Cum măsori maturitatea inteligenței artificiale în afaceri?

În prezent, există multe discuții despre Inteligența Artificială (IA) și beneficiile pe care aceasta le-a adus diverselor sectoare și companii. Cu toate acestea, maturitatea operațională a unei companii în domeniul IA este importantă din mai multe motive. În primul rând, aceasta permite o evaluare precisă a punctului de plecare, ajutând la identificarea situației companiei în raport cu cele mai bune practici și cu stadiul actual al tehnologiei.  

Maturitatea operațională în domeniul inteligenței artificiale se referă la nivelul de dezvoltare și integrare a tehnologiilor de inteligență artificială în cadrul unei organizații. Acest concept cuprinde capacitatea unei companii de a adopta și utiliza eficient inteligența artificială pentru a îmbunătăți procesele, a lua decizii bazate pe date și a inova în produsele și serviciile sale. 

Companiile cu maturitate ridicată nu numai că implementează tehnologii avansate, dar cultivă și o cultură organizațională care valorizează datele și informațiile, posedă o infrastructură tehnologică robustă și are echipe calificate, capabile să exploreze întregul potențial al inteligenței artificiale. Atingerea maturității operaționale implică un proces continuu de evoluție tehnologică, adaptare strategică și dezvoltarea competențelor interne.

Un sondaj arată că firmele cu un nivel ridicat de maturitate în inteligența artificială au de 3 până la 5 ori mai multe șanse să fie lideri în industriile lor respective. În plus, datele Deloitte indică faptul că firmele aflate în stadii mai avansate de maturitate în domeniul inteligenței artificiale își pot crește productivitatea cu până la 40%.

Această evaluare facilitează, de asemenea, alocarea eficientă a resurselor, permițând companiei să își concentreze eforturile asupra domeniilor care au cea mai mare nevoie de dezvoltare. Prin identificarea lacunelor și oportunităților, organizația poate prioritiza inițiativele care vor aduce cel mai mare impact și valoare.

Un studiu arată că 56% dintre companii consideră măsurarea maturității esențială pentru optimizarea investițiilor și îmbunătățirea eficienței operaționale. Cu o evaluare a maturității operaționale, este posibil să se dezvolte o foaie de parcurs detaliată și structurată pentru adoptarea inteligenței artificiale, inclusiv faze, etape și indicatori de succes care vor ghida implementarea într-un mod ordonat și strategic.

Care sunt beneficiile măsurării maturității IA? 

În plus, măsurarea facilitează schimbarea culturală necesară în cadrul organizației, promovând o cultură a inovației și adaptării. „Monitorizarea continuă a maturității permite ajustarea strategiilor după cum este necesar, asigurând o îmbunătățire continuă și susținută a adoptării inteligenței artificiale. Acest lucru ajută, de asemenea, la atenuarea riscurilor prin anticiparea și evitarea problemelor care ar putea compromite succesul proiectelor”, afirmă Paulo Simon, director de afaceri la Keyrus. 

Companiile cu un nivel ridicat de maturitate sunt mai bine poziționate pentru a profita de avantajele competitive pe care le oferă tehnologia. Evaluarea și îmbunătățirea acestei operațiuni ajută compania să rămână competitivă și să își exploateze pe deplin potențialul. Potrivit PwC , adoptarea efectivă a inteligenței artificiale ar putea aduce până la 15,7 trilioane de dolari americani economiei globale până în 2030. În cele din urmă, asigurarea faptului că instrumentul este aliniat cu obiectivele strategice ale companiei garantează că eforturile contribuie direct la obiectivele de afaceri și generează valoare tangibilă.

Pentru Paulo, măsurarea maturității operaționale este fundamentală pentru adoptarea eficientă și strategică a tehnologiei, asigurându-se că firma este bine pregătită să facă față provocărilor și să profite de oportunitățile pe care le oferă inteligența artificială.

