Categories: AI v podnikáníBlog

Jaká je analýza zralosti AI společnosti? | AI v podnikání #59

Úvod do analýzy zralosti AI

Analýza zralosti AI je diagnostický nástroj, který pomáhá posoudit míru, do jaké organizace využívají schopnosti umělé inteligence. Metodologie analýzy zohledňuje několik faktorů, včetně:

  • využívání AI v každodenních obchodních procesech — například použití chatbotu pro zákaznický servis nebo doporučovacího systému pro e-commerce,
  • technologické infrastruktury — využívání moderních řešení, jako je cloud computing a strojové učení,
  • datové architektury používané ve společnosti — ověřování, že struktura a kvalita dat umožňují pokročilou analýzu,
  • dovedností zaměstnanců v oblasti AI — kontrola, zda zaměstnanci obdrželi odpovídající školení a rozumí tomu, jak mohou využívat umělou inteligenci pro profesní účely,
  • strategie AI a obchodních cílů — ověřování, že AI je součástí dlouhodobých plánů společnosti.

Provádění analýzy zralosti AI je obzvlášť důležité pro malé a střední podniky, které se pouštějí do digitální transformace pomocí AI nebo chtějí zlepšit své současné implementace. To proto, že pomáhá identifikovat konkrétní oblasti pro zlepšení a vyvinout strategii pro další rozvoj související s AI. Také poskytuje celkový přehled o tom, kde se organizace nachází ve své implementaci AI.

Jak identifikovat úroveň zralosti AI ve vaší společnosti?

Existuje několik modelů pro hodnocení zralosti využívání AI organizací. Jedním z nejpopulárnějších je pětibodová škála vyvinutá poradenskou firmou BCG:

  1. Počáteční. V této fázi si společnost je vědoma existence AI řešení, ale postrádá implementace AI. Potenciálně má zájem o zavedení nových řešení.
  2. Řízená. Společnost již provedla své první konceptuální testy pomocí AI.
  3. Integrovaná. AI je ve společnosti využívána v některých oblastech, například v marketingovém oddělení.
  4. Optimalizující. AI je přítomna v mnoha klíčových obchodních procesech, ale nejsou vzájemně propojeny.
  5. Transformující. Umělá inteligence je klíčovou součástí strategie společnosti a je hluboce zakotvena v jejím fungování.

Například e-commerce společnost na úrovni zralosti 1 může navštěvovat konference o AI, ale zatím netestuje žádná konkrétní řešení. Na druhé straně společnost na úrovni 3 může mít nasazeného chatbotu pro zákaznický servis, ale nevyužívá schopnosti AI v jiných oblastech.

Prováděním testu analýzy zralosti AI, jako je ten dostupný na webových stránkách Polského rozvojového fondu (https://pfrsa.pl/siecfirmprzyszloscipfr/test-dojrzalosci-cyfrowej/formularz-badania.html), můžete přesně určit, kde se vaše společnost nachází. To vám pomůže identifikovat konkrétní úzká místa a oblasti pro zlepšení související s AI.

Porozumění zralosti AI organizace je obzvlášť důležité při žádosti o další zdroje a financování pro obchodní transformaci.

Klíčové oblasti pro analýzu zralosti AI – technologie a data

Aby AI přinášela skutečnou obchodní hodnotu, jsou potřebná správná technologická řešení. Klíčovými prvky jsou cloud computing, dedikovaná architektura a analytické platformy, které umožňují zpracování a analýzu shromážděných dat.

Například malá marketingová agentura, která testuje AI poprvé, může spoléhat na cloud. Na druhé straně velká výrobní společnost plánující široké nasazení AI v mnoha oblastech bude potřebovat speciálně navržená řešení, která fungují lokálně (on-premise) nebo specializovaná cloudová řešení jako datový sklad nebo datový trh.

Druhou důležitou oblastí analýzy je přístup k vysoce kvalitním, strukturovaným datům. To je nezbytné pro školení algoritmů a budování AI modelů.

Příklady společností, které byly nejúspěšnější v používání svých dat k učení algoritmů, zahrnují:

  • Facebook, který cílí reklamy na základě dat o aktivitě uživatelů a spravuje návrhy, které se objevují,
  • Ryanair, jehož cenové algoritmy analyzují historická data o prodeji letenek,
  • Netflix, který generuje personalizovaná doporučení filmů analýzou dat o sledovaném obsahu.

Zde jsou otázky, které vám pomohou analyzovat zralost vaší společnosti v oblastech technologie a dat:

  1. Jaká je IT architektura společnosti?
  2. Je využívána cloudová technologie?
  3. Jaký typ dat je shromažďován?
  4. Je dobře organizován a označen?

Postarejte se o svůj tým – jak dovednosti zaměstnanců ovlivňují integraci AI?

