Saat ini, terdapat banyak diskusi tentang Kecerdasan Buatan (AI) dan manfaatnya bagi berbagai sektor dan perusahaan. Namun, kematangan operasional perusahaan dalam AI penting karena beberapa alasan. Pertama, kematangan operasional memungkinkan penilaian titik awal yang akurat, membantu mengidentifikasi posisi perusahaan terkait praktik terbaik dan perkembangan terkini.
Kematangan operasional dalam AI mengacu pada tingkat pengembangan dan integrasi teknologi kecerdasan buatan dalam suatu organisasi. Konsep ini mencakup kemampuan perusahaan untuk mengadopsi dan memanfaatkan kecerdasan buatan secara efektif guna meningkatkan proses, membuat keputusan berbasis data, dan berinovasi dalam produk dan layanannya.
Perusahaan dengan tingkat kematangan tinggi tidak hanya menerapkan teknologi canggih, tetapi juga mengembangkan budaya organisasi yang menghargai data dan wawasan, memiliki infrastruktur teknologi yang tangguh, dan memiliki tim terampil yang mampu mengeksplorasi potensi penuh kecerdasan buatan. Mencapai kematangan operasional melibatkan proses evolusi teknologi, adaptasi strategis, dan pengembangan kompetensi internal yang berkelanjutan.
Survei - masing. Lebih lanjut, data dari Deloitte menunjukkan bahwa perusahaan dengan tingkat kematangan AI yang lebih tinggi dapat meningkatkan produktivitas hingga 40%.
Penilaian ini juga memfasilitasi alokasi sumber daya yang efisien, sehingga perusahaan dapat memfokuskan upayanya pada area yang paling membutuhkan pengembangan. Dengan mengidentifikasi kesenjangan dan peluang, organisasi dapat memprioritaskan inisiatif yang akan memberikan dampak dan nilai terbesar.
Sebuah studi mengungkapkan bahwa 56% perusahaan menganggap pengukuran kematangan penting untuk mengoptimalkan investasi dan meningkatkan efektivitas operasional. Dengan penilaian kematangan operasional, peta jalan adopsi AI yang terperinci dan terstruktur dapat dikembangkan, termasuk fase, tonggak pencapaian, dan metrik keberhasilan yang akan memandu implementasi secara tertib dan strategis.
Apa manfaat mengukur kematangan AI?
Lebih lanjut, pengukuran memfasilitasi perubahan budaya yang diperlukan dalam organisasi, mendorong budaya inovasi dan adaptasi. "Pemantauan kematangan secara berkelanjutan memungkinkan penyesuaian strategi sesuai kebutuhan, memastikan peningkatan berkelanjutan dan berkelanjutan dalam adopsi AI. Hal ini juga membantu memitigasi risiko dengan mengantisipasi dan menghindari masalah yang dapat menghambat keberhasilan proyek," ujar Paulo Simon, Direktur Bisnis di Keyrus.
Perusahaan dengan tingkat kematangan yang tinggi berada pada posisi yang lebih baik untuk memanfaatkan keunggulan kompetitif yang ditawarkan teknologi. Mengevaluasi dan meningkatkan operasional ini membantu perusahaan tetap kompetitif dan memaksimalkan potensinya. Menurut PwC , adopsi AI yang efektif dapat berkontribusi hingga US$15,7 triliun bagi perekonomian global pada tahun 2030. Terakhir, memastikan bahwa perangkat tersebut selaras dengan tujuan strategis perusahaan memastikan bahwa upaya yang dilakukan berkontribusi langsung terhadap tujuan bisnis dan menghasilkan nilai nyata.
Bagi Paulo, mengukur kematangan operasional sangat penting bagi adopsi teknologi yang efektif dan strategis, memastikan bahwa perusahaan siap menghadapi tantangan dan memanfaatkan peluang yang ditawarkan oleh kecerdasan buatan.
Tahapan kematangan operasional dalam AI
- Pengenalan awal
- Budaya kesadaran: Perusahaan mempromosikan budaya kesadaran internal tentang konsep dan manfaat kecerdasan buatan dan kecerdasan buatan yang dihasilkan mesin (GenAI).
- Pendidikan dan pelatihan: Inisiatif pendidikan dan pelatihan dilakukan bagi karyawan di semua tingkatan untuk meningkatkan pemahaman tentang AI/GenAI dan dampak potensialnya terhadap bisnis.
