L’intelligenza artificiale generativa è destinata a giocare un ruolo strategico nell’ottimizzazione dei processi aziendali e nello sviluppo stesso del business. Molte imprese ne hanno intuito il potenziale, altre sono passate alla pratica, implementando piattaforme basate sull’AI per migliorare il supporto decisionale e indirizzare l’operatività, qualcuna sta già cominciando a cogliere i primi frutti di questi investimenti.
Le strategie di implementazione
Poco contano le dimensioni delle imprese che hanno intrapreso questa strada, né costituisce un tema rilevante il settore di appartenenza delle organizzazioni, o tanto meno gli obiettivi che hanno dato il la al progetto: perché un’implementazione risulti di successo è prima di ogni altra cosa necessario che l’azienda sia consapevole del tipo di risultati che vuole ottenere e, ancor più importante, che possa contare su un sistema di data management affidabile. Meglio ancora se automatizzato.
“I campi di applicazione dell’AI sono in effetti infiniti, mai come oggi è vero che il limite è solo la fantasia, specie se si immagina un assistente virtuale che si affianca alle competenze e alle sensibilità umane per dare vita a una intelligenza collaborativa. Il cui scopo non è quello di prendere il posto dell’uomo nello svolgimento delle sue attività, ma di aiutarlo a gestire le enormi moli di dati che queste attività generano”, spiega Antonio Matera, RVP Sales Content Services di OpenText. “Tutto ciò, però”, avverte Matera, “è vero se alla base c’è una buona data governance. “Oggi, molto spesso, buona parte del nostro lavoro di consulenti consiste nello spiegare a chi cerca di ottimizzare i processi che il primo passo da compiere è quello di focalizzarsi sull’importanza di raccogliere, aggregare e strutturare i dati in modo corretto, visto che il 30% del tempo impiegato in azienda viene sprecato per cercare informazioni”.
Information automation, l’approccio evolutivo di OpenText
D’altra parte, sottolinea Matera, sono più di trent’anni che OpenText lavora per creare strati tecnologici su cui poggiare soluzioni in grado di gestire e valorizzare le informazioni potenzialmente utili al business. “Prima abbiamo provveduto a costruire sistemi atti a centralizzare la raccolta dei dati, dando vita a un vero e proprio operational layer”, racconta. “Su quello è stato innestato l’experience layer, che integra soluzioni che aiutano a dialogare con clienti, partner, fornitori. Su questa struttura logica abbiamo implementato e proponiamo Aviator, una suite di Artificial Intelligence generativa dotata di funzionalità collaborative e strumenti di analisi che consente a qualsiasi tipologia di utente di colloquiare – letteralmente – con le informazioni. Un esempio? Immaginiamo la struttura legal di un’azienda all’interno della quale, grazie ad Aviator, gli esperti legali hanno la facoltà di accedere alle informazioni contenute in contratti e verbali semplicemente inoltrando al sistema richieste conversazionali. Gli utenti possono chiedere abstract e sommari dei temi trattati nei file in archivio, rivolgendosi al sistema con il linguaggio naturale e individuando in pochi istanti i punti specifici d’interesse anche in documenti di migliaia di pagine”.
Matera tiene a precisare che Aviator non è un motore a sé stante, bensì un’offerta che integra in modo pervasivo una suite di soluzioni – dalla più canoniche alle più innovative – per abilitare processi di information automation. “In questo senso i clienti storici di OpenText godono di un vantaggio nell’implementazione della piattaforma, ma non si tratta di una conditio sine qua non per ottenere risultati significativi”, nota il manager.
