ビジネスにおける人工知能の成熟度を測定する方法

現在、人工知能 (AI) と、それがさまざまなセグメントや企業にもたらしたメリットについて、多くのことが語られています。 ただし、企業の AI の運用成熟度は、いくつかの理由で重要です。 まず、出発点を正確に評価できるため、企業がどこにあるかを特定し、ベスト プラクティスや最先端技術に関連して特定することができます。.  

AI における運用成熟とは、組織における人工知能技術の開発と統合のレベルを指します。 この概念は、人工知能を効果的に採用して使用してプロセスを改善し、データに基づいた意思決定を行い、製品やサービスを革新する企業の能力をカバーしています。. 

成熟度の高い企業は、高度な技術を実装するだけでなく、データと洞察を評価し、強力な技術インフラストラクチャを持ち、人工知能の可能性を最大限に探求できるチームを持っています。 運用成熟を達成するには、技術進化、戦略的適応、および内部スキルの開発の継続的なプロセスが必要です。.

一つ 測量 マッキンゼーは、人工知能の成熟度の高い企業は、それぞれの業界のリーダーになる可能性が 3 ～ 5 倍高いことを示しています。 さらに、デロイトのデータによると、AI 成熟度がより進んだ段階にある企業は、最大 40% の生産性を向上させることができます。.

この評価は、効率的なリソース割り当ても促進し、企業は開発が最も必要な領域に注力することができます。 ギャップと機会を特定することで、組織はより大きな影響と価値をもたらすイニシアチブに優先順位を付けることができます。.

一つ 勉強 Forrester は、企業 56% は、投資を最適化し、運用上の有効性を向上させるために、成熟度の測定が不可欠であると考えていることを明らかにしました。 運用成熟度の評価により、整然とした戦略的な方法で実施を導くフェーズ、マイルストーン、成功指標など、AI の採用に関する詳細で構造化されたロードマップを作成することができます。.

AI の成熟度を測定するメリットは何ですか? 

さらに、測定は組織内で必要な文化的変化を促進し、革新と適応の文化を促進します。 「継続的に成熟度を監視することで、必要に応じて戦略を調整できるため、AI の採用における継続的かつ持続的な改善を確実にすることができます。 これは、プロジェクトの成功を危うくする可能性のある問題を予測して回避するリスクを軽減するのにも役立ちます」と、Keyrus のビジネス ディレクターである Paulo Simon は宣言します。. 

成熟度の高い企業は、テクノロジーが提供する競争上の優位性を利用するのに適した立場にあります。 この運用を評価して改善することで、企業は競争力を維持し、その可能性を最大限に活用することができます。 によると Pwc, AI の効果的な採用により、2030 年までに 15.7 兆 US の世界経済に 15.7 兆ドルを超える可能性があります。 最後に、ツールが会社の戦略的目標に沿っていることを確認することで、取り組みがビジネス目標に直接貢献し、具体的な価値を生み出すことができます。.

パウロにとって、運用成熟度の測定は、テクノロジーの効果的かつ戦略的な採用に不可欠であり、企業が課題に立ち向かい、人工知能が提供する機会を利用する準備が整っていることを保証します。.

AI における運用の成熟度

1. 初期認識

• 意識文化: 同社は、人工知能と機械生成人工知能 (GENAI) の概念と利点を認識する社内文化を推進しています。.
• 教育と訓練: AI/GENA とその潜在的なビジネスへの影響についての理解を深めるために、あらゆるレベルの従業員に対して教育とトレーニングの取り組みが行われています。.
• 実現可能性評価: 同社は、実施に向けて大きなメリットをもたらす可能性のある領域を特定するための予備評価を実施しています。.

2. セクター別のインプレッション

• 実装戦略: 同社は、特定の分野で IA/GENAI を実施するための明確な戦略を策定し、そのビジネス目標と全体的な戦略に沿って取り組んでいます。.
• 既存のプロセスとの統合: IA/Genai はスムーズで、会社の既存のプロセスに効率的に統合され、ワークフローを最適化し、運用効率を向上させます。.
• 衝撃測定: KPI とメトリックは、効率の向上、コスト削減、カスタマー エクスペリエンスの向上など、実装の影響を測定するために確立されています。.

3. 初期調査

• 制御された実験: 制御された実験とパイロット プロジェクトは、実際のビジネス シナリオでの適用可能性と実現可能性を調査するために実施されます。.
• 結果評価: パイロット プロジェクトの結果は、定義されたビジネス目標を達成する上での成功と有効性を判断するために厳密に評価されます。.
• フィードバックと学習: 同社は、パイロット プロジェクトのフィードバックを活用して、ツールの調査を継続する際に、アプローチを学習して調整しています。.

4. 組織の拡大

• ガバナンスと変更管理: 同社は、組織全体での AI/GENAI の拡大を監督し、関連する組織の変更を効果的に管理するために、堅牢で効果的なガバナンス構造を実装しています。.
• インフラストラクチャと人材への投資: 技術インフラストラクチャと、この地域での人材の採用と育成に多額の投資が行われます。.
• スケーラビリティ戦略: この戦略は、組織全体で効果的にスケーリングできるように設計されており、システムがワークロードの増加に対応できるようにします。.

5. 高度な操作

• 全体的な自動化: 社内のプロセスから顧客やパートナーとのやり取りに至るまで、会社の業務のあらゆる面で統合されています。.
• データベースの意思決定: 決定は、アルゴリズムとアルゴリズムによって生成された洞察によって通知され、より正確で効果的な決定が得られます。.
• 継続的なイノベー: 同社は継続的なイノベーション アプローチを採用し、競争上の優位性を維持するための新しいアプリケーションと進歩を常に模索しています。.

6. AI/Genai のリーダーシップ

• イノベーション文化: 同社は、組織のあらゆるレベルで AI/Genai の使用が奨励され、評価される革新と実験の文化を育みます。.
• 戦略的パートナーシップ: 市場のリーダーと戦略的パートナーシップを確立し、専門知識、リソース、最先端のテクノロジーにアクセスします。.
• 将来のビジョン: 同社は未来のビジョンを維持し、常にテクノロジーの最前線を模索し、AI を適用して新しいビジネス モデルを作成し、セクター全体を変革する方法を模索しています。.

企業が現在の市場で競争力のある地位を確立するには、運用成熟度を測定することが不可欠です。 現在の段階を理解し、戦略的な道をたどることで、リソースを最適化し、結果を最大化します。.

成熟の 6 つの段階を踏むことで、企業は最初の認識から AI における堅牢なリーダーシップへと進化し、成功を確実に採用し、継続的なイノベーションの文化を促進することができます。 「この構造化されたアプローチは、リスクを軽減し、人工知能が提供する機会を活用できるようにし、測定を持続可能な成長と将来の成功に不可欠な戦略にする」と Simon は結論付けています。.