Maturitatea AI: ce înseamnă pentru organizația ta

Ce înseamnă maturitatea AI

Maturitatea AI măsoară cât de dezvoltată și deliberată este utilizarea AI de către o organizație, dincolo de simpla deținere de instrumente AI. Majoritatea cadrelor descriu acest lucru ca fiind un model de maturitate AI, trecând de la o experimentare timpurie, nestructurată, la integrarea completă a AI.

În stadiul cel mai timpuriu, un număr mic de angajați folosesc AI din proprie inițiativă. Nimeni nu a aprobat-o și nu a instruit pe nimeni cu privire la aceasta. Rezultatele sunt inconsecvente, iar munca este rar reutilizată de altcineva.

În stadiul următor, echipele rulează proiecte pilot structurate. Un departament alege o sarcină specifică, o rulează cu AI și măsoară dacă a funcționat bine. Inteleos, o organizație non-profit care administrează examene de certificare medicală, a introdus Perplexity Enterprise pentru a ajuta la redactarea întrebărilor de test cu mize mici. Odată ce pilotul s-a dovedit a fi eficient, Perplexity a fost lansat pentru 88% din echipa Inteleos.

Pe măsură ce companiile devin mai mature în ceea ce privește AI, acestea încep să integreze instrumente AI în fluxuri de lucru standard și să le conecteze la datele și sistemele companiei. De exemplu, la Paypal, echipele din departamentul de risc pentru companii folosesc Perplexity ca parte a unui flux de lucru standard de securitate, verificând ID-urile prin referirea încrucișată a detaliilor de proprietate și semnalând conturile suspecte.

Iar în stadiul cel mai matur, compania și-a adaptat produsele, modelul de afaceri sau operațiunile pentru a încorpora pe deplin AI. De asemenea, acestea pot utiliza sisteme și modele de AI bazate pe agenți care transmit sarcini unul altuia. La Rox, de exemplu, AI este integrat în însăși structura produsului: agenții automatizează părți din cercetarea de vânzări și întreținerea CRM, în timp ce API-urile Perplexity furnizează inteligența externă care susține acele fluxuri de lucru.

De ce contează maturitatea AI

Câștigurile de productivitate personală obținute din AI sunt relativ comune, fiind raportate de 80% dintre respondenții din studiul McKinsey din 2026. Dar doar 37% au declarat că aceasta a contribuit la EBIT-ul organizației lor.

Diferența în rezultate pare să fie legată de maturitatea utilizării AI de către companie. Performerii de top în materie de AI de la McKinsey, aproximativ 6% dintre respondenți, atribuie cel puțin 5% din EBIT către AI și descriu valoarea ca fiind semnificativă.

Companiile cu un program AI matur împărtășesc câteva comportamente de bază:

• Ș-au restructurat fluxurile de lucru în jurul soluțiilor AI. Aproape trei sferturi dintre performerii de top ai McKinsey și-au redesignat fluxurile de lucru din cauza AI, comparativ cu un sfert dintre ceilalți respondenți.
• Conducerea superioară este angajată în utilizarea AI. În studiul BCG din 2025 pe 1.250 de directori executivi, aproape toate cele 5% dintre companii cu cele mai mari scoruri de maturitate AI raportează echipe de conducere profund implicate, comparativ cu 8% din cele 60% cu cele mai mici scoruri.
• Aceștia acordă prioritate dezvoltării de Skill pentru angajați. Aceleași companii cu cele mai mari scoruri se așteptau să antreneze mai mult de 50% din forța de muncă în domeniul AI în acel an, față de 20% în cazul companiilor cu cele mai mici scoruri.
• Au introdus soluții AI bazate pe agenți. Performerii de top ai McKinsey au fost de peste 3 ori mai predispuși să extindă agenții în majoritatea funcțiilor de afaceri.

Maturitatea AI: cadre populare

Modelul de maturitate AI Gartner își bazează evaluarea maturității unei organizații pe modul în care AI este integrat în procesele sale. Acesta notează o organizație separat în șapte domenii: strategie, date, guvernanță, inginerie, model operațional, cultură și valoare AI. Organizațiile sunt apoi grupate într-una din cinci etape:

• Fundamental: Utilizare experimentală, coordonare redusă
• Emergent: Proiecte pilot timpurii derulate, un anumit interes din partea conducerii executive
• Operațional: AI utilizat în procesele de afaceri
• Extins: AI utilizat în mai multe funcții, oferind un ROI măsurabil
• Transformativ: AI care influențează luarea deciziilor și modelele operaționale, oferind un avantaj competitiv semnificativ

Modelul de automatizare a maturității AI al Deloitte măsoară maturitatea în mod specific în funcție de cât de profund sunt construiți agenții în procesele unei companii.