Další důležitou oblastí analýzy zralosti AI je hodnocení dovedností zaměstnanců a povědomí o AI. Podle průzkumu uvádí až 56 % společností nedostatek talentů jako klíčovou překážku většího přijetí AI. Vysoké náklady na specialisty AI jsou také důležitým faktorem.

V takové situaci je nejjednodušším řešením řádně školit stávající zaměstnance prostřednictvím:

Organizační strategie a kultura jako základ pro přijetí AI

Aby byla implementace AI úspěšná, musí obchodní strategie a kultura společnosti podporovat tento proces. Podle analýzy BCG selhává až 90 % digitálních transformací (včetně těch založených na AI), protože strategie a kultura organizace nejsou sladěny.

Proto stojí za to odpovědět na otázky:

  1. Je přijetí AI součástí strategie a plánu společnosti?
  2. Jaké obchodní cíle má AI pomoci dosáhnout? Jaké problémy má vyřešit?
  3. Jsou zaměstnanci otevřeni testování a experimentování s AI? Jsou odměňováni za inovativní nápady?

Dobrá strategie a kultura inovací zvyšují šance, že AI skutečně začne přinášet hmatatelné obchodní výhody.

Co mám dělat, když už znám zralost AI své společnosti?

Jakmile analyzujete zralost AI své společnosti, můžete si stanovit konkrétní cíle a iniciativy, které vám pomohou přejít na další úroveň. Například, pokud je vaše výrobní společnost na úrovni 2, můžete naplánovat vícemonthový projekt na implementaci systému prediktivní údržby pro zařízení. V té době můžete také začít budovat tým AI společnosti najímáním svého prvního datového analytika.

Současně musíte mít na paměti, že čím vyšší úroveň zralosti AI chcete dosáhnout, tím více úsilí a investic (lidských, finančních, časových) to bude vyžadovat. Na druhou stranu potenciální přínosy a konkurenční výhody, které AI může poskytnout, jsou obrovské.

Vysoká úroveň zralosti AI v organizaci znamená především:

  • růst příjmů díky personalizaci nabídek na základě dat a cílení na relevantnější publikum,
  • nižší provozní náklady díky automatizaci procesů a podpoře rozhodování AI,
  • rychlejší uvedení nových produktů na trh využitím AI ve výzkumu a vývoji,
  • vyšší efektivitu dodavatelského řetězce dosaženou pomocí prediktivní analýzy,
  • lepší zákaznický servis a větší spokojenost spotřebitelů díky AI chatbotům,
  • reputaci jako lídra v implementaci inovací založených na AI.

Proto stojí za to vynaložit úsilí a náklady na přechod na vyšší úroveň zralosti AI. To optimalizuje mnoho aspektů fungování společnosti.

Pokud se vám náš obsah líbí, připojte se k naší komunitě pilných včel na Facebooku, Twitteru, LinkedInu, Instagramu, YouTube, Pinterestu, TikToku.

Robert Whitney

Odborník na JavaScript a lektor, který školí IT oddělení. Jeho hlavním cílem je zvýšit produktivitu týmu tím, že učí ostatní, jak efektivně spolupracovat při programování.

View all posts →

Robert Whitney

Odborník na JavaScript a lektor, který školí IT oddělení. Jeho hlavním cílem je zvýšit produktivitu týmu tím, že učí ostatní, jak efektivně spolupracovat při programování.

Share
Published by
Robert Whitney

Recent Posts

Role AI v moderaci obsahu | AI v podnikání #129

Společnosti se potýkají s řízením obrovského množství obsahu publikovaného online, od příspěvků na sociálních médiích…

2 days ago

Analýza sentimentu s AI. Jak pomáhá řídit změny v podnikání? | AI v podnikání #128

V éře digitální transformace mají společnosti přístup k bezprecedentnímu množství dat o svých zákaznících –…

2 days ago

Nejlepší nástroje pro přepisování pomocí AI. Jak převést dlouhé nahrávky na stručné shrnutí? | AI v podnikání #127

Věděli jste, že můžete získat podstatu několika hodinového záznamu ze schůzky nebo rozhovoru s klientem…

2 days ago

Generování videa pomocí AI. Nové obzory ve výrobě video obsahu pro podniky | AI v podnikání #126

Představte si svět, kde vaše firma může vytvářet poutavá, personalizovaná videa pro jakoukoli příležitost, aniž…

2 days ago

LLMOps, neboli jak efektivně spravovat jazykové modely v organizaci | AI v podnikání #125

Aby plně využily potenciál velkých jazykových modelů (LLM), musí společnosti implementovat efektivní přístup k řízení…

2 days ago

Automatizace nebo augmentace? Dva přístupy k AI ve společnosti | AI v podnikání #124

V roce 2018 se Unilever již vydal na vědomou cestu k vyvážení automatizace a rozšiřování…

2 days ago