- Penilaian kelayakan: Perusahaan melakukan penilaian awal untuk mengidentifikasi area potensial di mana implementasi dapat menghasilkan manfaat yang signifikan.
- Implementasi sektoral
- Strategi implementasi: Perusahaan mengembangkan strategi yang jelas untuk mengimplementasikan AI/GenAI di area tertentu, selaras dengan tujuan bisnis dan strategi keseluruhannya.
- Integrasi dengan proses yang ada: AI/GenAI terintegrasi dengan lancar dan efisien ke dalam proses perusahaan yang ada, mengoptimalkan alur kerja dan meningkatkan efisiensi operasional.
- Pengukuran dampak: KPI dan metrik ditetapkan untuk mengukur dampak implementasi, termasuk peningkatan efisiensi, pengurangan biaya, dan peningkatan pengalaman pelanggan.
- Eksplorasi awal
- Eksperimen terkendali : Eksperimen terkendali dan proyek percontohan dilakukan untuk mengeksplorasi penerapan dan kelayakan dalam skenario bisnis dunia nyata.
- Evaluasi hasil: hasil proyek percontohan dievaluasi secara ketat untuk menentukan keberhasilan dan efektivitasnya dalam mencapai tujuan bisnis yang ditentukan.
- Umpan balik dan pembelajaran: Perusahaan memanfaatkan umpan balik dari proyek percontohan untuk mempelajari dan menyesuaikan pendekatannya saat terus mengeksplorasi alat tersebut.
- Ekspansi organisasi
- Tata kelola dan manajemen perubahan: Perusahaan menerapkan kerangka tata kelola yang kuat dan efektif untuk mengawasi perluasan AI/GenAI di seluruh organisasi dan secara efektif mengelola perubahan organisasi terkait.
- Investasi dalam infrastruktur dan bakat: Investasi signifikan sedang dilakukan dalam infrastruktur teknologi dan dalam perekrutan dan pengembangan bakat khusus di bidang tersebut.
- Strategi skalabilitas: Strategi ini dirancang untuk ditingkatkan secara efektif di seluruh organisasi, memastikan bahwa sistem dapat menangani peningkatan beban kerja.
- Operasi lanjutan
- Otomatisasi holistik: terintegrasi ke dalam semua aspek operasi perusahaan, mulai dari proses internal hingga interaksi dengan pelanggan dan mitra.
- Pengambilan keputusan berdasarkan data: keputusan diinformasikan oleh data dan wawasan yang dihasilkan oleh algoritma, menghasilkan keputusan yang lebih akurat dan efektif.
- Inovasi berkelanjutan : Perusahaan mengadopsi pendekatan inovasi berkelanjutan, terus-menerus mengeksplorasi aplikasi dan kemajuan baru untuk mempertahankan keunggulan kompetitif.
- Kepemimpinan dalam AI/GenAI
- Budaya inovasi: Perusahaan menumbuhkan budaya inovasi dan eksperimen, di mana penggunaan AI/GenAI didorong dan dihargai di semua tingkatan organisasi.
- Kemitraan strategis: Kemitraan strategis dibangun dengan para pemimpin pasar untuk mengakses pengetahuan khusus, sumber daya, dan teknologi mutakhir.
- Visi untuk masa depan: Perusahaan mempertahankan visi berwawasan ke depan, terus-menerus menjelajahi batas-batas teknologi dan mencari cara untuk menerapkan AI untuk menciptakan model bisnis baru dan mengubah seluruh industri.
Mengukur kematangan operasional sangat penting bagi perusahaan untuk memposisikan diri secara kompetitif di pasar saat ini. Memahami tahap saat ini dan memetakan jalur strategis akan mengoptimalkan sumber daya dan memaksimalkan hasil.
Dengan mengikuti enam tahap kematangan, perusahaan dapat berevolusi dari kesadaran awal menuju kepemimpinan AI yang tangguh, memastikan adopsi yang sukses dan menumbuhkan budaya inovasi berkelanjutan. "Pendekatan terstruktur ini memitigasi risiko dan memungkinkan perusahaan memanfaatkan peluang yang ditawarkan oleh kecerdasan buatan, menjadikan pengukuran sebagai strategi penting untuk pertumbuhan berkelanjutan dan kesuksesan di masa depan," simpul Simon.