• Nivelul 1: Automatizare standard fără implicarea unor agenți.
• Nivelul 2: Automatizare de bază, agenți introduși în procesele existente.
• Nivelul 3: Procese redesignate activ în jurul a ceea ce pot face agenții.
• Nivelul 4: Organizația însăși este restructurată în jurul capacității AI.

Cadrul de adopție AI al Google Cloud urmărește maturitatea pe parcursul a trei faze.

• Tactic: Cazuri de utilizare AI simple, restrânse, adesea fără un plan coerent pentru ceea ce urmează.
• Strategic: AI oferă valoare de afaceri sustenabilă, cu mai multe sisteme implementate și întreținute în producție.
• Transformativ: AI este central pentru organizație, stimulând inovarea și fiind susținut de o structură pentru extinderea sa suplimentară.

De asemenea, acesta împarte maturitatea în șase teme, fiecare formată acolo unde se intersectează două domenii de bază: oameni, proces, tehnologie și date.

• Învățare (Learn): calitatea și amploarea programelor de dezvoltare de Skill în domeniul AI.
• Conducere (Lead): dacă activitatea legată de AI are sprijin din partea conducerii și coordonare între echipe.
• Acces: cât de ușor pot fi partajate și reutilizate datele și activele AI în cadrul organizației.
• Scalare (Scale): dacă serviciile native cloud pot gestiona volume reale de sarcini de lucru AI.
• Securizare (Secure): cât de bine sunt protejate și guvernate responsabil datele și sistemele AI.
• Automatizare (Automate): cât de fiabil rulează sistemele AI în producție.

În timp ce cadrele diferă în ceea ce privește accentul și măsurarea, ele descriu aceeași călătorie a maturității: experimentare nestructurată, apoi proiecte pilot cu sprijinul conducerii, apoi AI integrat în munca zilnică și, în final, AI care remodelează organizația însăși.

Maturitatea AI: obstacole comune

Patru obstacole tind să stea în calea maturității AI în organizații. Iată cum să le abordați:

1. Calitatea datelor

Când introduceți proiecte pilot AI interfuncționale, alegeți un primul caz de utilizare AI, apoi identificați una sau două surse de date pe care se bazează acesta. Asigurați-vă că acele surse sunt:

• Organizate: păstrați doar înregistrările de care are nevoie cazul de utilizare, într-un singur loc.
• Acurate: eliminați duplicatele, corectați înregistrările depășite și verificați dacă există erori.
• Gestionate (Owned): numiți o persoană care menține acuratețea datelor și decide cine le poate modifica.

Adăugați mai multe surse de date numai după ce primele produc răspunsuri fiabile. Definiți termeni comuni, cum ar fi ceea ce constituie un client activ, într-un singur loc din care citește instrumentul AI.

2. Skill

Stabiliți un interval recurent în calendar, zilnic sau săptămânal, pentru ca oamenii să exerseze AI pe propria muncă, singuri sau în grup. Învățați-i pe angajați cum să verifice sursele AI și să evalueze rezultatele acesteia.

Înainte de a implementa un nou flux de lucru AI, solicitați persoanele care efectuează acea sarcină să noteze pașii, să încerce versiunea AI și să indice unde aceasta nu se ridică la înălțimea cerințelor. Conectați AI la instrumentele deja utilizate și testați cu puțini utilizatori înainte de o lansare mai amplă.

3. Guvernanță

Regulile clare privind instrumentele, datele și revizuirea permit utilizării AI să crească și să se extindă rapid fără a adăuga riscuri. Publicați o listă scurtă de instrumente aprobate și solicitați autentificarea în companie. Setați niveluri de date care indică ce tipuri de date pot fi introduse în ce instrumente.

Stabiliți cât de multă revizuire umană necesită fiecare tip de muncă, clasificând fiecare flux de lucru asistat de AI în una dintre cele trei categorii: gestionat de AI (AI owned), revizuit de om sau gestionat de om (human owned). Și păstrați un jurnal cu instrumentele AI care au fost folosite pentru ce muncă și cine a revizuit rezultatul, astfel încât o greșeală să poată fi urmărită până la sursă și corectată.

