Разбираемся, что это такое и как достигать таких результатов.
С помощью AI можно не только создавать картинки или тексты, искусственному интеллекту уже поручают задачи по продажам или, скажем, отдают ему на откуп контроль складских запасов. Внедрение AI в самые разные процессы позволяет где-то сэкономить, а где-то разглядеть не самые очевидные точки роста. Результаты работы компании с точки зрения внедрения технологий на основе искусственного интеллекта называют AI-зрелостью. Разбираем, что это такое, как её оценить и как она помогает зарабатывать больше.
Что такое AI-зрелость
Индекс AI-зрелости (AI maturity index) показывает, насколько активно и результативно компания использует искусственный интеллект. В продвинутых компаниях уровень интегрированности нейросетей и других AI-решений в бизнес-процессы достигает 30%. И это заметно сказывается на результатах работы. В Сбербанке, например, финансовый эффект от применения искусственного интеллекта превысил в 2023 году 350 млрд рублей, а за три года, начиная с 2021-го, — 800 млрд.
Количество AI-продвинутых компаний, по прогнозам, будет расти. В августе-сентябре 2021 года Accenture провела опрос 1600 топ-менеджеров из более чем тысячи крупнейших компаний мира. Тогда зрелых компаний с преимуществами в сфере AI было 12%, в 2024 году их должно стать 27%.
Чем AI-зрелость отличается от цифровой
Под цифровой зрелостью понимают масштаб и глубину внедрения digital-решений в компании. В этом случае рассматриваются применяемые цифровые продукты и сервисы, оценивают вовлечённость технологий в бизнес-процессы, продажи, коммуникации. В случае с AI-зрелостью фокус — на анализе собираемых в компании данных, они обычно и выступают базой для применения искусственного интеллекта.
Как измеряют индекс AI-зрелости в разных отраслях
Основные параметры оценки AI-зрелости:
- стратегия — глобальное видение эволюции бизнеса и трансформации процессов с учётом внедрения технологий AI;
- результаты применения — как уже используется AI в компании, есть ли эффект;
- данные — какие и как собираются, оцениваются и используются в дальнейшем;
- инфраструктура — оценка возможностей по внедрению AI в разных подразделениях;
- кадры и компетенции — наличие специалистов по AI, а также навыков работы с AI у сотрудников разных подразделений и системы обучения этим скиллам в компании.
Показатели AI-зрелости различаются в зависимости от отрасли: автомобилестроителям и сельхозпроизводителям нужны разные инструменты на базе искусственного интеллекта.
Для чего применяют искусственный интеллект в различных отраслях
Как определить AI-зрелость
Есть несколько фреймворков, которыми можно воспользоваться для оценки индекса зрелости. Наиболее распространённые: Accenture, Element AI, Centers of Excellence (U.S. General Services Administration), Gartner, Infosys, IBMAI Sweden, Innovation and Commercialization Working Group, Microsoft, Singapore, Statworx, The broadcast commission for sustainable development, VTT, РАНХиГС, Сбербанк совместно с АНО «Цифровая экономика».
В каждом свои шкалы, вопросы, способы анализа. Например, Сбербанк и АНО «Цифровая экономика» основывают индекс на 40 показателях, которые дают возможность получить достаточно точную оценку. Фреймворк компании VTT позволяет визуализировать базовую оценку для более наглядного сравнения, но количество анализируемых параметров в экспресс-тесте меньше. У Microsoft — очень большой опросник (около 200 вопросов).
Итоги часто предоставляются в виде графиков или моделей, на которых проще увидеть точки соприкосновения и расхождения с лидерами отрасли. Уровни зрелости на моделях в разных фреймворках различаются, но по сути итоги схожи. Например, у Gartner их пять.
- «Знаем» (Awareness) — уровень, на котором компания знакомится и экспериментирует с инструментами AI.
- «Внедряем» (Active) — бизнес запускает пилотные проекты c AI.
- «Оперируем» (Operational) — AI включён в бизнес-процессы, а в стратегии появляются конкретные измеряемые цели.
- «Используем системно» (Systemic) — технологии на основе AI постоянно проактивно внедряют в разные бизнес-процессы.
- «Трансформируемся» (Transformational) — AI становится одним из основных элементов бизнес-стратегии и неотъемлемой частью корпоративной культуры.
Accenture выделяет четыре типа компаний: AI experimenters (экспериментаторы), AI builder (строители), AI innovators (инноваторы), AI achievers (победители).
В чём выгода от этих измерений
Использование AI-технологий в финансовой и операционной деятельности увеличивает скорость роста ежегодной прибыли на 80%. Первый шаг на пути к такому прорыву — оценить, насколько искусственный интеллект уже встроен в работу компании, и увидеть направления для его внедрения. AI-инструментов и вариантов их применения так много, что можно найти пути развития для компании любого уровня и области деятельности. Можно регулировать работу ламп в теплицах или анализировать эффективность клиентских рассылок, контролировать состав цемента или разрабатывать учебные программы.
Воспользовавшись индексом AI-зрелости можно трезво оценить собственные возможности и, подсмотрев интересное решение у лидера отрасли, перенять его. Например, внедрив, как Х5 Retail Group, технологию отслеживания заполнения полок, можно повысить эффективность работы магазина, автоматически дозаказывая популярные товары и не пополняя запасы того, что не пользуется спросом. Или можно использовать искусственный интеллект для анализа потребительского поведения, как Сбер, чтобы повысить число откликов и поднять выручку (результаты Сбера — +5% и +4% соответственно). В целом больше половины представителей 150 компаний, участвовавших в опросе об использовании AI-решений, подтвердили возврат инвестиций в big-data-проекты в течение 1—3 лет.
Что делать, если результаты оценки не устраивают
Нужно, опираясь на полученные данные, разработать дорожную карту цифровой эволюции. Конкретные шаги зависят от инфраструктуры компании, отрасли, используемых digital-решений и многого другого. Но любой план по повышению зрелости обычно включает одинаковую последовательность шагов:
- стратегическое планирование — создание обоснованной стратегии внедрения искусственного интеллекта, соотносящейся с бизнес-целями компании;
- обработку данных: анализ и оптимизация имеющихся данных, создание устойчивых систем управления данными для поддержки AI-проектов;
- обучение и развитие команды для внедрения AI-решений;
- эксперименты и пилотные проекты;
- интеграцию и масштабирование.
Читайте также:
На все руки. Как ИИ поднимает эффективность бизнеса
Доступная медицина. Как искусственный интеллект улучшает качество медпомощи в регионах
Обмен метриками и слепые тесты. Как внедрять ИИ и оценивать его эффект для бизнеса
