Oggi, le aziende orientate all’innovazione stanno investendo risorse significative nei sistemi di intelligenza artificiale (AI) per far progredire il loro percorso di maturità dell’IA. Secondo IDC, la spesa mondiale per i sistemi incentrati sull’intelligenza artificiale dovrebbe superare i 300 miliardi di dollari entro il 2026, rispetto a $ 118 miliardi nel 2022.
In passato, i sistemi di intelligenza artificiale hanno fallito più frequentemente a causa della mancanza di maturità dei processi. Informazioni su Il 60-80% dei progetti di intelligenza artificiale falliva a causa di scarsa pianificazione, mancanza di competenze, gestione inadeguata dei dati o problemi di etica e correttezza. Ma, con il passare degli anni, questo numero sta migliorando.
Oggi, in media, il tasso di fallimento dei progetti di intelligenza artificiale è sceso a 46%, secondo l’ultimo rapporto LXT. La probabilità di fallimento dell’IA si riduce ulteriormente al 36% man mano che un’azienda avanza nel suo percorso di maturità dell’IA.
Esploriamo ulteriormente il percorso di un’organizzazione verso la maturità dell’IA, i diversi modelli e framework che può utilizzare e i principali driver di business per costruire una strategia di AI efficace.
Cos’è la maturità dell’AI?
La maturità dell’AI si riferisce al livello di avanzamento e sofisticazione che un’azienda ha raggiunto adottando, implementando e ridimensionando le tecnologie abilitate all’AI per migliorare i propri processi, prodotti o servizi aziendali.
Secondo il Rapporto sulla maturità dell’IA LXT 2023, il 48% delle organizzazioni statunitensi medio-grandi ha raggiunto livelli più elevati di maturità dell’IA (discussi di seguito), con un aumento dell’8% rispetto al periodo pre i risultati del sondaggio di cinque anni, mentre il 52% delle organizzazioni sta sperimentando attivamente l’IA.
Il rapporto suggerisce che il lavoro più promettente è stato svolto nei domini dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e del riconoscimento vocale, sottocategorie dell’IA – poiché avevano il maggior numero di soluzioni implementate in tutti i settori.
Inoltre, il settore della produzione e della catena di fornitura ha il tasso di fallimento dei progetti di intelligenza artificiale più basso (29%), mentre la vendita al dettaglio e l’e-commerce hanno il più alto ( 52%).
Esplorazione di diversi modelli di maturità dell’IA
Di solito, le organizzazioni guidate dall’IA sviluppano modelli di maturità dell’IA su misura per le loro esigenze aziendali. Tuttavia, l’idea alla base della maturità rimane coerente tra i modelli, focalizzata sullo sviluppo di capacità correlate all’IA per ottenere prestazioni aziendali ottimali.
Alcuni modelli di maturità importanti sono stati sviluppati da Gartner, IBM e Microsoft. Possono servire da guida per le organizzazioni nel loro percorso di adozione dell’AI.
Esploriamo brevemente i modelli di maturità dell’AI di Gartner e IBM di seguito.
Modello di maturità dell’AI di Gartner
Gartner dispone di un modello di maturità AI a 5 livelli che le aziende possono utilizzare per valutare i propri livelli di maturità. Discutiamoli di seguito.
Illustrazione del modello di maturità AI di Gartner. Fonte: Rapporto LXT 2023
Livello 1 – Consapevolezza: le organizzazioni a questo livello iniziano a discutere delle possibili soluzioni AI. Tuttavia, non sono in corso progetti o esperimenti pilota per testare la fattibilità di queste soluzioni a questo livello.Livello 2-Attivo: le organizzazioni sono nelle fasi iniziali della sperimentazione dell’IA e dei progetti pilota.Livello 3 – Operativo: le organizzazioni a questo livello hanno compiuto passi concreti verso l’adozione dell’IA, incluso il trasferimento di almeno un progetto di intelligenza artificiale alla produzione.Livello 4 – Sistematico: le organizzazioni a questo livello utilizzano l’IA per la maggior parte loro processi digitali. Inoltre, le applicazioni basate sull’intelligenza artificiale facilitano l’interazione produttiva all’interno e all’esterno dell’organizzazione.Livello 5-Trasformativo: le organizzazioni hanno adottato l’IA come parte integrante dei loro flussi di lavoro aziendali.
Secondo questo modello, le aziende iniziano raggiungere la maturità dell’AI dal livello 3 in poi.
