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L’AI Journey delle aziende italiane e quali sono i focus per un progetto AI

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Videointervista

L’AI Journey delle aziende italiane e quali sono i focus per un progetto AI

Giovanni Miragliotta, Direttore dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, illustra in questa videointervista il livello di maturità raggiunto dalle aziende italiane in ambito AI e quali sono i focus da considerare maggiormente

20 Mag 2019

di Redazione

Lo scorso anno, al fine di guidare le imprese nella fase di scoperta e avvicinamento all’Ar­tificial Intelligence, l’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano ha sviluppato il modello dell’AI Journey: uno strumento di valutazione che definisce i principali passi che caratterizzano il percorso tecnologico e orga­nizzativo necessario per incorporare, far fruttare e rendere sostenibili nell’organizzazione le opportunità offerte dall’Artificial Intelligence. Il modello, come illustra in questa videointervista Giovanni Miragliotta, Direttore dell’Osservatorio, considera cinque dimensioni e, per ciascuna di queste, stabilisce quattro livelli di maturità, con l’obiettivo di identificare il posizionamento attuale e prospettico dell’organizzazione utente.

Le dimensioni dell’AI Journey

Le cinque dimensioni dell’AI Journey sono le seguenti:

  • Cultura aziendale: misura la capacità di favorire la crescita e la diffusione di una cultura aziendale aperta ai cambiamenti abilitati dall’Artificial Intelligence;
  • Dati e patrimonio informativo: misura la presenza di un’infrastruttura di acquisizione e gestione dei dati e la disponibilità, completezza e qualità dei dati stessi, necessari per il training e il testing degli algoritmi di intelligenza artificiale;
  • Metodologie e algoritmi: misura la conoscenza e la capacità di dominare le basi scientifiche, le metodologie e gli algoritmi di intelligenza artificiale;
  • Organizzazione e competenze: misura la capacità di possedere le competenze necessarie per l’im­plementazione di progetti di intelligenza artificiale complessi, selezionandole all’esterno e/o facen­dole crescere all’interno dell’organizzazione;
  • Relazione con il cliente: misura la capacità di gestire il percorso di comunicazione e di preparazio­ne della clientela all’erogazione di prodotti e servizi arricchiti dall’intelligenza artificiale.

Il livello di maturità delle aziende italiane

Nell’edizione 2019 della Ricerca, il modello è stato applicato alle organizzazioni che han­no partecipato alla Survey per misurare il livello di maturità delle singole realtà; quello che emerge è un quadro evolutivo in cui è possibile identificare 6 profili di aziende:

  • In ritardo (45%): hanno appena iniziato il loro percorso e si trovano dunque allo stadio iniziale in tutte le dimensioni del Journey, eccezion fatta per la dimensione dati e pa­trimonio informativo, dove il livello di maturità è poco più alto. In queste realtà esiste dunque un’infrastruttura per l’acquisizione dei dati, ma la loro quantità e qualità non sono ancora sufficienti per poter implementare un progetto di AI;
  • Entusiasti (10%): affiancano una crescente maturità sulla dimensione metodologie e al­goritmi, prevalentemente sfruttando i dati in loro possesso con le soluzioni standard offerte dal mercato; In cammino (23%): si trovano a uno stadio intermedio del Journey in tutte le dimen­sioni prese in esame. Rispetto agli Entusiasti, con cui condividono un simile livello di maturità su dati e patrimonio informativo, hanno consolidato la capacità di dominare le metodologie di AI e rafforzato le dimensioni di organizzazione, cultura e competenze interne all’azienda. Inoltre, si registrano anche i primi sforzi per preparare il cliente all’e­rogazione di prodotti e servizi arricchiti dall’intelligenza artificiale;
  • Apprendisti (12%): hanno giudicato sufficiente il livello medio di competenze acquisite e hanno deciso di fare un passo avanti su dati e algoritmi; si tratta dunque di imprese che hanno investito per migliorare la qualità e quantità dei dati e sfruttarli per sviluppare algoritmi in modalità stand-alone. Rispetto agli Entusiasti, sembra dunque che, aver migliorato la performance in ambito organizzativo-culturale, abbia consentito di fare uno step successivo anche in ambito tecnologico;
  • Organizzati (4%): il duale del precedente ovvero, partendo da un profilo intermedio di maturità, hanno sviluppato maggiormente l’ambito organizzativo-culturale rispetto a quello tecnologico. Si evince dunque la necessità di preparare al meglio l’organizzazione e il cliente, nonché sviluppare le migliori competenze interne, prima di approfondire ulteriormente lo sviluppo tecnologico;
  • Avanguardisti (6%): è il profilo più evoluto tra quelli emersi nell’analisi; racchiude quelle aziende che si sono mosse prima nel settore dell’Artificial Intelligence e quindi sono oggi più avanti delle altre, pur non avendo raggiunto ancora la piena maturità.

Parte delle organizzazioni coinvolte mostra sensibilità, sebbene molte aziende non abbiano ancora intrapreso un percorso di avvicinamento all’Artificial Intelligence. L’analisi del Journey mostra come il percorso di scoperta dell’Artificial Intelligence si muova dalla di­mensione dei dati e, successivamente, dalle metodologie e gli algoritmi. I passi successivi sono differenti e dipendono dalla natura dell’organizzazione e dalla tensione alla sperimen­tazione e all’apprendimento sul campo, piuttosto che dalla creazione di una cultura azienda­le condivisa e di una struttura codificata con competenze specialistiche.

La figura che emerge è dunque quella di una partita ancora da giocare, in cui alcune azien­de si stanno già muovendo ma nessuna può dirsi già matura e pronta per affrontare la sfida.

In particolare, rispetto alle cinque dimensioni del Journey, le aziende italiane sono meno pronte sugli aspetti di Organizzazione e competenze, Cultura Aziendale e Relazione con il cliente. Sembra dunque che stia prevalendo un approccio empirico, legato alla sperimenta­zione con i dati e le tecniche che già si posseggono o di cui si è venuti a conoscenza. L’Osservatorio ritiene comunque che le aziende non possano trascurare le altre dimensioni, poiché altrettanto importanti per garantire il successo di un progetto di intelligenza artificiale.

R

Redazione

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