar les oportunitats que ofereix la intel·ligència artificial.
Etapes de maduresa operativa en IA
- Reconeixement inicial
- Cultura de consciència: L'empresa promou una cultura interna de consciència sobre els conceptes i els beneficis de la intel·ligència artificial i la intel·ligència artificial generada per màquines (GenAI).
- Educació i formació: Es duen a terme iniciatives d'educació i formació per a empleats de tots els nivells per augmentar la comprensió de la IA/GenAI i el seu impacte potencial en el negoci.
- Avaluació de viabilitat: L'empresa realitza avaluacions preliminars per identificar possibles àrees on la implementació podria generar beneficis significatius.
- Implementació sectorial
- Estratègia d'implementació: L'empresa desenvolupa una estratègia clara per implementar la IA/GenAI en àrees específiques, alineada amb els seus objectius de negoci i l'estratègia general.
- Integració amb els processos existents: la IA/GenAI s'integra de manera fluida i eficient en els processos existents de l'empresa, optimitzant els fluxos de treball i millorant l'eficiència operativa.
- Mesura de l'impacte: s'estableixen KPI i mètriques per mesurar l'impacte de la implementació, incloent-hi l'augment de l'eficiència, la reducció de costos i la millora de l'experiència del client.
- Exploració inicial
- Experimentació controlada : Es duen a terme experiments controlats i projectes pilot per explorar l'aplicabilitat i la viabilitat en escenaris empresarials del món real.
- Avaluació de resultats: els resultats dels projectes pilot s'avaluen rigorosament per determinar el seu èxit i eficàcia en la consecució dels objectius empresarials definits.
- Retroalimentació i aprenentatge: L'empresa aprofita els comentaris dels projectes pilot per aprendre i ajustar el seu enfocament a mesura que continua explorant l'eina.
- Expansió organitzativa
- Governança i gestió del canvi: L'empresa implementa un marc de governança robust i eficaç per supervisar l'expansió de la IA/GenAI a tota l'organització i gestionar eficaçment el canvi organitzatiu associat.
- Inversió en infraestructura i talent: S'estan fent inversions importants en infraestructura tecnològica i en la contractació i el desenvolupament de talent especialitzat en el camp.
- Estratègia d'escalabilitat: L'estratègia està dissenyada per escalar eficaçment a tota l'organització, garantint que els sistemes puguin gestionar l'augment de la càrrega de treball.
- Operacions avançades
- Automatització holística: està integrada en tots els aspectes de les operacions de l'empresa, des dels processos interns fins a les interaccions amb clients i socis.
- Presa de decisions basada en dades: les decisions es basen en dades i informació generada per algoritmes, cosa que resulta en decisions més precises i efectives.
- Innovació contínua : L'empresa adopta un enfocament d'innovació contínua, explorant constantment noves aplicacions i avenços per mantenir un avantatge competitiu.
- Lideratge en IA/GenAI
- Cultura d'innovació: L'empresa cultiva una cultura d'innovació i experimentació, on es fomenta i es valora l'ús de la IA/GenAI a tots els nivells de l'organització.
- Associacions estratègiques: S'estableixen associacions estratègiques amb líders del mercat per accedir a coneixements especialitzats, recursos i tecnologies d'avantguarda.
- Visió de futur: L'empresa manté una visió de futur, explorant constantment les fronteres de la tecnologia i buscant maneres d'aplicar la IA per crear nous models de negoci i transformar indústries senceres.
Mesurar la maduresa operativa és fonamental perquè les empreses es posicionin competitivament en el mercat actual. Comprendre l'etapa actual i traçar una ruta estratègica optimitza els recursos i maximitza els resultats.
Seguint les sis etapes de maduresa, les empreses poden evolucionar des del coneixement inicial fins a un lideratge robust en IA, garantint una adopció reeixida i fomentant una cultura d'innovació contínua. «Aquest enfocament estructurat mitiga els riscos i permet a les empreses aprofitar les oportunitats que ofereix la intel·ligència artificial, fent que la mesura sigui una estratègia essencial per al creixement sostenible i l'èxit futur», conclou Simon.
