Analýza zralosti AI je diagnostický nástroj, který pomáhá posoudit míru, do jaké organizace využívají schopnosti umělé inteligence. Metodologie analýzy zohledňuje několik faktorů, včetně:
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.
Existuje několik modelů pro hodnocení zralosti využívání AI organizací. Jedním z nejpopulárnějších je pětibodová škála vyvinutá poradenskou firmou BCG:
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.
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:
Zde jsou otázky, které vám pomohou analyzovat zralost vaší společnosti v oblastech technologie a dat:
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:
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:
Dobrá strategie a kultura inovací zvyšují šance, že AI skutečně začne přinášet hmatatelné obchodní výhody.
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:
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.
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.
Společnosti se potýkají s řízením obrovského množství obsahu publikovaného online, od příspěvků na sociálních médiích…
V éře digitální transformace mají společnosti přístup k bezprecedentnímu množství dat o svých zákaznících –…
Věděli jste, že můžete získat podstatu několika hodinového záznamu ze schůzky nebo rozhovoru s klientem…
Představte si svět, kde vaše firma může vytvářet poutavá, personalizovaná videa pro jakoukoli příležitost, aniž…
Aby plně využily potenciál velkých jazykových modelů (LLM), musí společnosti implementovat efektivní přístup k řízení…
V roce 2018 se Unilever již vydal na vědomou cestu k vyvážení automatizace a rozšiřování…