IBM AI Maturity Framework
IBM ha ha sviluppato la propria terminologia e i propri criteri unici per valutare la maturità delle soluzioni di intelligenza artificiale. Le tre fasi del framework di maturità AI di IBM includono:
IBM AI Maturity Framework Phases
Argento: A questo livello di capacità dell’IA, le aziende esplorano gli strumenti e le tecnologie pertinenti per prepararsi all’adozione dell’IA. Include anche la comprensione dell’impatto dell’AI sul business, la preparazione dei dati e altri fattori aziendali correlati all’AI.Oro: a questo livello, le organizzazioni ottengono un vantaggio competitivo fornendo un risultato aziendale significativo attraverso l’AI. Questa funzionalità di intelligenza artificiale fornisce raccomandazioni e spiegazioni supportate dai dati, è utilizzabile dagli utenti line-of-business e dimostra una buona igiene e automazione dei dati.Platinum: questa sofisticata funzionalità di intelligenza artificiale è sostenibile per i flussi di lavoro mission-critical. Si adatta ai dati degli utenti in arrivo e fornisce spiegazioni chiare per i risultati dell’IA. Inoltre, sono in atto solide misure di gestione e governance dei dati che supportano il processo decisionale automatizzato.
Grandi ostacoli nel percorso verso il raggiungimento della maturità dell’IA
Le organizzazioni devono affrontare diverse sfide per raggiungere la maturità. Il rapporto LXT 2023 identifica 11 barriere, come mostrato nel grafico sottostante. Discutiamone alcuni qui.
Grafico delle sfide per la maturità dell’IA. Fonte: Rapporto LXT 2023
1. Integrazione dell’IA con la tecnologia esistente
Circa il 54% delle organizzazioni deve affrontare la sfida di integrare la tecnologia legacy o esistente nei sistemi di intelligenza artificiale, rendendola il più grande ostacolo al raggiungimento della maturità.
2. Qualità dei dati
I dati di addestramento di alta qualità sono fondamentali per la creazione di sistemi di intelligenza artificiale accurati. Tuttavia, la raccolta di dati di alta qualità rimane una grande sfida per raggiungere la maturità. Il rapporto rileva che l’87% delle aziende è disposto a pagare di più per acquisire dati di formazione di alta qualità.
3. Divario di competenze
Senza le competenze e le risorse giuste, le organizzazioni faticano a creare casi d’uso di IA di successo. In effetti, il 31% delle organizzazioni deve affrontare una mancanza di talenti qualificati per supportare le proprie iniziative di intelligenza artificiale e raggiungere la maturità.
4. Strategia IA debole
La maggior parte dell’IA che osserviamo nei sistemi del mondo reale può essere classificata come debole o ristretta. È un’IA in grado di eseguire un insieme finito di compiti per i quali è addestrata. Circa il 20% delle organizzazioni non dispone di una strategia IA completa.
Per superare questa sfida, le aziende dovrebbero definire e documentare chiaramente i propri obiettivi di IA, investire in dati di qualità e scegliere i modelli giusti per ogni attività.
Principali driver aziendali per far progredire le tue strategie di intelligenza artificiale
La maturità LXT identifica dieci driver di business chiave per l’IA, come mostrato nel grafico sottostante. Discutiamone alcuni qui.
Un’illustrazione dei principali driver di business per l’AI. Fonte: Rapporto LXT 2023
1. Agilità aziendale
L’agilità aziendale si riferisce alla rapidità con cui un’organizzazione può adattarsi alle mutevoli tendenze e opportunità digitali utilizzando soluzioni aziendali innovative. Rimane il motore principale per le strategie di intelligenza artificiale per circa il 49% delle organizzazioni.
L’intelligenza artificiale può aiutare le aziende a raggiungere l’agilità aziendale consentendo un processo decisionale più rapido e accurato, automatizzando le attività ripetitive e migliorando l’efficienza operativa.
2. Anticipare le esigenze dei clienti
Circa il 46% delle organizzazioni considera l’anticipazione delle esigenze dei clienti come uno dei principali driver di business per le strategie di intelligenza artificiale. Utilizzando l’intelligenza artificiale per analizzare i dati dei clienti, le aziende possono ottenere informazioni dettagliate sul comportamento, le preferenze e le esigenze dei clienti, consentendo loro di personalizzare i propri prodotti e servizi per soddisfare meglio le aspettative dei clienti.
3. Vantaggio competitivo
Il vantaggio competitivo consente alle aziende di differenziarsi dai concorrenti e ottenere un vantaggio sul mercato. È un fattore chiave per le strategie di intelligenza artificiale, secondo il 41% delle organizzazioni.
4. Semplifica il processo decisionale
Il processo decisionale automatizzato basato sull’intelligenza artificiale può ridurre significativamente il tempo necessario per prendere decisioni critiche basate sui dati. Questo è il motivo per cui circa il 42% delle organizzazioni considera la semplificazione del processo decisionale come uno dei principali motori di business per le strategie di intelligenza artificiale.
5. Sviluppo del prodotto
Da quando è stato riconosciuto come principale motore di business per le strategie di intelligenza artificiale nel 2021, lo sviluppo di prodotti innovativi è sceso al settimo posto, con il 39% delle organizzazioni che lo considera un motore di business nel 2023.
Questo dimostra che l’applicabilità dell’IA nei processi aziendali non si basa interamente sulla qualità del prodotto. Altri aspetti aziendali come l’elevata resilienza, la sostenibilità e un rapido time-to-market sono fondamentali per il successo aziendale.