Ваша організація може бути однією з багатьох, які поспішають впроваджувати штучний інтелект. Але чи знаєте ви, на якому етапі моделі зрілості ШІ ви знаходитесь?
Модель зрілості ШІ — це більше, ніж просто основа для розуміння ШІ, а стратегічний посібник, який допомагає перетворити інвестиції у ШІ на відчутні бізнес-результати.
Дослідження IDC, проведене у 2024 році на замовлення Microsoft під назвою «Бізнес-можливості штучного інтелекту», показало, що організації отримують у 3,7 раза більше прибутку за кожен долар, витрачений на генеративний штучний інтелект. Але багатьом організаціям важко перейти межі пілотних проектів. Хоча більшість перших користувачів процвітають, їм важко досягти реального, масштабованого успіху в галузі штучного інтелекту.
Розуміння вашого місця на шкалі може дати вашому бізнесу перевагу над конкурентами. Давайте заглибимося в те, що саме являє собою модель зрілості ШІ, що визначає ключові рівні та деякі труднощі безпечного впровадження ШІ.
По-перше, що таке модель зрілості ШІ?
Модель зрілості ШІ окреслює поступові етапи впровадження ШІ. Це починається від початкового експериментування до інтеграції в масштабах усього підприємства. Вона допомагає компаніям оцінити свої можливості, виявити прогалини та масштабувати ШІ таким чином, щоб максимізувати вплив.
Кілька компаній мають різні погляди на те, що охоплює модель зрілості ШІ (або «шкала», або «крива»). Тим не менш, ці рамки зрілості мають схожі цілі. Вони спрямовані на тестування можливостей ШІ, усунення перешкод та планування чіткого шляху зростання на основі ШІ.
Розуміння поточного стану вашої організації у сфері штучного інтелекту дає вам корисні стандарти для вимірювання вашого прогресу та зростання. Це стосується незалежно від того, чи ви тестуєте ШІ на невеликих проектах, чи робите його центральною частиною своєї бізнес-стратегії.
Ключові рівні моделі зрілості ШІ
У міру того, як організації впроваджують штучний інтелект у свою щоденну роботу, вони проходять різні етапи розвитку. Не лише у впровадженні штучного інтелекту, але й у тому, як вони розвивають використання даних. Цей шлях відображає ширший зсув — від простого управління даними до отримання змістовної аналітики та, зрештою, забезпечення інтелекту, який стимулює інновації.
Знову ж таки, експерти не погоджуються щодо однієї конкретної моделі розвитку ШІ. Але корисно розглядати розвиток ШІ як такий, що відбувається на трьох основних рівнях: операційний ШІ, стратегічний ШІ та трансформаційний ШІ. Кожен етап відкриває нові можливості та конкурентні переваги для організацій.
| Рівень зрілості ШІ | Опис | Ключові напрямки діяльності | Приклади використання |
| Рівень I | Штучний інтелект автоматизує повторювані завдання для підвищення ефективності. Більшість організацій залишаються на цьому етапі та обробляють величезні обсяги даних без глибокої інтеграції ШІ. | - Автоматизація процесів (роботизована автоматизація процесів, обробка природної мови) | - Автоматизація кол-центру |
| Оперативний ШІ | - Модернізація даних | - Чат-боти на базі штучного інтелекту | |
| - Зниження витрат та підвищення ефективності | - Базова автоматизація бізнес-процесів | ||
| Рівень II | Штучний інтелект вбудовується в бізнес-операції для збільшення доходів, покращення процесу прийняття рішень та покращення взаємодії з користувачами. На цьому етапі вкрай важливо надійне управління даними. | - Безпека даних та відповідність вимогам | - Фінансове прогнозування |
| Стратегічний ШІ | - Прогнозна аналітика | - Персоналізація клієнта | |
| - Аналітика на основі штучного інтелекту | - Розумні вдосконалення продукту | ||
| Рівень III | Штучний інтелект (ШІ) є основою бізнес-стратегії. Він стимулює зміни в галузі за допомогою когнітивного інтелекту та глибокого навчання. ШІ також використовується для створення нових можливостей та зміни форми ринків. | - Генеративний штучний інтелект та глибоке навчання | - Контент, курований штучним інтелектом |
| Трансформаційний ШІ | - Продукти та послуги на базі штучного інтелекту | - Автоматизація прийняття бізнес-рішень на основі штучного інтелекту | |
| - Етика та відповідальний ШІ | - Розширені можливості керування другими пілотами на базі штучного інтелекту та персоналізації |
У міру проходження цих трьох рівнів організації одночасно просуваються шляхом модернізації даних.
