Lépés a Következő Szintre: Az MI Érettség Felmérése és Fejlesztése
Előző cikkünkben bemutattuk, hogyan maximalizálható az érték egy IT tanácsadó partner bevonásával a digitális érettség felmérése során, és láthattuk, hogy ez a folyamat átlagosan 6-12 hetet vesz igénybe, de 2,8-szor gyorsabb megvalósítást eredményez.
A digitális transzformáció legújabb és leginkább formáló erejű hulláma a mesterséges intelligencia (MI). Bár az MI a digitális ökoszisztéma része, a rá való felkészültség felmérése egy sokkal speciálisabb és részletesebb megközelítést igényel. Az általános digitális érettség szükséges előfeltétel, de önmagában nem garantálja az MI-projektek sikerét.
Az MI érettség felmérése a szervezet azon specifikus képességeire fókuszál, amelyek az MI-rendszerek építéséhez, bevezetéséhez és menedzseléséhez szükségesek. Ezek a képességek jóval meghaladják a hagyományos IT-rendszerekkel szemben támasztott követelményeket. Míg a digitális érettség általában a technológiai infrastruktúrát, a digitális folyamatokat és az általános digitális készségeket vizsgálja, az MI érettség sokkal mélyebbre ás.
A McKinsey AI Report szerint a vállalatok mindössze 23%-a rendelkezik kialakult AI stratégiával, miközben 72%-uk már kísérletezik AI megoldásokkal. Az IBM Institute for Business Value kutatása kimutatta, hogy azok a szervezetek, amelyek strukturált AI-érettség felmérést végeznek, 65%-kal nagyobb valószínűséggel érnek el sikeres AI implementációt, és átlagosan 38%-kal magasabb ROI-t mutatnak fel AI projektjeikből.
Az MI Felkészültség Három Pillére
Az MI érettség három alapvető, egymásra épülő pillérre támaszkodik, a Microsoft keretrendszere és más vezető tanácsadók (pl. KPMG, Deloitte) meglátásai alapján.
- Pillér: MI-specifikus Készségek és Kultúra: Ez túlmutat az általános digitális írástudáson. Magában foglalja az adattudomány, a gépi tanulás, a prompt engineering, az MI-modell kiválasztás és az MLOps (Machine Learning Operations) területein szerzett szakértelmet. Kulcsfontosságú továbbá egy olyan kultúra, amely megérti, hogyan kell az MI-vel együttműködni, beleértve az eredményeinek ellenőrzését és azt, hogy nem szabad vakon megbízni benne.
- Pillér: Adatvagyon és Adatkormányzás: Az MI haszontalan magas minőségű, hozzáférhető és jól irányított adatok nélkül. Ez a pillér az adatok minőségét és rendelkezésre állását értékeli a modellek tanításához. A vállalati MI egyik legfontosabb megkülönböztető jegye, hogy a vállalat saját, belső adatain kell működnie, nem pedig a nyilvános interneten elérhető tudásbázisokon.
- Pillér: Technikai Infrastruktúra: Ez a pillér a szervezet számítási kapacitását, tárolási erőforrásait és biztonsági kontrolljait értékeli, kifejezetten az MI-munkaterhelések által támasztott, gyakran a standard üzleti alkalmazásokénál jóval nagyobb igények szempontjából.
A Gartner AI Survey adatai szerint az AI projektek 67%-a azért bukik el, mert a szervezetek alábecsülik az adatminőség és az a “data-driven” koncepció jelentőségét. A Forrester Total Economic Impact kutatása kimutatta, hogy azok a vállalatok, amelyek mindhárom pillérben megfelelő érettséggel rendelkeznek, átlagosan 3,4-szer gyorsabban jutnak el a pilot projektektől a teljes skálájú AI implementációig.
