AI-érettség: mit jelent a szervezete számára

Mit jelent az AI-érettség?

Az AI-érettség azt méri, hogy egy szervezet milyen fejletten és céltudatosan használja a mesterséges intelligenciát, túlmutatva az egyszerű eszközhasználaton. A legtöbb keretrendszer ezt AI-érettségi modellként írja le, amely a korai, strukturálatlan kísérletezéstől a teljes körű AI-integrációig halad.

A legkorábbi szakaszban néhány alkalmazott saját kezdeményezésére használja az AI-t. Senki sem hagyta jóvá, és senki sem kapott rá képzést. Az eredmények következetlenek, és a munkát szinte soha senki más nem hasznosítja újra.

A következő szakaszban a csapatok strukturált teszteléseket folytatnak. Egy részleg kiválaszt egy adott feladatot, elvégzi az AI segítségével, és méri az eredményességet. Az Inteleos, az orvosi vizsgák lebonyolításával foglalkozó nonprofit szervezet a Perplexity Enterprise bevezetésével kezdett el alacsony kockázatú tesztkérdéseket összeállítani. Miután a tesztelés sikeresnek bizonyult, a Perplexityt bevezették az Inteleos csapatának 88%-ánál.

Ahogy a vállalatok AI-érettsége növekszik, beépítik az AI-eszközöket a standard munkafolyamatokba, és összekapcsolják azokat a vállalati adatokkal és rendszerekkel. Például a Paypal vállalati kockázatkezelési csapatai a Perplexityt egy standard biztonsági munkafolyamat részeként használják, amelyben a tulajdonosi adatok keresztellenőrzésével és a gyanús fiókok megjelölésével hitelesítik a személyazonosságokat.

A legérettebb szakaszban pedig a vállalat úgy alakította át termékeit, üzleti modelljét vagy működését, hogy azok teljesen magukban foglalják az AI-t. Használhatnak továbbá ügynökalapú AI-rendszereket és modelleket is, amelyek átadják egymásnak a feladatokat. A Rox celynél például az AI közvetlenül be van építve magába a termékbe: az ügynökök automatizálják az értékesítési kutatás és a CRM-karbantartás egyes részeit, míg a Perplexity API-jai biztosítják a külső intelligenciát, amely támogatja ezeket a munkafolyamatokat.

Miért fontos az AI-érettség?

Az AI által biztosított személyes termelékenységnövekedés viszonylag gyakori, ezt a McKinsey 2026-os felmérésének válaszadói 80%-a jelölte meg. Mindössze 37%uk mondta azonban azt, hogy ez hozzájárult a szervezete EBIT-jéhez.

Az eredményekben mutatkozó különbség összefüggésben van a vállalat AI-használatának érettségével. A McKinsey AI-t élvonalban használó cégei, a válaszadók mintegy 6%-a, az EBIT legalább 5%-át az AI-nak tulajdonítják, és jelentősnek nevezik a hozzáadott értéket.

Az érett AI-programmal rendelkező vállalatok bizonyos alapvető magatartásformákat mutatnak:

• Átalakították a munkafolyamataikat az AI-megoldások köré. A McKinsey éllovasainak csaknem háromnegyede tervezte újra a munkafolyamatait az AI miatt, szemben a többi válaszadó egynegyedével.
• A felsővezetés elkötelezett az AI használata mellett. Az 1250 vezető körében végzett BCG 2025-ös tanulmány szerint a legmagasabb AI-érettségi pontszámmal rendelkező cégek 5%-ának szinte egésze mélyen elkötelezett vezetői csapattal rendelkezik, szemben a legalacsonyabb pontszámot elért 60% 8%-ával.
• Kiemelt fontosságot tulajdonítanak az alkalmazottak AI-készségfejlesztésének. Ugyanezek a legmagasabb pontszámot elért vállalatok azt tervezték, hogy munkaerejük több mint 50%-át képzik ki az AI területén az adott évben, szemben a legalacsonyabb pontszámot elért cégek 20%-ával.
• Bevezették az ügynökalapú AI-megoldásokat. A McKinsey élvonalbeli vállalatai több mint háromszor nagyobb eséllyel skálázták az ügynököket a legtöbb üzleti funkcióban.

AI-érettség: népszerű keretrendszerek

A Gartner AI-érettségi modellje a szervezet érettségét azon alapozza meg, hogy az AI milyen mértékben épül be a folyamatokba. A szervezetet külön-külön értékeli hét területen: stratégia, adatok, irányítás, mérnöki tudomány, működési modell, kultúra és AI-érték. A szervezetek ezután az alábbi öt szakasz valamelyikébe sorolhatók:

• Alapvető (Foundational): Kísérleti jellegű használat, minimális koordináció
• Kifejlődő (Emerging): Korai tesztek futtatása, némi vezetői érdeklődés
• Működési (Operational): Az AI használata az üzleti folyamatokban
• Skálázott (Scaled): Az AI használata több funkcióban, mérhető megtérüléssel (ROI)
• Átalakító (Transformational): Az AI befolyásolja a döntéshozatalt és a működési modelleket, jelentős versenyelőnyt biztosítva

A Deloitte AI-automatizálási érettségi modellje kifejezetten az alapján méri az érettséget, hogy az ügynökök milyen mélyen épülnek be a vállalat folyamataiba.