Рівень I: Оперативний ШІ
На цьому базовому рівні організації ведуть звичайний бізнес (високо транзакційний та помірно аналітичний), при цьому окремі особи або команди застосовують ШІ для підвищення операційної ефективності. Ці «дилетанти» використовують ШІ для автоматизації повторюваних завдань, що виконуються співробітниками-людьми. Організації першого рівня повинні застосовувати ШІ до внутрішніх можливостей з чітким аналізом витрат і вигод. Деякі приклади включають автоматизацію кол-центрів та послуги ШІ, такі як автоматизація агентських процесів, для скорочення ручної, повторюваної роботи.
Більшість організацій першого рівня керують великими обсягами структурованих та неструктурованих даних. Це включає записи клієнтів, транзакційні бази даних та бізнес-операції. Ці дані мають величезний потенціал для штучного інтелекту, але лише за умови безпечного використання.
На цьому рівні для організацій життєво важливо побудувати модель управління на основі штучного інтелекту, щоб забезпечити інновації, гарантуючи при цьому конфіденційність клієнтів та контроль витрат. Ви ж не хочете, щоб ваші співробітники «виходили з-під контролю» з власними обліковими записами ChatGPT, але ви також хочете використовувати можливості цих платформ змістовним та безпечним способом для руху вперед.
Рівень II: Стратегічний ШІ
Завдяки належним заходам безпеки та практикам організації на цьому рівні виходять за рамки автоматизації. Вони інтегрують штучний інтелект у свій бізнес, щоб значно вплинути на дохід або прибутки. Штучний інтелект покращує взаємодію з користувачами та цінність для клієнтів. Він також допомагає покращити процес прийняття рішень та створювати розумніші продукти та послуги.
Ключовим компонентом цього етапу є відповідність даних, що забезпечує безпеку та масштабованість. Ключові напрямки діяльності включають:
- Виявлення конфіденційних даних та маскування даних : ідентифікація та захист персональної інформації ( PII ) та захищеної медичної інформації (PHI).
- Пайплайни DataOps: Управління потоком даних та їх цілісністю в корпоративних системах.
- Аналітика на основі штучного інтелекту: розробка прогностичних моделей для прогнозування бізнес-результатів.
Добре керована система даних допомагає організаціям використовувати прогнозну аналітику. Це дає їм глибше розуміння та готує їх до наступного етапу розвитку штучного інтелекту.
Управління налагоджено, сцена підготовлена. Це «шлюз» до корпоративної аналітики. Дозвольте мені прояснити: ви НЕ МОЖЕТЕ пропустити цей крок.
Належні практики дотримання вимог гарантуватимуть, що ви зможете навчати та вдосконалювати проекти ШІ за стандартними принципами CI/CD, включаючи shift-left та безперервне тестування, а також захищатимете конфіденційні дані клієнтів.
Рівень III: Трансформаційний ШІ
На найвищому етапі організації використовують штучний інтелект для стимулювання змін та інновацій у галузі. Ці далекоглядні компанії впроваджують штучний інтелект у свої основні продукти та послуги, стимулюючи інновації на ринку.
Нижче наведено кілька реальних прикладів галузей, що використовують трансформаційний штучний інтелект:
- Фінансові послуги створюють повністю автономні банківські та гіперперсоналізовані консультаційні послуги.
- Охорона здоров'я переходить на прогнозну медицину та прецизійне лікування.
- Страхування розробляє динамічні моделі ризиків та миттєву обробку страхових випадків.
- Роздрібна торгівля переосмислює ланцюги поставок та поєднує фізичний та цифровий досвід.
На цьому етапі бізнес виходить у сферу, що виходить одразу за межі традиційної аналітики. Тут починають використовуватись прогнозування, регресійне моделювання та передбачення. Це відкриває доступ як до бізнес-аналітики (внутрішньої організації), так і до персоналізації (яка дуже бажана серед клієнтів).
Одна ключова річ, яку слід пам'ятати, це різниця між традиційними моделями машинного навчання (алгоритмічними) та сучасним генеративним штучним інтелектом (алгоритмічним, але з чистим створенням нового).
Через генеративний характер LLM, дифузійних моделей тощо, виникають нові виклики, на які слід звернути увагу:
- Моделі, що вивчають реальні дані, які вони не можуть забути
- Моделі, що вивчають реальні дані, якими вони можуть випадково поділитися з іншими користувачами
- «Галюцинації» критичних деталей, які можуть вплинути на ваш бізнес (внутрішні) або клієнтів (зовнішні).
