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Livelli nel modello di maturità generativo dell'IA
Il modello di maturità generativo dell'IA è strutturato su quattro livelli principali. Ogni livello rappresenta il progresso di un'organizzazione verso l'utilizzo delle funzionalità di intelligenza artificiale generativa. Questo modello può aiutare le organizzazioni a capire la situazione attuale e guidarle verso le fasi successive del loro percorso verso l'IA generativa. Il diagramma seguente mostra i quattro livelli del modello di maturità generativa dell'IA e le attività chiave per ogni livello.
Di seguito sono riportati i quattro livelli del modello di maturità generativo dell'IA:
Le etichette per ogni livello di maturità riflettono l'impatto dell'adozione dell'IA generativa all'interno dell'organizzazione. Identificando la posizione della propria organizzazione a un determinato livello, è possibile ottenere informazioni dettagliate sulle opportunità offerte dal successivo livello di maturità. I livelli inferiori generalmente comprendono casi d'uso dell'IA generativa più tattici, mentre i livelli più alti tendono ad essere di natura più strategica e trasformativa.
Molte organizzazioni scopriranno che le caratteristiche di più livelli di maturità si applicano a tutti i team e ai casi d'uso. Questo perché nessun livello è intrinsecamente superiore o inferiore: il livello di maturità appropriato è contestuale agli obiettivi e alla preparazione dell'organizzazione.
Nota
Questo modello di maturità generativa dell'IA non intende classificare un'organizzazione o le sue capacità di intelligenza artificiale generativa come esclusivamente principianti o trasformative. Piuttosto, ogni aspetto dell'adozione dell'IA generativa dovrebbe essere considerato in modo indipendente. Le caratteristiche di ciascun livello di maturità rappresentano un continuum all'interno di quell'aspetto specifico, ma non sono necessariamente correlate allo stesso livello per altri aspetti.
La tabella seguente fornisce una panoramica dei quattro livelli.
| Categoria | Livello 1: Envision | Livello 2: esperimento | Livello 3: lancio | Livello 4: Scalabilità |
|---|---|---|---|---|
| Descrizione | Organizations esplora i concetti di intelligenza artificiale generativa, aumenta la consapevolezza e identifica potenziali casi d'uso. | Le organizzazioni convalidano il potenziale dell'IA generativa attraverso progetti pilota strutturati e prove di concetti, sviluppando al contempo capacità tecniche di base e framework fondamentali per l'implementazione. | Organizations implementa sistematicamente soluzioni di intelligenza artificiale generativa pronte per la produzione con solidi meccanismi di governance, monitoraggio e supporto per offrire valore costante ed eccellenza operativa, mantenendo al contempo gli standard di sicurezza e conformità. | Le organizzazioni stabiliscono funzionalità di intelligenza artificiale generativa a livello aziendale attraverso componenti riutilizzabili, modelli standardizzati e piattaforme self-service per accelerare l'adozione mantenendo al contempo la governance automatizzata e promuovendo l'innovazione. |
| Concentrarsi | Sviluppa la consapevolezza e la comprensione delle tecnologie di intelligenza artificiale generativa, esplora potenziali applicazioni e identifica le aree in cui l'IA può aggiungere valore al business | Convalida i valori aziendali attraverso programmi pilota strutturati e sviluppa competenze chiave | Implementa soluzioni pronte per la produzione che offrano un valore aziendale misurabile attraverso solidi processi di lancio, framework di governance completi e monitoraggio delle prestazioni | Crea componenti e modelli riutilizzabili che accelerano l'adozione dell'IA generativa in tutta l'azienda |
| Criteri |
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| Attività chiave |
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Per spiegare e comprendere ulteriormente il modello di maturità, è importante capire in che modo le organizzazioni generalmente progrediscono nel loro percorso di adozione dell'IA generativa. Questa progressione riflette non solo il modo in cui le organizzazioni utilizzano le funzionalità di intelligenza artificiale generativa, ma anche ciò che le motiva a promuovere la loro adozione. Nei primi livelli, molti utenti potrebbero non aver affatto formalizzato i processi di intelligenza artificiale. Piuttosto, vedono i propri strumenti come una raccolta migliorata di funzionalità provenienti da varie fonti interne. Man mano che le organizzazioni maturano, queste funzionalità vengono gestite e standardizzate in modo più coerente. Alla fine, man mano che le funzionalità diventano più raffinate e individuabili e man mano che gli utenti scelgono naturalmente di utilizzare le funzionalità di intelligenza artificiale, le organizzazioni in genere abbandonano motivazioni esterne come mandati o incentivi. Idealmente, iniziano persino a investire i propri sforzi in una più ampia innovazione e sviluppo dell'IA.
