AI Readiness: Avaluació de la preparació organitzativa per a l'adopció de la IA

Què és la AI Readiness i per què és important?

La intel·ligència artificial com a tecnologia transformadora d'ús general

La intel·ligència artificial (IA) ha emergit com una tecnologia transformadora d'ús general, de manera molt semblant a l'electricitat o a Internet. El seu potencial per revolucionar les indústries i redefinir els models de negoci és immens. La IA permet a les organitzacions automatitzar processos, obtenir informació de grans quantitats de dades i crear productes i serveis innovadors. Tanmateix, malgrat el seu potencial transformador, moltes empreses tenen dificultats per anar més enllà de les implementacions pilot de solucions d'IA.

El 2019, els estudis indicaven que al voltant del 80% de les grans organitzacions havien tingut com a objectiu adoptar o ja havien adoptat alguna forma d'IA. Tot i això, només al voltant del 8% d'aquestes organitzacions van aconseguir integrar la IA a les seves pràctiques bàsiques. Aquesta bretxa significativa posa de manifest un repte comú: si bé les empreses reconeixen la importància de la IA, sovint troben difícil escalar projectes pilot en implementacions completes a tota l'organització.

Reptes i factors que limiten l'adopció de la IA

La dificultat d'escalar l'adopció de la IA prové de diversos factors intrínsecs a la naturalesa de la IA com a tecnologia d'ús general. Les aplicacions de la IA són àmplies i no sempre directament evidents, cosa que dificulta que les organitzacions identifiquin on i com implementar-la de manera efectiva. L'adopció de la IA introdueix complexitats a múltiples nivells i diversos factors limiten el seu ús més enllà dels projectes pilot:

1. Disponibilitat de dades i objectius clars: els sistemes d'IA requereixen grans volums de dades d'alta qualitat. Les organitzacions que no tenen prou dades o no produeixen dades rellevants per als seus objectius tenen dificultats per desenvolupar models d'IA eficaços. És crucial tenir objectius empresarials clars per guiar la recopilació i la utilització de dades.

2. Maduresa i idoneïtat tecnològica: La implementació de solucions d'IA requereix una experiència tècnica substancial, una infraestructura de dades robusta i la integració de noves tecnologies amb els sistemes existents. En alguns camps, els algoritmes, els enfocaments i el programari adequats encara estan en desenvolupament, cosa que limita la funcionalitat de la IA en aquestes àrees.

3. Cost de desplegament: La implementació de la IA pot ser costosa, no només econòmicament, sinó també pel que fa a recursos com ara coneixement expert, supervisió humana, potència de càlcul, recursos de programari, instal·lacions de maquinari i xarxa, i temps de desenvolupament. Sovint, les organitzacions subestimen aquests costos, que van més enllà de la mera inversió monetària.

4. Reptes organitzatius: La integració de la IA requereix canvis en les estructures organitzatives, els fluxos de treball i la cultura. La resistència al canvi, la manca d'una visió clara i el suport insuficient del lideratge poden impedir l'adopció. Les organitzacions han d'abordar proactivament aquests problemes per facilitar una integració reeixida de la IA.

5. Reptes individuals: Els empleats poden no tenir les habilitats necessàries per treballar amb tecnologies d'IA, cosa que requereix programes de formació i desenvolupament. Sense un desenvolupament adequat de les habilitats, el personal pot resistir-se a la implementació de la IA o no ser capaç d'aprofitar les eines d'IA de manera eficaç.

Aquests reptes expliquen per què l'ús de la IA sovint es limita a àrees específiques on les dades són abundants, les tecnologies són madures i els costos de desplegament són manejables . Per exemple, els assistents digitals virtuals com Alexa, Siri i Google Assistant s'han convertit en una part integral de la vida quotidiana, gestionant amb èxit una àmplia gamma de sol·licituds dels clients. De la mateixa manera, la tecnologia de reconeixement facial basada en IA ara és habitual en telèfons intel·ligents i sistemes de seguretat. Aquestes aplicacions han passat del concepte a l'ús generalitzat perquè compleixen els criteris anteriors.