“A chi comincia ora il percorso dell’automazione attraverso l’uso di sistemi di intelligenza artificiale consiglio di focalizzarsi prima di tutto sui sistemi di ingestion e analisi dei dati. Indagini di mercato ci dicono che ultimamente più della metà degli investimenti IT sono indirizzati all’implementazione di piattaforme AI dedicate al dato destrutturato, inteso come file video, audio e documenti di testo. Meno di un terzo delle risorse è invece dedicato all’information automation. Il trend non stupisce, visto che tutti parlano di intelligenza artificiale, ed è senz’altro un punto di merito muoversi per svilupparla. Ma se non ci si preoccupa di implementare prima un ambiente evoluto per la gestione dei dati, le soluzioni costruite sull’AI risulteranno inefficaci, con sensibili ricadute sul ROI a breve termine”.
Come indirizzare correttamente il percorso di adozione dell’AI
Come muoversi, dunque, per preparare anche dal punto di vista architetturale l’introduzione dell’AI in azienda? “Come detto precedentemente, per adeguare le basi allo sviluppo dell’AI in azienda, proponiamo una suite di strumenti in grado di svolgere ruoli differenti. Per restare nell’ambito della gestione dei contenuti destrutturati, ad esempio, forniamo piattaforme integrate in grado di spaziare dal content management alla process automation, dal document ingestion alla document generation, per ampliare l’information governance, considerando le soluzioni già in uso”, spiega Giovanni Micozzi, Sr. Manager Solutions Consultant Content Services Italy di OpenText.
“Per sviluppare la strategia AI vera e propria”, continua Micozzi, “mettiamo a disposizione dei nostri clienti Aviator Lab, una sandbox che consente di muovere i primi passi in questa tecnologia in un ambiente controllato e sicuro, separato dal resto dei sistemi aziendali. È in questo laboratorio che si riescono a maturare esperienze e competenze, implementare set applicativi, API e strumenti di integrazione, sempre potendo contare sulla consulenza degli esperti OpenText, che affiancano il cliente passo dopo passo. In questo modo il percorso da affrontare non rappresenta più un salto nel buio, ma si trasforma in un processo evolutivo adeguato alle esigenze dell’organizzazione”.
L’approccio naturalmente varia da caso a caso, “e dipende sostanzialmente dallo stato di avanzamento nell’adozione dell’AI”, rimarca Micozzi. “Si può scegliere uno start from scratch, con sessioni di affiancamento nell’analisi e nell’individuazione di possibili use case, oppure si possono valutare casi d’uso già osservati, includendo anche riferimenti di aziende che li hanno sviluppati e utilizzati con successo. Ciò che è essenziale sottolineare è che comunque le informazioni condivise dai clienti non saranno mai sfruttate per dare vita a prodotti commerciali: ci appoggiamo su un Large Language Model integrato con la piattaforma OpenText, che fornisce a ciascun cliente risposte specifiche e contestualizzate, proprio per evitare generalizzazioni o peggio “allucinazioni” dell’AI, che minerebbero alla base il successo del progetto”.
Di fatto, sottolinea Matera, le funzionalità di Aviator sono estensioni per sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale per ognuno dei pillar strategici presidiati da OpenText. “In tutto sono otto business unit, che vanno dal DevOps al contrasto alle frodi, passando per il cloud e la cyber resilience. L’obiettivo è quello di offrire a clienti e prospect naturali evoluzioni delle loro attività, da innestare sui processi esistenti e da implementare anche a partire da casi già in essere. Del resto, i campi di applicazione della tecnologia vanno ben oltre l’ambito del business: spaziano dal mondo sanitario alla sfera pubblica, e coinvolgono in generale tutti i contesti in cui i sistemi di analisi delle informazioni ricoprono un ruolo determinante nel supportare i processi decisionali” spiega.
“McKinsey stima che l’adozione massiva dell’intelligenza artificiale genererà 4.400 miliardi di dollari di nuovo valore a livello mondiale, permettendo alle persone di risparmiare il 70% del tempo impiegato per svolgere il proprio lavoro, senza contare il contributo che apporterà nella lotta al cambiamento climatico. Si tratta quindi di un’enorme opportunità per tutti”, chiosa Matera. “L’importante è coglierla nel modo giusto”.
