Pašlaik notiek daudz diskusiju par mākslīgo intelektu (MI) un tā sniegtajām priekšrocībām dažādām nozarēm un uzņēmumiem. Tomēr uzņēmuma darbības briedums MI jomā ir svarīgs vairāku iemeslu dēļ. Pirmkārt, tas ļauj precīzi novērtēt sākuma punktu, palīdzot noteikt uzņēmuma atrašanās vietu attiecībā pret labāko praksi un jaunākajām tehnoloģijām.
Operacionālā brieduma pakāpe mākslīgajā intelektā attiecas uz mākslīgā intelekta tehnoloģiju attīstības un integrācijas līmeni organizācijā. Šis jēdziens ietver uzņēmuma spēju efektīvi ieviest un izmantot mākslīgo intelektu, lai uzlabotu procesus, pieņemtu uz datiem balstītus lēmumus un ieviestu jauninājumus savos produktos un pakalpojumos.
Uzņēmumi ar augstu brieduma līmeni ne tikai ievieš progresīvas tehnoloģijas, bet arī kultivē organizācijas kultūru, kas novērtē datus un ieskatus, kam ir stabila tehnoloģiskā infrastruktūra un prasmīgas komandas, kas spēj pilnībā izpētīt mākslīgā intelekta potenciālu. Operacionālās brieduma sasniegšana ietver nepārtrauktu tehnoloģiskās evolūcijas, stratēģiskās adaptācijas un iekšējo kompetenču attīstības procesu.
McKinsey aptauja liecina, ka uzņēmumiem ar augstu mākslīgā intelekta brieduma līmeni ir 3 līdz 5 reizes lielāka iespēja kļūt par līderiem savās attiecīgajās nozarēs. Turklāt Deloitte dati liecina, ka uzņēmumi, kas sasnieguši augstākas mākslīgā intelekta brieduma pakāpes, var palielināt produktivitāti līdz pat 40 %.
Šis novērtējums arī veicina resursu efektīvu sadali, ļaujot uzņēmumam koncentrēt savus centienus uz jomām, kurām visvairāk nepieciešama attīstība. Nosakot nepilnības un iespējas, organizācija var noteikt prioritātes iniciatīvām, kas radīs vislielāko ietekmi un vērtību.
Forrester pētījums atklāj, ka 56% uzņēmumu uzskata, ka brieduma mērīšana ir būtiska investīciju optimizēšanai un darbības efektivitātes uzlabošanai. Novērtējot darbības briedumu, ir iespējams izstrādāt detalizētu un strukturētu mākslīgā intelekta ieviešanas plānu, kas ietver fāzes, atskaites punktus un veiksmes rādītājus, kas vadīs ieviešanu sakārtotā un stratēģiskā veidā.
Kādas ir mākslīgā intelekta brieduma mērīšanas priekšrocības?
Turklāt mērīšana veicina nepieciešamās kultūras pārmaiņas organizācijā, veicinot inovāciju un pielāgošanās kultūru. “Pastāvīga brieduma uzraudzība ļauj pielāgot stratēģijas pēc nepieciešamības, nodrošinot nepārtrauktu un ilgtspējīgu mākslīgā intelekta ieviešanas uzlabošanu. Tas arī palīdz mazināt riskus, paredzot un novēršot problēmas, kas varētu apdraudēt projektu panākumus,” norāda Paulo Simons, Keyrus biznesa direktors.
Uzņēmumi ar augstu brieduma līmeni ir labākā pozīcijā, lai izmantotu tehnoloģiju piedāvātās konkurences priekšrocības. Šīs darbības novērtēšana un uzlabošana palīdz uzņēmumam saglabāt konkurētspēju un pilnībā izmantot savu potenciālu. Saskaņā ar PwC datiem , mākslīgā intelekta efektīva ieviešana līdz 2030. gadam varētu sniegt pasaules ekonomikai līdz pat 15,7 triljoniem ASV dolāru lielu ieguldījumu. Visbeidzot, nodrošinot, ka rīks ir saskaņots ar uzņēmuma stratēģiskajiem mērķiem, tiek nodrošināts, ka centieni tieši veicina biznesa mērķu sasniegšanu un rada taustāmu vērtību.
Paulo uzskata, ka operacionālās brieduma mērīšana ir būtiska tehnoloģiju efektīvai un stratēģiskai ieviešanai, nodrošinot, ka uzņēmums ir labi sagatavots, lai risinātu izaicinājumus un izmantotu mākslīgā intelekta piedāvātās iespējas.
Mākslīgā intelekta darbības brieduma posmi
- Sākotnējā atzīšana
- Izpratnes kultūra: Uzņēmums veicina iekšējo izpratnes kultūru par mākslīgā intelekta un mašīnģenerēta mākslīgā intelekta (GenAI) koncepcijām un priekšrocībām.
