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Come portare la AI nelle aziende: le 3 sfide essenziali


AI sfide principali

I manager sono responsabili del modo in cui l’Intelligenza Artificiale viene utilizzata nelle aziende che supervisionano, e oggi in molti si stanno impegnando per comprendere la tecnologia e capire come introdurla nei diversi dipartimenti aziendali. Vendite, marketing, acquisti, produzione, servizio al cliente, manutenzione, controllo di gestione sono tutti dipartimenti che traggono un immediato vantaggio dalla A.I. La tecnologia è ancora agli inizi, ma tra coloro che già la stanno utilizzando, pochi dubitano del suo potere di rivoluzionare i modelli operativi e le strategie in ​​tutti i settori.

Affrontare nel modo giusto un nuovo progetto di intelligenza artificiale è fondamentale per portare valore all’interno dell’organizzazione, gestendo al tempo stesso i rischi.

Ma come prepararsi per introdurre la AI in azienda?

In questo articolo vediamo quali sono le tre sfide fondamentali che i manager possono porre a se stessi, per trarre maggior valore dall’introduzione di una soluzione di AI.

I modelli di intelligenza artificiale, ovvero modelli di deep learning addestrati su set estremamente ampi di dati, strutturati e non, hanno il potenziale per aumentare l’efficienza e la produttività, ridurre i costi e generare nuova crescita. La potenza di questi modelli “fondamentali” risiede nel fatto che, a differenza dei precedenti software, possono svolgere una o più funzioni, come classificare, modificare, riassumere, rispondere a domande e redigere nuovi contenuti. Ciò consente alle aziende di utilizzarli per avviare più applicazioni con relativa facilità, anche se gli utenti non dispongono di un profondo know-how in materia di intelligenza artificiale e scienza dei dati.

Come sfruttare questo potenziale potere in modo ponderato ma deciso?


1. Capire in che modo l’intelligenza artificiale influenzerà il proprio settore e la specifica azienda nel breve e nel lungo termine.

Per mettere a punto una strategia di intelligenza artificiale sensata sarà necessario comprendere come la tecnologia potrebbe influenzare l’impresa e il suo settore, nel breve e nel lungo termine. Secondo l’esperienza di Sapiens Analytics, prevediamo che la prima ondata di applicazioni riguarderà l’ingegneria del software, il marketing e le vendite, il servizio clienti e lo sviluppo del prodotto. Di conseguenza, l’impatto iniziale dell’intelligenza artificiale sarà probabilmente nei settori che fanno particolarmente affidamento su queste funzioni, ad esempio nei media e nell’intrattenimento, nel settore bancario, nei beni di consumo, nelle telecomunicazioni, nelle scienze della vita e nelle aziende tecnologiche.

Ogni azienda dovrebbe esplorare opportunità immediate per migliorare l’efficienza e l’efficacia. Le aziende che non lo fanno potrebbero ritrovarsi rapidamente indietro rispetto ai concorrenti che rispondono alle domande dei clienti in modo più accurato e veloce o lanciano nuovi prodotti digitali più rapidamente perché l’intelligenza artificiale generativa aiuta a scrivere il codice. Rischiano anche di rimanere indietro sulla curva di apprendimento.

Allo stesso tempo, le aziende hanno bisogno di guardare più lontano. Nessuno può prevedere tutte le implicazioni dell’intelligenza artificiale, ma considerarle è importante. Come potrebbe cambiare il contesto competitivo? In che modo l’azienda potrebbe trarne vantaggio e dove appare vulnerabile? Ed esistono modi per rendere la strategia e il modello di business a prova di futuro?



2. Bilanciare la creazione di valore con un’adeguata gestione del rischio.

Le nuove frontiere aperte dall’intelligenza artificiale hanno entusiasmato molti team di gestione, desiderosi di iniziare a innovare e catturarne il valore. Ma questo entusiasmo dovrà essere accompagnato da cautela, poiché l’intelligenza artificiale, se non ben gestita, ha il potenziale di distruggere valore e reputazione. La A.I. presenta gli stessi rischi, e anche di più, di qualsiasi innovazione.