• 1. szint: Standard automatizálás ügynökök részvétele nélkül.
• 2. szint: Alapszintű automatizálás, az ügynökök bevezetése a meglévő folyamatokba.
• 3. szint: A folyamatok aktív újratervezése az ügynökök képességei köré.
• 4. szint: Maga a szervezet is az AI-képesség köré épül újjá.

A Google Cloud AI-bevezetési keretrendszere három fázisban követi nyomon az érettséget.

• Taktikai: Egyszerű, szűk körű AI-használati esetek, gyakran a jövőbeli lépésekre vonatkozó koherens terv nélkül.
• Stratégiai: Az AI fenntartható üzleti értéket teremt, számos rendszert üzembe helyeznek és tartanak fenn.
• Átalakító: Az AI központi szerepet tölts be a szervezetben, ösztönzi az innovációt, és a további skálázást támogató struktúra veszi körül.

Az érettséget ráadásul hat témakörre bontja, amelyek mindegyike két alapterület (emberek, folyamatok, technológia és adatok) metszéspontjában alakul ki.

• Tanulás (Learn): az AI-készségek fejlesztését célzó programok minősége és mértéke.
• Vezetés (Lead): az AI-munkálatok vezetői támogatása és a csapatok közötti koordináció.
• Hozzáférés (Access): az adatok és az AI-eszközök megosztásának és újrafelhasználásának egyszerűsége a szervezeten belül.
• Skálázás (Scale): a felhőalapú natív szolgáltatások képessége az AI-munkaterhelések valós volumenű kezelésére.
• Biztonság (Secure): az adatok és az AI-rendszerek védelmének és felelős irányításának szintje.
• Automatizálás (Automate): az AI-rendszerek éles környezetben való megbízhatósága.

Bár a keretrendszerek fókuszukban és mérési módszereikben eltérnek, ugyanazt az érettségi utat mutatják be: strukturálatlan kísérletezés, majd vezetői támogatással zajló tesztek, ezt követően a napi munkába beépített AI, végül pedig a szervezetet átformáló AI.

AI-érettség: gyakori akadályok

Négy akadály nehezíti meg általában a szervezetek AI-érettségének elérését. Így hidalhatók át ezek:

1. Adatminőség

Keresztfunkcionális AI-tesztek bevezetésekor válasszon ki egy első AI-használati esetet, majd határozza meg azt az egy-két adatforrást, amelyre az épül. Győződjön meg arról, hogy ezek a források:

• Rendszerezettek: csak a használati esethez szükséges rekordokat tartsa meg egy helyen.
• Pontosak: távolítsa el a duplikátumokat, javítsa ki az elavult rekordokat, és ellenőrizze az esetleges hibákat.
• Felelőssel rendelkezők: jelöljön ki egy személyt, aki felel az adatok pontosságáért, és dönt arról, hogy ki módosíthatja azokat.

Csak akkor adjon hozzá további adatforrásokat, ha az elsők már megbízható válaszokat adnak. Definiáljon közös fogalmakat – például azt, hogy mit tekint aktív ügyfélnek – egyetlen központi helyen, amelyből az AI-eszköz olvas.

2. Készségek

Iktasson be a naptárba egy ismétlődő, napi vagy heti idősávot, amely során az alkalmazottak egyedül vagy csoportban gyakorolhatják az AI használatát a saját munkájukon. Tanítsa meg az alkalmazottaknak, hogyan ellenőrizzék az AI forrásait és értékeljék ki annak kimeneteit.

Új AI-munkafolyamat bevezetése előtt kérje meg az adott feladatot végzőket, hogy írják le a lépéseket, próbálják ki az AI-alapú változatot, és jelöljék meg a hiányosságait. Kapcsolja össze az AI-t a már használatban lévő eszközökkel, és a széleskörű bevezetés előtt tesztelje néhány felhasználóval.

3. Irányítás

Az eszközökre, adatokra és ellenőrzésre vonatkozó világos szabályok révén az AI-használat kockázatok nélkül, gyorsan növelhető és skálázható. Tegyen közzé egy rövid listát a jóváhagyott eszközökről, és tegye kötelezővé a vállalati bejelentkezést. Hozzon létre adatszinteket, amelyek meghatározzák, hogy milyen típusú adatok vihetők be az egyes eszközökbe.

Határozza meg, hogy az egyes munkatípusok mennyi humán ellenőrzést igényelnek, és sorolja be az összes AI-alapú munkafolyamatot a három kategória egyikébe: AI által felügyelt, ember által felülvizsgált vagy ember által végzett. Emellett vezessen naplót arról, hogy melyik munkához melyik AI-eszközt használták, és ki vizsgálta felül a kimenetet, így egy esetleges hiba visszakereshető és javítható.