4. Valoarea pentru afaceri

Mai mult de 60% dintre companiile cu cele mai mari scoruri de maturitate urmăresc riguros valoarea AI, comparativ cu 17% dintre companiile stagnante, a constatat BCG. Alegeți un flux de lucru măsurable și înregistrați linia de bază: timp, cost și rată de eroare. Stabiliți criterii de succes și o dată de decizie înainte de începerea pilotului. Urmăriți costul pe utilizare din prima zi și extindeți-vă numai după ce rezultatele depășesc linia de bază.

Maturitatea AI: un glosar

Adopția AI: Măsura în care sunt utilizate instrumentele AI. Aceasta este adesea utilizată alternativ cu maturitatea AI, dar cele două sunt diferite: maturitatea se referă la utilizarea sistematică a AI în cadrul unei organizații. Adopția înseamnă doar câți oameni o utilizează.

Pregătirea pentru AI (AI readiness): Dacă infrastructura și datele sunt pregătite pentru a utiliza eficient AI. O organizație poate avea date curate și o infrastructură solidă, dar totuși să rămână în urmă în ceea ce privește maturitatea, dacă nu și-a ajustat modul în care operează în funcție de capacitățile AI.

Maturitatea AI: Cât de deliberat și eficient este utilizat AI. Adopția și pregătirea fac posibilă maturitatea, dar nu o garantează.

Guvernanța AI: Regulile și procesele care determină modul în care AI este utilizat în mod responsabil în cadrul unei organizații, cine aprobă noi cazuri de utilizare și ce anume este revizuit.

AI bazat pe agenți (Agentic AI): Sisteme AI care pot acționa pe cont propriu și pot executa sarcini în pași multipli, în loc să răspundă doar la un singur prompt.

Orchestrare: Rularea mai multor agenți AI, unde unul poate transmite o parte dintr-o sarcină altuia, în loc să utilizeze fiecare agent în izolare.

Maturitatea AI: Auto-evaluare rapidă

Răspunsul la câteva întrebări poate oferi oricărui angajat o idee aproximativă despre locul în care se află organizația sa.

Unde se potrivește Perplexity

Perplexity Computer sprijină parcursul către maturitatea AI organizațională prin aducerea a 20 de modele avansate într-un singur sistem, acoperind cercetarea, analiza, conținutul și codul, în loc să ruleze fiecare ca pe un instrument separat. Acesta direcționează munca direct între acele modele, genul de orchestrare care marchează etapele mai avansate ale maturității.

Întrebări frecvente

Ce este un model de maturitate AI?
Un cadru care punctează capacitatea AI a unei organizații și îi atribuie un nivel bazat pe cât de dezvoltată și deliberată este utilizarea AI.

Care sunt etapele maturității AI?
Majoritatea cadrelor descriu un arc similar: experimentare nestructurată, apoi proiecte pilot structurate, apoi AI integrat în fluxurile de lucru zilnice, apoi AI care rulează în întreaga organizație cu autonomie.

Prin ce diferă maturitatea AI de adopția AI?
Adopția măsoară dacă instrumentele AI sunt utilizate sau nu. Maturitatea măsoară cât de eficient sunt utilizate acestea.

Care este diferența dintre maturitatea AI și pregătirea pentru AI?
Pregătirea măsoară dacă infrastructura și datele sunt puse la punct pentru a utiliza bine AI. Maturitatea măsoară dacă organizația și-a construit efectiv operațiunile în jurul acelei capacități.

Ce înseamnă guvernanța AI?
Regulile și procesele care determină modul în care AI este utilizat în mod responsabil în cadrul unei organizații, incluzând cine aprobă noile cazuri de utilizare și ce este revizuit înainte de implementare.

Ce este AI bazat pe agenți?
Sisteme AI care pot acționa pe cont propriu, îndeplinind sarcini în pași multipli în loc să răspundă doar la un singur prompt.

Ce este orchestrarea AI?
Rularea mai multor modele sau sisteme AI împreună, astfel încât unul să poată transmite o parte dintr-o sarcină altuia, în loc să utilizeze fiecare instrument în izolare.

Cum își poate îmbunătăți o organizație maturitatea AI?
Trecând dincolo de experimentarea izolată spre proiecte pilot structurate cu o responsabilitate clară, apoi conectând AI la date și fluxuri de lucru reale și integrând guvernanța pentru cazurile în care AI poate acționa fără revizuire.