Per contra, altres aplicacions d'IA han trigat més a materialitzar-se. Els cotxes autònoms, tot i que es van concebre fa dècades, tot just ara comencen a aparèixer en entorns molt controlats. El retard es deu a les complexitats tècniques, a les preocupacions de seguretat i als enormes costos associats al desenvolupament i la implementació d'aquestes tecnologies avançades.

Les organitzacions han d'abordar proactivament aquests reptes multifacètics per mitigar els riscos i garantir l'adopció amb èxit de la IA. Si no ho fan, poden quedar projectes estancats, recursos malgastats i oportunitats perdudes per obtenir un avantatge competitiu.

Comprensió de AI Readiness

Per afrontar les complexitats de l'adopció de la IA, les organitzacions primer han d'avaluar la seva AI Readiness. La AI Readiness es defineix com la preparació d'una organització per implementar canvis relacionats amb aplicacions i tecnologies relacionades amb la IA . Reflecteix la capacitat de l'organització per gestionar els reptes tècnics, organitzatius i individuals associats a la integració de la IA.

L'avaluació de AI Readiness implica avaluar diversos factors crítics:

• Infraestructura de dades: Disponibilitat de dades suficients i d'alta qualitat i la capacitat de gestionar i utilitzar aquestes dades de manera eficaç.

• Capacitat tecnològica: accés a les tecnologies, algoritmes i eines adequades necessàries per desenvolupar i implementar solucions d'IA.

• Experiència i habilitats: Possessió de l'experiència necessària, ja sigui internament o a través de col·laboracions, per implementar i mantenir sistemes d'IA.

• Recursos financers i operatius: pressupost adequat per a projectes d'IA, considerant tots els costos més enllà del desplegament inicial, incloent-hi el manteniment, l'escalabilitat i la formació.

• Alineació estratègica: comprensió clara de com la IA s'alinea amb els objectius empresarials i l'impacte potencial en els processos i la cultura organitzativa.

Avaluant a fons aquestes àrees, les organitzacions poden identificar les mancances en la seva preparació i desenvolupar estratègies per abordar-les. Aquest enfocament proactiu augmenta la probabilitat d'una adopció reeixida de la IA, permetent a les empreses aprofitar al màxim el potencial transformador de la IA.

Comprendre i millorar la preparació per a la IA és crucial per diverses raons:

• Mitigació de riscos: identificar els possibles obstacles a temps ajuda a prevenir errors costosos i garanteix que els recursos s'assignin de manera eficaç.

• Planificació estratègica: una avaluació clara guia la presa de decisions i la priorització de les iniciatives d'IA que s'alineen amb els objectius empresarials.

• Avantatge competitiu: les organitzacions que estan preparades per a la IA poden innovar més ràpidament, respondre als canvis del mercat de manera més eficaç i oferir un valor afegit als clients.

• Adaptació cultural: Preparar la força laboral per a la integració de la IA fomenta una cultura d'innovació i aprenentatge continu.

La AI Readiness és un factor crític que determina si una organització pot anar més enllà de projectes pilot aïllats cap a solucions d'IA totalment integrades que generin un valor empresarial significatiu. En avaluar i millorar la seva preparació, les empreses es posicionen per aprofitar les oportunitats que presenta la IA, garantint que segueixen sent competitives en un mercat cada cop més digital i basat en dades.

Les dimensions de la AI Readiness

Marcs comuns d'avaluació de la AI Readiness

Avaluar la preparació d'una organització per a l'adopció de la IA és un procés multifacètic que ha estat objecte d'una extensa investigació i desenvolupament. Existeixen diversos marcs d'avaluació de la preparació per a la IA, cadascun dissenyat per avaluar diferents aspectes de la preparació d'una organització. Si bé aquests marcs comparteixen objectius comuns, sovint difereixen en metodologia i èmfasi, destacant tant similituds com perspectives úniques en el camp.

Per proporcionar claredat i destacar les similituds entre els diversos marcs d'avaluació de la preparació per a la IA, els hem agrupat en funció de les seves àrees d'enfocament principals, tal com s'ha descrit.