Etapele maturității operaționale în IA

1. Recunoaștere inițială

• Cultura conștientizării: Compania promovează o cultură internă de conștientizare cu privire la conceptele și beneficiile inteligenței artificiale și ale inteligenței artificiale generate de mașini (GenAI).
• Educație și formare: Inițiative de educație și formare sunt derulate pentru angajații de la toate nivelurile pentru a spori înțelegerea IA/GenAI și a impactului său potențial asupra afacerii.
• Evaluarea fezabilității: Compania efectuează evaluări preliminare pentru a identifica domeniile potențiale în care implementarea ar putea aduce beneficii semnificative.

2. Implementare sectorială

• Strategie de implementare: Compania dezvoltă o strategie clară pentru implementarea AI/GenAI în domenii specifice, aliniată cu obiectivele sale de afaceri și cu strategia generală.
• Integrare cu procesele existente: AI/GenAI se integrează fără probleme și eficient în procesele existente ale companiei, optimizând fluxurile de lucru și îmbunătățind eficiența operațională.
• Măsurarea impactului: Se stabilesc indicatori cheie de performanță (KPI) și metrici pentru a măsura impactul implementării, inclusiv creșterea eficienței, reducerea costurilor și îmbunătățirea experienței clienților.

3. Explorare inițială

• Experimentare controlată : Se desfășoară experimente controlate și proiecte pilot pentru a explora aplicabilitatea și fezabilitatea în scenarii de afaceri din lumea reală.
• Evaluarea rezultatelor: rezultatele proiectelor pilot sunt evaluate riguros pentru a determina succesul și eficacitatea acestora în atingerea obiectivelor de afaceri definite.
• Feedback și învățare: Compania valorifică feedback-ul din proiectele pilot pentru a învăța și a-și ajusta abordarea pe măsură ce continuă să exploreze instrumentul.

4. Expansiune organizațională

• Guvernanță și managementul schimbării: Compania implementează un cadru de guvernanță robust și eficient pentru a supraveghea extinderea AI/GenAI în întreaga organizație și a gestiona eficient schimbările organizaționale asociate.
• Investiții în infrastructură și talente: Se fac investiții semnificative în infrastructura tehnologică și în angajarea și dezvoltarea de talente specializate în domeniu.
• Strategie de scalabilitate: Strategia este concepută pentru a se scala eficient în întreaga organizație, asigurându-se că sistemele pot gestiona volumul de muncă crescut.

5. Operațiuni avansate

• Automatizare holistică: este integrată în toate aspectele operațiunilor companiei, de la procesele interne până la interacțiunile cu clienții și partenerii.
• Luarea deciziilor bazate pe date: deciziile sunt informate de datele și informațiile generate de algoritmi, rezultând decizii mai precise și mai eficiente.
• Inovație continuă : Compania adoptă o abordare bazată pe inovație continuă, explorând constant noi aplicații și progrese pentru a menține un avantaj competitiv.

6. Conducerea în IA/GenAI

• Cultura inovației: Compania cultivă o cultură a inovației și experimentării, în care utilizarea AI/GenAI este încurajată și apreciată la toate nivelurile organizației.
• Parteneriate strategice: Se stabilesc parteneriate strategice cu lideri de piață pentru a accesa cunoștințe specializate, resurse și tehnologii de ultimă generație.
• Viziune pentru viitor: Compania menține o viziune orientată spre viitor, explorând constant frontierele tehnologiei și căutând modalități de a aplica inteligența artificială pentru a crea noi modele de afaceri și a transforma industrii întregi.

Măsurarea maturității operaționale este fundamentală pentru ca firmele să se poziționeze competitiv pe piața actuală. Înțelegerea stadiului actual și trasarea unei direcții strategice optimizează resursele și maximizează rezultatele.

Prin urmarea celor șase etape de maturitate, companiile pot evolua de la conștientizarea inițială la o conducere robustă în domeniul inteligenței artificiale, asigurând o adoptare cu succes și promovând o cultură a inovației continue. „Această abordare structurată atenuează riscurile și permite companiilor să valorifice oportunitățile oferite de inteligența artificială, făcând din măsurare o strategie esențială pentru o creștere durabilă și succes viitor”, conchide Simon.