4. Üzleti érték

A BCG felmérése szerint a legmagasabb érettségi pontszámmal rendelkező vállalatok több mint 60%-a követi nyomon szigorúan az AI értékét, szemben a stagnáló cégek 17%-ával. Válasszon ki egy mérhető munkafolyamatot, és rögzítse a kiindulási alapot: az időt, a költséget és a hibás arányt. A tesztelés kezdete előtt határozza meg a sikeresség kritériumait és a döntéshozatal határidejét. Kövesse nyomon a használatonkénti költséget az első naptól kezdve, és csak akkor skálázzon, ha az eredmények felülmúlják a kiindulási alapot.

AI-érettség: szójegyzék

AI-bevezetés: Az a mérték, amilyen arányban az AI-eszközöket használják. Ezt gyakran szinonimaként használják az AI-érettséggel, de a kettő eltér egymástól: az érettség az AI rendszerszintű használatára utal a szervezeten belül. A bevezetés csupán azt jelenti, hogy hányan használják.

AI-felkészültség: Az az állapot, amelyben az infrastruktúra és az adatok rendelkezésre állnak az AI helyes használatához. Egy szervezet rendelkezhet tiszta adatokkal és stabil infrastruktúrával, mégis lemaradhat az érettség terén, ha nem igazította a működését az AI képességeihez.

AI-érettség: Az a tudatosság és hatékonyság, amellyel az AI-t használják. A bevezetés és a felkészültség lehetővé teszi az érettséget, de nem garantálja azt.

AI-irányítás: Azok a szabályok és folyamatok, amelyek meghatározzák, hogy az AI-t hogyan használják felelősségteljesen egy szervezeten belül, ki hagyja jóvá az új használati eseteket, és mi kerül felülvizsgálatra.

Ügynökalapú AI: Olyan AI-rendszerek, amelyek képesek önállóan cselekedni és többlépéses feladatokat végrehajtani ahelyett, hogy csak egyetlen kérésre válaszolnának.

Orkesztráció: Több AI-ügynök futtatása, amelyek közül az egyik átadhatja a feladat egy részét a másiknak ahelyett, hogy az egyes elemeket különállóan használnák.

AI-érettség: Gyors önértékelés

Néhány kérdés megválaszolásával bármelyik alkalmazott durva becslést kaphat arról, hogy hol tart a szervezete.

Hová illeszkedik a Perplexity

Perplexity Computer 20 fejlett modellt egyetlen rendszerbe egyesítve támogatja a szervezeti AI-érettség felé vezető utat, lefedve a kutatást, az elemzést, a tartalmat és a kódot ahelyett, hogy mindegyiket külön eszközként futtatná. Közvetlenül irányítja a feladatokat ezek között a modelleknek, ami az érettség legfejlettebb szakaszait jellemző orkesztráció.

GYIK

Mi az az AI-érettségi modell?
Olyan keretrendszer, amely pontozza a szervezet AI-képességét, és szintet rendel hozzá az AI-használat fejlettsége és céltudatossága alapján.

Melyek az AI-érettség szakaszai?
A legtöbb keretrendszer hasonló ívet ír le: strukturálatlan kísérletezés, strukturált tesztek, a napi munkafolyamatokba beépített AI, végül pedig a szervezeten belül autonóm módon futó AI.

Miben különbözik az AI-érettség az AI-bevezetéstől?
A bevezetés azt méri, hogy használják-e egyáltalán az AI-eszközöket. Az érettség azt méri, hogy milyen hatékonyan.

Mi a különbség az AI-érettség és az AI-felkészültség között?
A felkészültség azt méri, hogy az infrastruktúra és az adatok rendelkezésre állnak-e az AI helyes használatához. Az érettség azt méri, hogy a szervezet ténylegesen felépítette-e a működését e képesség köré.

Mit jelent az AI-irányítás?
Azokat a szabályokat és folyamatok, amelyek meghatározzák, hogy az AI-t hogyan használják felelősségteljesen egy szervezeten belül, beleértve azt is, hogy ki hagyja jóvá az új használati eseteket, és mi kerül felülvizsgálatra a bevezetés előtt.

Mi az ügynökalapú AI?
Olyan AI-rendszerek, amelyek képesek önállóan cselekedni, többlépéses feladatokat végrehajtva ahelyett, hogy csak egyetlen kérésre válaszolnának.

Mi az AI-orkesztráció?
Több AI-modell vagy rendszer együttes futtatása, így az egyik átadhatja a feladat egy részét a másiknak ahelyett, hogy az egyes eszközöket különállóan használnák.

Hogyan javíthatja egy szervezet az AI-érettségét?
Az elszigetelt kísérletezés túllépésével, a tiszta felelősségi körökkel rendelkező, strukturált tesztek felé haladva, az AI összekapcsolásával a valós adatokkal és munkafolyamatokkal, valamint a felülvizsgálat nélküli AI-cselekvési területekre vonatkozó irányítás kialakításával.