• Marcs centrats en el govern i el sector públic: aquests marcs estan dissenyats específicament per avaluar la preparació per a la IA en institucions governamentals i serveis públics, tenint en compte factors exclusius del sector públic.

[Oxford Insights]

• Marcs ètics i de governança centrats en la IA: emfatitzen les implicacions ètiques de la IA i la importància de les estructures de governança per garantir l'adopció responsable de la IA.

[Marc ètic d'IA d'AI4People, Conjunt d'eines d'IA per a juntes del Fòrum Econòmic Mundial]

• Models de maduresa: aquests marcs avaluen el nivell de maduresa en l'adopció de la IA, proporcionant una guia des de l'exploració inicial fins a la integració i transformació completes.

[Model de maduresa d'IA de Gartner o Microsoft]

• Marcs estratègics i centrats en el negoci per part d'empreses de consultoria : Desenvolupats per empreses de consultoria líders, aquests marcs ofereixen avaluacions completes que cobreixen l'estratègia, la tecnologia, les dades, la cultura i més, adaptades als entorns empresarials.

[Avaluació de preparació per a la IA de BCG de McKinsey's i Deloitte]

• Marcs centrats en dades i tecnologia: es concentren específicament en els aspectes tècnics de la preparació per a la IA, com ara la infraestructura de dades, les capacitats analítiques i els processos tecnològics.

[Marc de preparació per a la IA de Forrester d'IBM]

Tot i que els marcs anteriors comparteixen un objectiu comú d'avaluar la AI Readiness, difereixen en el seu enfocament i àrees d'enfocament: algunes avaluacions posen més èmfasi en consideracions ètiques, compliment normatiu o requisits específics de la indústria. D'altres poden centrar-se més en aspectes culturals, com ara les actituds dels empleats envers la IA o la capacitat d'innovació de l'organització.

Avaluació de la AI Readiness de Somia

Amb més de cinc anys d'experiència en consultoria d'IA i més de 20 projectes d'IA reeixits, hem desenvolupat un marc integral d'avaluació de la AI Readiness adaptat a les diverses necessitats de les organitzacions. La nostra experiència ha demostrat que el primer pas crític en qualsevol iniciativa d'IA és comprendre el nivell de preparació actual de l'organització. Aquesta comprensió ens permet planificar i implementar solucions d'IA que siguin efectives i sostenibles.

La nostra avaluació de la preparació per a la IA es basa en tres dimensions crítiques que hem identificat com a essencials per a una adopció reeixida de la IA:

1. Dades

2. Tecnologia i habilitats

3. Organització i lideratge

En centrar-nos en aquestes dimensions, garantim una avaluació holística que cobreix tots els aspectes de la preparació per a la IA, des de les capacitats tècniques fins a la cultura organitzativa.

Estructura d'avaluació de AI Readiness de Somia

El nostre marc d'avaluació està dissenyat per oferir amplitud i profunditat, utilitzant versions curtes i llargues per adaptar-se a les necessitats específiques de cada organització. A continuació es mostra una visió general de l'estructura i els temes tractats dins de cada dimensió:

1. Dades

• Qualitat de les dades: Avaluació de la precisió, la integritat i la fiabilitat de les dades.

• Infraestructura de dades: Avaluació dels sistemes de recopilació, emmagatzematge i gestió de dades.

• Dades per a IA: Determinació de la disponibilitat de dades adequades per a aplicacions d'IA.

• Tractament de dades sensibles: garantir el compliment de les lleis de protecció de dades i els estàndards ètics.

• Tipus de dades: Identificació de diversos formats i fonts de dades rellevants per a projectes d'IA.

• Privacitat de dades: Implementació de polítiques per protegir la informació personal i sensible.

• Pràctiques ètiques d'IA: promoure la transparència i la justícia en els algoritmes d'IA.

• Compliment de la normativa d'IA: Adhesió a les normatives i directrius específiques de la indústria.

2. Tecnologia i habilitats

• Infraestructura informàtica: revisió de les capacitats del maquinari, el programari i la xarxa.