- Izglītība un apmācība: Lai uzlabotu izpratni par mākslīgo intelektu/vispārējo mākslīgo intelektu (AI/GenAI) un tā iespējamo ietekmi uz uzņēmējdarbību, darbiniekiem visos līmeņos tiek īstenotas izglītības un apmācības iniciatīvas.
- Priekšizpēte: Uzņēmums veic sākotnējos novērtējumus, lai noteiktu potenciālās jomas, kurās ieviešana varētu sniegt ievērojamus ieguvumus.
- Nozaru īstenošana
- Ieviešanas stratēģija: Uzņēmums izstrādā skaidru stratēģiju AI/GenAI ieviešanai konkrētās jomās, kas ir saskaņota ar tā biznesa mērķiem un kopējo stratēģiju.
- Integrācija ar esošajiem procesiem: AI/GenAI vienmērīgi un efektīvi integrējas esošajos uzņēmuma procesos, optimizējot darbplūsmas un uzlabojot darbības efektivitāti.
- Ietekmes mērīšana: tiek noteikti KPI un metrikas, lai novērtētu ieviešanas ietekmi, tostarp paaugstinātu efektivitāti, samazinātas izmaksas un uzlabotu klientu pieredzi.
- Sākotnējā izpēte
- Kontrolēta eksperimentēšana : Kontrolēti eksperimenti un pilotprojekti tiek veikti, lai izpētītu piemērojamību un iespējamību reālās biznesa situācijās.
- Rezultātu novērtēšana: pilotprojektu rezultāti tiek stingri novērtēti, lai noteiktu to panākumus un efektivitāti noteikto biznesa mērķu sasniegšanā.
- Atsauksmes un mācīšanās: Uzņēmums izmanto atsauksmes no pilotprojektiem, lai mācītos un pielāgotu savu pieeju, turpinot rīka izpēti.
- Organizācijas paplašināšanās
- Pārvaldība un pārmaiņu vadība: Uzņēmums ievieš stabilu un efektīvu pārvaldības sistēmu, lai pārraudzītu AI/GenAI paplašināšanu visā organizācijā un efektīvi pārvaldītu ar to saistītās organizatoriskās izmaiņas.
- Investīcijas infrastruktūrā un talantos: Tiek veiktas ievērojamas investīcijas tehnoloģiskajā infrastruktūrā un specializētu talantu pieņemšanā darbā un attīstībā šajā jomā.
- Mērogojamības stratēģija: stratēģija ir izstrādāta, lai efektīvi mērogotu visā organizācijā, nodrošinot, ka sistēmas spēj tikt galā ar palielināto darba slodzi.
- Paplašinātas darbības
- Holistiska automatizācija: tā ir integrēta visos uzņēmuma darbības aspektos, sākot no iekšējiem procesiem līdz mijiedarbībai ar klientiem un partneriem.
- Uz datiem balstīta lēmumu pieņemšana: lēmumus ietekmē algoritmu ģenerēti dati un atziņas, kā rezultātā tiek pieņemti precīzāki un efektīvāki lēmumi.
- Nepārtrauktas inovācijas : Uzņēmums izmanto nepārtrauktas inovācijas pieeju, pastāvīgi izpētot jaunas lietojumprogrammas un uzlabojumus, lai saglabātu konkurētspēju.
- Vadība mākslīgā intelekta/vispārējā mākslīgā intelekta jomā
- Inovāciju kultūra: Uzņēmums veicina inovāciju un eksperimentu kultūru, kurā mākslīgā intelekta/vispārējā mākslīgā intelekta izmantošana tiek veicināta un novērtēta visos organizācijas līmeņos.
- Stratēģiskās partnerības: Stratēģiskās partnerības tiek veidotas ar tirgus līderiem, lai piekļūtu specializētām zināšanām, resursiem un jaunākajām tehnoloģijām.
- Nākotnes vīzija: Uzņēmums uztur uz nākotni vērstu vīziju, pastāvīgi izpētot tehnoloģiju robežas un meklējot veidus, kā pielietot mākslīgo intelektu, lai radītu jaunus biznesa modeļus un pārveidotu veselas nozares.
Operacionālās brieduma mērīšana ir būtiska, lai uzņēmumi varētu sevi konkurētspējīgi pozicionēt mūsdienu tirgū. Pašreizējās situācijas izpratne un stratēģiskā ceļa noteikšana optimizē resursus un maksimāli palielina rezultātus.
Ievērojot sešus brieduma posmus, uzņēmumi var attīstīties no sākotnējās izpratnes līdz spēcīgai mākslīgā intelekta līderībai, nodrošinot veiksmīgu ieviešanu un veicinot nepārtrauktas inovācijas kultūru. “Šī strukturētā pieeja mazina riskus un ļauj uzņēmumiem izmantot mākslīgā intelekta piedāvātās iespējas, padarot mērīšanu par būtisku stratēģiju ilgtspējīgai izaugsmei un turpmākiem panākumiem,” secina Saimons.