Турбуєтеся про штучний інтелект та конфіденційність даних? Ви не самотні.
82% респондентів в останньому Звіті про стан відповідності та безпеки даних висловили занепокоєння щодо штучного інтелекту та конфіденційності даних.
Безпека даних є критично важливою незалежно від того, на якому етапі зрілості ви знаходитесь. ШІ не забуває дані, на яких він навчався. Якщо він отримує конфіденційні дані, ці дані можуть з'явитися знову неочікуваним та неконтрольованим чином.
Досягнення зрілості ШІ: ефект рогатки
Якщо ви коли-небудь дивилися фільм про космічні подорожі, то, мабуть, знаєте про «ефект рогатки». Це коли космічний корабель використовує небесне тіло (наприклад, Місяць) як «силу тяжіння», щоб переміститися в космосі швидше, ніж це можливо за допомогою лише двигунів.
Просування по кривій зрілості штучного інтелекту працює таким чином. Щойно ви досягнете фази управління даними та забезпечите захист свого бізнесу та користувачів, імпульс стане незаперечним. Організації, які будують потужні канали передачі даних, які вони можуть вільно використовувати, не боячись порушень відповідності, досягнуть неймовірного прискорення у своїй подорожі до зірок.
Кожна галузь має можливість змінити свій світ за допомогою технологій штучного інтелекту. Ось кілька питань, які слід поставити собі, розглядаючи ваші внутрішні ініціативи у сфері штучного інтелекту, щоб визначити рівень зрілості штучного інтелекту у вашій організації:
- Ви застосовуєте штучний інтелект до практичного внутрішнього проекту з чіткою цільовою вигодою? Ви працюєте на рівні I.
- Чи впроваджуєте ви штучний інтелект у всі операції вашого бізнесу? Чи покращує це взаємодію з користувачами, зростання, доходи чи прибутки? Ви працюєте на другому рівні.
- Чи забезпечує штучний інтелект глибоке розуміння та зміни для вашої організації? Чи дозволяє він вам створювати рішення, які переосмислять вашу галузь? Ви працюєте на третьому рівні.
Якщо ви ще не почали використовувати програми штучного інтелекту, ви перебуваєте на рівні 0 і швидко відстаєте від решти світу.
Через 10 років провідні організації майже в кожній галузі повною мірою скористаються перевагами технологій штучного інтелекту, щоб революціонізувати свою галузь та зміцнити свої позиції.
Впроваджуйте модель зрілості штучного інтелекту з проактивною відповідністю вимогам даних
У міру того, як ваше підприємство просувається через модель зрілості штучного інтелекту, дотримання вимог та безпека даних стають дедалі важливішими. Організації, які надають пріоритет дотриманню вимог штучного інтелекту на кожному етапі свого шляху до зрілості, зараз матимуть кращі можливості для успіху. Ті, хто ігнорує дотримання вимог щодо даних, ризикують зіткнутися з серйозними проблемами, такими як значні штрафи, витоки даних та збої моделі штучного інтелекту.
Масштабне надання даних, сумісних зі штучним інтелектом
Perforce Delphix пропонує комплексні рішення для штучного інтелекту та аналітики, які підтримують розвиток вашої організації протягом усього етапу розвитку штучного інтелекту. Perforce допомагає забезпечити безпечні, відповідні та високоякісні дані, що є основою ваших ініціатив у сфері штучного інтелекту. Delphix дозволяє вам:
- Захистіть понад 170 джерел даних, включаючи Microsoft Fabric, Microsoft Azure, Snowflake та Databricks.
- Маскуйте до 4 мільярдів рядків на годину, усуваючи дорогі затримки та пришвидшуючи впровадження інновацій.
- Повна інтеграція з робочими процесами штучного інтелекту на локальних та хмарних платформах, що забезпечує легку сумісність з конвеєрами штучного інтелекту.
- Забезпечте послідовне маскування в гібридних хмарних середовищах, підтримуючи точність даних та покращуючи впровадження аналітиками та розробниками.
Створіть міцну основу, необхідну для пришвидшення вашого шляху від базової автоматизації до стратегічної інтеграції та, зрештою, трансформаційного штучного інтелекту. Зверніться до компанії Ідеалсофт, щоб обговорити, як Perforce може допомогти вашій організації пришвидшити дотримання вимог, підвищити безпеку даних та пришвидшити інновації на базі штучного інтелекту.