Az Érettség és a Megvalósíthatóság Összekapcsolása: Az Egyszerű Copilotoktól az Egyedi Modellekig
Az MI érettségi szintje közvetlenül meghatározza, hogy egy vállalat milyen típusú MI-projekteket képes reálisan megvalósítani. A következő táblázat egy egyszerűsített, lépcsőzetes modellt vázol fel, amely segít a vezetőknek felmérni a jelenlegi potenciáljukat és egy reális, fázisokra bontott bevezetési tervet készíteni.
Az MI felkészültség szintjei: mit építhetünk az egyes szinteken?
| MI Érettségi Szint | Szükséges Képességek (Készségek, Adatok, Infrastruktúra) | Megvalósítható MI Felhasználási Esetek (Példák) |
| 1. szint: Alapozó / Tudatos | Alapszintű MI-fogalmak ismerete, alapvető adathozzáférés. | Kész, dobozos megoldások bevezetése (pl. Microsoft Copilot), alapvető analitika. |
| 2. szint: Fejlődő / Közeledő | Tapasztalat adattisztításban, alapvető modelltelepítésben és végpontkezelésben. | Egyedi analitikai feladatok, egyszerű generatív MI chatalkalmazások (RAG nélkül), automatizált gépi tanulás. |
| 3. szint: Érett / Integrált | Jártasság a prompt engineeringben, adatindexelésben, RAG (Retrieval-Augmented Generation) technológiában. | Generatív MI alkalmazások RAG-gal a vállalati adatokon, egyedi gépi tanulási modellek telepítése. |
| 4. szint: Vezető / Átalakító | Fejlett gépi tanulási szakértelem, komplex infrastruktúra-menedzsment, modell-teljesítményértékelés. | Nagyméretű, egyedi generatív vagy prediktív modellek tanítása és futtatása. |
Az MI érettségi szinteken való előrehaladás egyben a vállalat adatstratégiájának evolúcióját is tükrözi. A folyamat a külső intelligencia felhasználásától (1. szintű, általános Copilotok) halad a belső, szabadalmaztatott intelligencia kiaknázása felé (3. szintű RAG és azon túl). Ez azt jelenti, hogy az MI-ből származó végső, védhető versenyelőny nem magából az MI-modellből, hanem a vállalat saját adatainak egyediségéből és minőségéből fakad, amelyre az MI-t alkalmazzák. Az MI érettség növelésének útja alapvetően egy utazás a vállalat legértékesebb eszközének, a saját információinak fegyverré tételéhez. A stratégiai cél egy megvédhető „információs vizesárok” kiépítése.
A BCG 10-20-70 Szabálya: A Humán Tényezőbe Való Befektetés Stratégiai Szükségszerűsége
A Boston Consulting Group (BCG) kutatása egy erőteljes stratégiai iránymutatást ad: a sikeres MI-transzformációhoz az erőforrásokat egy 10-20-70 arányú modell szerint kell elosztani. Ez 10%-ot jelent az algoritmusokra, 20%-ot a technológiára és az adatokra, és egy hatalmas, 70%-os arányt az emberekre és a folyamatokra. Ez a megállapítás egyértelműen cáfolja azt a gyakori tévhitet, hogy az MI tisztán technológiai beruházás. Ehelyett megerősíti, hogy a legnagyobb kihívást a változásmenedzsment, a munkaerő átképzése és a munkafolyamatok újratervezése jelenti.
Zárógondolat: Az integrált megközelítés jövője
Cikksorozatunk záró, ötödik részében összekapcsoljuk a digitális és AI érettség felmérésének tanulságait, és bemutatjuk, hogyan épül fel egy integrált, jövőálló digitális stratégia. Kitérünk a folyamatos fejlődés biztosítására, a kockázatkezelésre és arra, hogyan lehet fenntartani a versenyelőnyt a gyorsan változó technológiai környezetben. Megmutatjuk azt is, hogyan támogathatja egy tapasztalt IT partner, mint a Nextent Informatika, ezt a komplex, de kritikus folyamatot a kezdeti felméréstől a teljes implementációig.
Bővebb információkért keresse kollégánkat:
Bagi Tamás üzletfejlesztési vezető
nextentservices@nextent.hu