Tehisintellekti küpsus: mida see teie organisatsioonile tähendab

Mida tehisintellekti küpsus tähendab

Tehisintellekti küpsus mõõdab seda, kui arenenud ja sihipärane on organisatsiooni tehisintellekti kasutus, ulatudes kaugemale pelgalt tehisintellekti tööriistade olemasolust. Enamik raamistikke kirjeldab seda tehisintellekti küpsusmudelina, mis liigub varasest ja struktureerimata katsetamisest täieliku tehisintellekti integreerimiseni.

Esimeses etapis kasutab käputäis töötajaid tehisintellekti omal algatusel. Keegi pole seda heaks kiitnud ega kedagi selle alal koolitanud. Tulemused on ebajärjekindlad ja teised kasutavad seda tööd harva uuesti.

Järgmises etapis viivad meeskonnad läbi struktureeritud pilootprojekte. Osakond valib kindla ülesande, teostab selle tehisintellektiga ja mõõdab, kas see toimis hästi. Inteleos, meditsiinilise sertifitseerimise eksameid korraldav mittetulundusühing, võttis kasutusele Perplexity Enterprise'i, et aidata koostada madala riskiastmega viktoriiniküsimusi. Kui pilootprojekt oli end õigustanud, võeti Perplexity kasutusele 88%-l Inteleose meeskonnast.

Kuna ettevõtted muutuvad tehisintellekti mõttes küpsemaks, hakkavad nad tehisintellekti tööriistu tavapärastesse töövoogudesse ehitama ning neid ettevõtte andmete ja süsteemidega ühendama. Näiteks Paypali ettevõtteriski meeskonnad kasutavad Perplexityt osana standardsest turvatöövood, kontrollides isikut tõendavaid dokumente omandiandmete ristviitamise ja kahtlaste kontode märgistamise kaudu.

Ja kõige küpsemas etapis on ettevõte kohandanud oma tooteid, ärimudelit või tegevust, et tehisintellekt täielikult kaasata. Samuti võivad nad kasutada agentseid tehisintellektisüsteeme ja mudeleid, mis annavad tööd üksteisele edasi. Näiteks Roxi puhul on tehisintellekt sisse ehitatud tootesse endasse: agendid automatiseerivad müügiuuringute ja CRM-i hoolduse osi, samas kui Perplexity API-d pakuvad välist intelligentsust, mis toetab neid töövooge.

Miks on tehisintellekti küpsus oluline

Tehisintellektist saadav isiklik tootlikkuse kasv on suhteliselt levinud, mida kinnitas 80% vastanutest McKinsey 2026. aasta uuringus. Kuid vaid 37% väitis, et see on aidanud kaasa nende organisatsiooni ärikasumile (EBIT).

Tulemuste erinevus näib olevat seotud ettevõtte tehisintellekti kasutamise küpsusega. McKinsey tehisintellekti valdkonnas silmapaistvad esinejad, umbes 6% vastanutest, seostavad vähemalt 5% EBIT-st tehisintellektiga ja peavad seda väärtust märkimisväärseks.

Küpse tehisintellektiprogrammiga ettevõtetel on mitu ühist põhikäitumisviisi:

• Nad on töövooge tehisintellekti lahenduste ümber ümber korraldanud. Ligi kolm veerandit McKinsey edukamatest ettevõtetest oli tehisintellekti tõttu töövooge ümber kujundanud, võrreldes ühe veerandiga teistest vastajatest.
• Kõrgem juhtkond on tehisintellekti kasutamisele pühendunud. BCG 2025. aasta uuringus, milles osales 1250 tippjuhti, teatasid peaaegu kõik 5%-st kõrgeima tehisintellekti küpsusskooriga ettevõtetest sügavalt kaasatud tippjuhtkonnast, võrreldes 8%-ga madalaima skooriga 60%-st.
• Nad peavad esmatähtsaks töötajate oskuste arendamist tehisintellekti valdkonnas. Samad kõrgeimate punktisummadega ettevõtted eeldasid sel aastal koolitama rohkem kui 50% oma tööjõust tehisintellekti alal, võrreldes 20%-ga madalaimate punktisummadega ettevõtetes.
• Nad on võtnud kasutusele agentsed tehisintellekti lahendused. McKinsey edukamad ettevõtted olid enam kui 3 korda tõenäolisemalt agentide laiendamisel enamikus äriprotsessides.

