Para avaliar a maturidade do tema Artificial Intelligence (IA) na camada New Technology, uma organização pode utilizar os seguintes critérios para cada nível de maturidade, inspirados no modelo CMMI:

Nível de Maturidade: Inexistente

·         Falta de Estratégia de IA: A organização não possui uma estratégia formal para a adoção e implementação de IA.

·         Conhecimento Limitado sobre IA: Há falta de compreensão e conhecimento sobre as capacidades e aplicações da IA.

·         Ausência de Projetos de IA: Não existem projetos ou iniciativas que utilizem IA.

·         Recursos Humanos Não Treinados: A equipe não possui treinamento ou habilidades necessárias para trabalhar com IA.

·         Não há Integração de IA nos Processos: A IA não é integrada em nenhum aspecto dos processos da organização.

Nível de Maturidade: Inicial

·         Conscientização sobre IA: A organização reconhece a importância da IA, mas a implementação é esporádica.

·         Início de Projetos de IA: Projetos-piloto de IA são iniciados em áreas específicas da organização.

·         Treinamento Inicial em IA: A equipe recebe treinamento básico em IA.

·         Coleta de Dados Inicial: Começa a coleta de dados relevantes para projetos de IA.

·         Experimentação com Aplicações de IA: A organização experimenta aplicações de IA em projetos limitados.

Nível de Maturidade: Definido

·         Estratégia de IA Definida: A organização define uma estratégia clara para a adoção e implementação de IA em várias áreas.

·         Equipe de IA Formada: Uma equipe dedicada de profissionais de IA é estabelecida.

·         Processos de Desenvolvimento de IA: Processos formais de desenvolvimento de IA são estabelecidos.

·         Treinamento Avançado em IA: A equipe recebe treinamento avançado em IA.

·         Integração de IA nos Processos de Negócios: A IA é integrada nos processos de negócios e operacionais.

Nível de Maturidade: Gerenciado

·         Melhoria Contínua em Projetos de IA: A organização busca continuamente melhorar a eficácia e eficiência dos projetos de IA.

·         Avaliação de Desempenho de IA: Métricas de desempenho são usadas para avaliar o sucesso dos projetos de IA.

·         Automatização de Processos de IA: Processos de IA são automatizados para maior eficiência.

·         Segurança e Ética em IA: A segurança e ética são integradas às práticas de IA.

·         Integração com a Estratégia Organizacional: A IA está alinhada com a estratégia global da organização e contribui para os objetivos organizacionais.

Nível de Maturidade: Otimizado

·         Inovação em IA: A organização promove a inovação constante nas práticas e processos de IA.

·         Análise de Dados Estratégicos em IA: A análise de dados é usada para tomar decisões estratégicas relacionadas à IA.

·         Evolução Contínua da Estratégia de IA: A estratégia de IA é adaptada de acordo com as mudanças nas necessidades do mercado.

·         Cultura de Excelência em IA: A cultura organizacional favorece a excelência em IA como um componente crítico de operações.

·         Liderança de Vanguarda em IA: Líderes demonstram liderança de vanguarda na implementação de práticas que impulsionam a IA e a inovação.

Esses critérios oferecem uma estrutura para avaliar a maturidade da implementação de Artificial Intelligence na camada New Technology, permitindo que a organização avance em direção à adoção eficaz e estratégica de IA em suas operações e estratégias de negócios.