• Integració de la IA: Planificació per a una integració perfecta de les solucions d'IA amb els sistemes existents.

• Eines i tecnologies d'IA: Identificació i desplegament de plataformes i eines d'IA adequades.

• Talent en IA: Avaluació de la disponibilitat de personal qualificat i abordació de les mancances de competències.

• Inversió en formació en IA: destinar recursos a la formació i el desenvolupament de les habilitats dels empleats.

• Col·laboracions i associacions: aprofitament de l'experiència externa i construcció d'aliances estratègiques.

• Inversió en IA: Assignació de recursos financers per a iniciatives d'IA, incloent-hi R+D i implementació.

3. Organització i lideratge

• Coneixement de la IA del lideratge: avaluar la comprensió i el suport dels líders a la IA.

• Objectius i estratègia de la IA: Definició d'objectius clars alineats amb els objectius empresarials.

• Necessitats empresarials i casos d'ús: Identificació d'aplicacions pràctiques de la IA per resoldre reptes empresarials.

• Punt de vista sobre la IA: Comprendre les percepcions, expectatives i preocupacions sobre la IA dins de l'organització.

• Reptes en la implementació de la IA: Reconèixer els possibles obstacles i resistències.

• Cultura corporativa àgil: Foment de l'adaptabilitat i la capacitat de resposta al canvi.

• Plans d'implementació de la IA: Desenvolupament de fulls de ruta per a l'adopció i l'escalat de la IA.

• Retorn de la inversió (ROI): Establir mètriques per mesurar l'èxit dels projectes d'IA.

• Exploració de casos d'ús: priorització de projectes d'IA en funció de la viabilitat i l'impacte.

Els beneficis de l'avaluació de preparació per a la IA de Somia

• Solucions personalitzades: El nostre marc de treball ens permet adaptar solucions d'IA que s'alineen amb el context i els objectius únics de l'organització.

• Mitigació de riscos: Identificar els possibles reptes aviat permet una planificació proactiva i redueix el risc de fracàs del projecte.

• Alineació estratègica: garantir que les iniciatives d'IA donin suport als objectius empresarials generals millora el valor i l'impacte.

• Optimització de recursos: L'assignació eficient dels recursos financers, tecnològics i humans maximitza el retorn de la inversió.

• Integració cultural: Abordar la preparació organitzativa i individual fomenta un entorn favorable a l'adopció de la IA.

Aprofitant la nostra àmplia experiència i el nostre marc d'avaluació integral, Somia permet a les organitzacions navegar amb èxit per les complexitats de l'adopció de la IA. Comprendre les dimensions de la preparació per a la IA és un pas crucial per transformar els projectes pilot en capacitats bàsiques, i en última instància, desbloquejar tot el potencial de la IA per a un avantatge competitiu sostingut.

La importància de l'avaluació contínua de la AI Readiness

És important reconèixer que la preparació per a la IA no és una avaluació puntual, sinó un viatge continu. El panorama tecnològic està evolucionant ràpidament, i també ho fan les capacitats i els reptes associats a la IA. Fins i tot si ja heu avaluat prèviament la vostra preparació, l'avaluació contínua garanteix que la vostra organització es mantingui alineada amb els darrers avenços i les millors pràctiques. Les avaluacions periòdiques us permeten adaptar-vos als canvis, refinar les estratègies i mantenir un avantatge competitiu en un mercat en constant canvi.

Conclusions

Embarcar-se en el viatge de la IA pot ser descoratjador, però entendre la preparació per a la IA de la vostra organització és el primer pas crucial cap a una adopció reeixida. A Somia, oferim una avaluació completa de la preparació per a la IA per ajudar-vos a identificar els punts forts, descobrir les mancances i crear una guia personalitzada per a la integració de la IA, tot completament gratuït. Aquesta avaluació sense compromís us permet prendre decisions informades i estableix les bases per a un creixement transformador.

No ho dubtis: avalua la teva AI Readiness ara, completament gratuïtament!

Prova-ho ara