Tehisintellekti küpsus: populaarsed raamistikud

Gartneri tehisintellekti küpsusmudel põhineb hinnangul organisatsiooni küpsusele selle alusel, kui hästi on tehisintellekt selle protsessidesse integreeritud. See hindab organisatsiooni eraldi seitsmes valdkonnas: strateegia, andmed, juhtimine, inseneritöö, tegevusmudel, kultuur ja tehisintellekti väärtus. Seejärel jagatakse organisatsioonid ühte viiest etapist:

• Alustase: katsetuslik kasutus, vähe koordineerimist
• Esilekerkiv: varased pilootprojektid käimas, teatav juhtkonna huvi
• Operatiivne: tehisintellekti kasutatakse äriprotsessides
• Skaleeritud: tehisintellekti kasutatakse mitmes funktsioonis, pakkudes mõõdetavat investeeringutasuvust (ROI)
• Ümberkujundav: tehisintellekt mõjutab otsuste tegemist ja tegevusmudeleid, pakkudes olulist konkurentsieelist

Deloitte'i tehisintellekti automatiseerimise küpsusmudel mõõdab küpsust konkreetselt selle järgi, kui sügavalt on agendid ettevõtte protsessidesse ehitatud.

• 1. tase: standardne automatiseerimine ilma agentideta.
• 2. tase: põhiline automatiseerimine, agendid on olemasolevatesse protsessidesse sisse viidud.
• 3. tase: protsessid on aktiivselt ümber kujundatud selle ümber, mida agendid suudavad teha.
• 4. tase: organisatsioon ise on tehisintellekti võimekuse ümber ümber korraldatud.

Google Cloudi tehisintellekti kasutuselevõtu raamistik jälgib küpsust kolmes etapis.

• Taktikaline: lihtsad ja kitsad tehisintellekti kasutusjuhud, sageli ilma sidusa plaanita selle kohta, mis saab edasi.
• Strateegiline: tehisintellekt loob püsivat äriväärtust ning tootmisesse on juurutatud ja hooldatud mitu süsteemi.
• Ümberkujundav: tehisintellekt on organisatsiooni keskmes, olles innovatsiooni ajendiks ja toetatud selle edasise skaleerimise struktuuriga.

Samuti jagab see küpsuse kuueks teemaks, millest igaüks moodustub kahe põhivaldkonna (inimeste, protsesside, tehnoloogia ja andmete) lõikumisel.

• Õppimine: tehisintellekti oskuste arendamise programmide kvaliteet ja ulatus.
• Juhtimine: kas tehisintellektialasel tööl on juhtkonna toetus ja meeskondadevaheline koordineerimine.
• Juurdepääs: kui lihtsalt saab andmeid ja tehisintellekti varasid organisatsioonis jagada ja uuesti kasutada.
• Skaleerimine: kas pilvepõhised teenused suudavad hallata tehisintellekti töökoormust reaalses mahus.
• Turvalisus: kui hästi on andmed ja tehisintellektisüsteemid kaitstud ja vastutustundlikult hallatud.
• Automatiseerimine: kui usaldusväärselt tehisintellektisüsteemid tootmises töötavad.

Kuigi raamistikud erinevad fookuse ja mõõtmise poolest, kirjeldavad nad sama küpsusteekonda: struktureerimata katsetamist, seejärel juhtkonna toetusega pilootprojekte, seejärel igapäevatöösse sisse ehitatud tehisintellekti ja lõpuks organisatsiooni ennast ümber kujundavat tehisintellekti.