L’intelligenza artificiale solleva preoccupazioni sulla privacy e rischi etici, come il potenziale di perpetuare pregiudizi nascosti nei dati di addestramento. E aumenta il rischio di una violazione della sicurezza aprendo più aree di attacco e nuove forme di attacco. Ad esempio, i deepfake semplificano l’impersonificazione dei leader aziendali, aumentando i rischi per la reputazione. Esistono anche nuovi rischi, come il rischio di violare materiali protetti da copyright, marchi, brevetti o altrimenti protetti dalla legge utilizzando i dati raccolti da un modello di intelligenza artificiale generativa.

L’intelligenza artificiale ha anche una propensione ad avere allucinazioni, ovvero a generare informazioni imprecise. Ciò potrebbe rivelarsi pericoloso non solo per le aziende ma per la società in generale.

È fondamentale affidarsi a partner competenti e affidabili, capaci di comprendere il valore e i rischi di ciascun caso d'uso e determinare in che modo questi si allineano con la tolleranza al rischio dell'azienda e altri obiettivi. Ad esempio, per quanto riguarda gli obiettivi di sostenibilità, potrebbero considerare le implicazioni dell’intelligenza artificiale generativa per l’ambiente perché richiede una notevole capacità di calcolo.

Inoltre, è importante comprendere che l’intelligenza artificiale deve essere sempre soggetta alla supervisione efficace di coloro che la progettano e la utilizzano. Il sostegno a questo sforzo può provenire da provider esperti e qualificati oltre che dalle linee guida in fase di sviluppo su come utilizzare e applicare l’IA.


3. Valutare e acquisire le risorse necessarie

Per tenere il passo con l’intelligenza artificiale, le aziende potrebbero dover rivedere le proprie risorse su tre fronti.

Scegliere il provider giusto

È indispensabile valutare la scelta del fornitore della soluzione di Intelligenza Artificiale (leggi il nostro articolo). È importante inoltre stabilire relazioni che vadano oltre la semplice fornitura per costruire partnership e alleanze. Le giuste partnership con gli esperti giusti aiuteranno le aziende a muoversi rapidamente per creare valore dall’intelligenza artificiale.


Generazione e gestione dei dati

L’acquisizione dei dati e la costruzione di un adeguato data-lake è la prima chiave del successo nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale. I modelli di maggiore impatto saranno quelli alimentati con dati diversificati, spesso proprietari. Pertanto, le aziende che non hanno ancora trovato il modo di armonizzare e fornire un accesso immediato ai propri dati non saranno in grado di sfruttare gran parte del potere potenzialmente trasformativo dell’intelligenza artificiale.

Altrettanto importante è la capacità di progettare un’architettura dati scalabile che includa procedure di governance e sicurezza dei dati. A seconda del caso d’uso, potrebbe essere necessario aggiornare anche l’infrastruttura informatica e di strumenti esistente. Il team di gestione ha le idee chiare riguardo alle risorse informatiche, ai sistemi di dati, agli strumenti e ai modelli richiesti? E ha una strategia per acquisirli? Il service provider di AI è in grado di fornire il supporto adeguato?


Talento

L’introduzione dell’intelligenza artificiale richiede competenze di dominio specifiche dell’attività aziendale e del suo settore e il coinvolgimento di personale interno nel team che realizzerà la soluzione. Ciò richiede anche una rivalutazione del personale interno dell’organizzazione. Le aziende sono consapevoli di dover riqualificare la forza lavoro per competere in un mondo in cui i dati e la tecnologia svolgono un ruolo così importante, anche se molte fanno fatica ad attrarre e trattenere le persone di cui hanno bisogno. Con l’intelligenza artificiale, la sfida è diventata ancora più difficile.


Conclusioni

L’intelligenza artificiale si sta sviluppando rapidamente e le aziende dovranno bilanciare gestione del rischio e innovazione con cautela. I manager dovranno affrontare le sfide in modo costruttivo, mantenendo l'azienda competitiva e all'avanguardia nella corsa tecnologica, ma profondamente consapevole dei rischi. Le domande qui poste non sono, ovviamente, esaustive e altre ne sorgeranno man mano che la tecnologia progredirà. Ma sono un buon punto di partenza.

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