Tehisintellekti küpsus: levinud takistused

Neli takistust kipuvad tehisintellekti küpsuse saavutamist organisatsioonides segama. Siin on näpunäited nende lahendamiseks:

1. Andmete kvaliteet

Valdkonnaüleseid tehisintellekti pilootprojekte kasutusele võttes valige esimene tehisintellekti kasutusjuht ja seejärel tehke kindlaks üks või kaks andmeallikat, millele see tugineb. Veenduge, et need allikad oleksid:

• Organiseeritud: säilitage ühes kohas ainult kasutusjuhi jaoks vajalikke kirjeid.
• Täpsed: eemaldage duplikaadid, parandage aegunud kirjed ja kontrollige vigade esinemist.
• Omandatud: määrake isik, kes hoiab andmed täpsena ja otsustab, kes võib neid muuta.

Lisage uusi andmeallikaid alles siis, kui esimesed annavad usaldusväärseid vastuseid. Määratlege jagatud terminid, näiteks see, mis läheb arvesse aktiivse kliendina, ühes kohas, kust tehisintellekti tööriist loeb.

2. Oskused

Määrake kalendrisse korduv aeg (iga päev või kord nädalas), et inimesed saaksid tehisintellekti harjutada oma töös, üksi või grupis. Õpetage töötajaid kontrollima tehisintellekti allikaid ja hindama selle väljundit.

Enne uue tehisintellekti töövoo kasutuselevõttu paluge seda ülesannet tegevatel inimestel sammud kirja panna, proovida tehisintellekti versiooni ja öelda, kus see alla jääb. Ühendage tehisintellekt juba kasutusel olevate tööriistadega ja testige seda mõne kasutajaga enne laiemat kasutuselevõttu.

3. Juhtimine

Selged reeglid tööriistade, andmete ja läbivaatamise kohta võimaldavad tehisintellekti kasutusel kasvada ja kiiresti skaleeruda ilma riske suurendamata. Avaldage lühike nimekiri heakskiidetud tööriistadest ja nõudke ettevõtte sisselogimist. Määrake andmetasemed, mis näitavad, milliseid andmeid saab millistesse tööriistadesse sisestada.

Otsustage, kui palju inimpoolset ülevaatust iga töö tüüp vajab, sorteerides iga tehisintellekti abiga töövood ühte kolmest kategooriast: tehisintellekti hallatav, inimese poolt üle vaadatud või inimese hallatav. Ja pidage logi selle kohta, milliseid tehisintellekti tööriistu millise töö jaoks kasutati ja kes väljundi üle vaatas, et vea saaks jälitada selle allikani ja parandada.

4. Äriväärtus

BCG leidis, et enam kui 60% kõrgeimate küpsusskooridega ettevõtetest jälgib tehisintellekti väärtust rangelt, võrreldes 17% paigalseisvate ettevõtetega. Valige üks mõõdetav töövoog ja registreerige lähtetase: aeg, kulu ja vigade määr. Seadke enne pilootprojekti algust edu kriteeriumid ja otsuse tegemise kuupäev. Jälgige kulu kasutuskorra kohta alates esimesest päevast ja skaleerige ainult siis, kui tulemused ületavad lähtetaset.

Tehisintellekti küpsus: sõnastik

Tehisintellekti kasutuselevõtt: Määr, mitmel määral tehisintellekti tööriistu kasutatakse. Seda kasutatakse sageli sünonüümina tehisintellekti küpsusega, kuid need kaks on erinevad: küpsus viitab tehisintellekti süsteemsele kasutamisele kogu organisatsioonis. Kasutuselevõtt tähendab lihtsalt seda, kui paljud inimesed seda kasutavad.

Tehisintellektivalmidus: Kas infrastruktuur ja andmed on olemas tehisintellekti heaks kasutamiseks. Organisatsioonil võivad olla puhtad andmed ja tugev infrastruktuur, kuid see võib siiski küpsuses maha jääda, kui ta ei ole kohandanud oma tegevust tehisintellekti võimaluste järgi.

Tehisintellekti küpsus: Kui sihipäraselt ja tõhusalt tehisintellekti kasutatakse. Kasutuselevõtt ja valmidus teevad küpsuse võimalikuks, kuid ei garanteeri seda.

Tehisintellekti juhtimine: Reeglid ja protsessid, mis määravad, kuidas tehisintellekti organisatsioonis vastutustundlikult kasutatakse, kes kiidab heaks uued kasutusjuhud ja mida vaadatakse läbi.

Agentne tehisintellekt: Tehisintellektisüsteemid, mis suudavad ise tegutseda ja täita mitmeetapilisi ülesandeid, selle asemel et reageerida vaid ühele viibale.

Orkestreerimine: Mitme tehisintellekti agendi käivitamine, kus üks saab osa ülesandest teisele edasi anda, selle asemel et igaühte eraldiseisvalt kasutada.

Tehisintellekti küpsus: kiire enesehinnang

Paarile küsimusele vastamine võib anda igale töötajale ligikaudse ettekujutuse sellest, kus nende organisatsioon paikneb.

Kus Perplexity sobib pilti

Perplexity Computer toetab teekonda organisatsiooni tehisintellekti küpsuse suunas, tuues 20 täiustatud mudelit ühte süsteemi, hõlmates uuringuid, analüüsi, sisu ja koodi, selle asemel et käitada igaühte eraldi tööriistana. See suunab tööd nende mudelite vahel otse – see on selline orkestreerimine, mis iseloomustab küpsuse edasijõudnumaid etappe.

KKK

Mis on tehisintellekti küpsusmudel?
Raamistik, mis hindab organisatsiooni tehisintellekti võimekust ja määrab sellele taseme selle alusel, kui arenenud ja sihipärane on selle tehisintellekti kasutus.

Millised on tehisintellekti küpsuse etapid?
Enamik raamistikke kirjeldab sarnast arengukaart: struktureerimata katsetamine, seejärel struktureeritud pilootprojektid, seejärel igapäevastesse töövoogudesse sisse ehitatud tehisintellekt ja lõpuks autonoomselt kogu organisatsioonis töötav tehisintellekt.

Mille poolest erineb tehisintellekti küpsus tehisintellekti kasutuselevõtust?
Kasutuselevõtt mõõdab seda, kas tehisintellekti tööriistu üldse kasutatakse. Küpsus mõõdab seda, kui tõhusalt neid kasutatakse.

Mis vahe on tehisintellekti küpsusel ja tehisintellektivalmidusel?
Valmidus mõõdab, kas infrastruktuur ja andmed on olemas tehisintellekti heaks kasutamiseks. Küpsus mõõdab, kas organisatsioon on oma tegevuse tegelikult selle võimekuse ümber üles ehitanud.

Mida tähendab tehisintellekti juhtimine?
Reeglid ja protsessid, mis määravad, kuidas tehisintellekti organisatsioonis vastutustundlikult kasutatakse, sealhulgas seda, kes kiidab heaks uued kasutusjuhud ja mida enne juurutamist üle vaadatakse.

Mis on agentne tehisintellekt?
Tehisintellektisüsteemid, mis suudavad ise tegutseda, täites mitmeetapilisi ülesandeid, selle asemel et reageerida vaid ühele viibale.

Mis on tehisintellekti orkestreerimine?
Mitme tehisintellektimudeli või -süsteemi koos käitamine, nii et üks saab osa ülesandest teisele edasi anda, selle asemel et iga tööriista eraldiseisvalt kasutada.

Kuidas saab organisatsioon oma tehisintellekti küpsust parandada?
Liikudes eraldatud katsetamiselt selge omandiga struktureeritud pilootprojektideni, ühendades seejärel tehisintellekti reaalsete andmete ja töövoogudega ning luues juhtimise selle kohta, kus tehisintellekt saab ilma ülevaatuseta tegutseda.