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Intelligenza artificiale nelle aziende: perché serve pianificare?

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Intelligenza artificiale nelle aziende: perché serve pianificare?

La fase che vedeva progetti dispersi per implementare l’intelligenza artificiale nelle aziende è oramai superata: è necessario pianificare per integrare tecnologia, cultura e strategia di business

25 Nov 2019

di Redazione Data Science & Machine Learning

Come conseguenza della crescita rapida dell’Artificial Intelligence (AI) su cui i principali analisti concordano, le organizzazioni sentono l’urgenza di definire strategie adeguate a introdurre l’intelligenza artificiale nelle aziende e adottare una cultura AI entro il prossimo biennio.
IDC evidenzia ad esempio che l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico sono oggi al centro dell’attenzione della maggior parte delle organizzazioni e prevede che l’AI avrà un ruolo di dirompente nella trasformazione di interi settori nel prossimo decennio.
L’aumento di spesa riflette, sempre secondo le secondo l’analisi IDC, l’evoluzione dalla fase di proof-of-concept verso applicazioni operative. È dunque arrivato il momento per i decisori strategici di tutti i settori di procedere efficacemente con il loro percorso di utilizzo dell’intelligenza artificiale.
L’esperienza delle organizzazioni che, in modo più o meno pioneristico, hanno avuto successo con l’introduzione dell’intelligenza artificiale nelle aziende evidenzia che è indispensabile legare la strategia AI a quella dell’azienda nel suo complesso, limitando le singole esperienze in aree specifiche che richiedono sforzi spesso sconnessi e inefficaci. È invece indispensabile individuare le aree dove la strategia aziendale può essere supportata e accelerata dall’introduzione dell’AI, mentre il management, da parte sua, dovrebbe immaginare come l’AI potrebbe consentire di cambiare il business model.

Integrare AI e trasformazione digitale conviene

Sembra riduttiva una visione che vede l’AI esclusivamente come una tecnologia che opera combinando grandi quantità di dati con elaborazioni iterative veloci e algoritmi intelligenti, consentendo al software di apprendere automaticamente attraverso il riconoscimento di pattern nei dati.
Utilizzare l’intelligenza artificiale nelle aziende ha che fare per il 10% con gli algoritmi e per il 20% con la tecnologia, mentre il 70% riguarda soprattutto la trasformazione del business, come evidenzia un report di Mit Sloan Management Review, realizzato in collaborazione con Boston Consulting Group.
Le aziende che si focalizzano solo sulla produzione dell’AI, facendo leva sui dati, sulla tecnologia e sugli strumenti per costruire le soluzioni, hanno meno probabilità di creare valore delle imprese che ne abilitano l’uso diffuso. Il suggerimento è mettere insieme la componente tecnologica e quella di business in modo che entrambe possano identificare quali siano le soluzioni necessarie, quali siano possibili e come si possa creare sia usabilità sia funzionalità.
Affinché l’AI operi in modo corretto, le imprese dovrebbero sfruttare le giuste fonti di dati e creare i processi che danno impulso al core business, in un percorso circolare di miglioramento continuo. È dunque necessaria un’azione pianificata di vasto respiro che assicuri che gli utenti dell’AI siano coinvolti attivamente nella progettazione della soluzione AI fin dall’inizio.
È interessante notare che in parallelo all’introduzione dell’intelligenza artificiale nelle aziende si stanno conducendo iniziative di trasformazione digitale finalizzate, ad esempio, al miglioramento della customer experience attraverso interazioni multicanale. Il report sopra citato evidenzia che quasi il 90% delle aziende capaci di generare valore grazie all’AI integrano le iniziative di Artificial Intelligence con quelle di trasformazione digitale.

Pianificare dati e infrastrutture per l’arrivo dell’intelligenza artificiale nelle aziende

Anche prima di aver identificato tutte le aree di implementazione dell’AI, sarà necessario uno sforzo importante per la progettazione dei big data che ne sono il presupposto. In ogni caso l’arrivo dell’intelligenza artificiale nelle aziende, entro i prossimi due-tre anni, peserà sull’infrastruttura informatica che dovrà essere pronta per accogliere la presenza pervasiva dell’AI, con il suo insieme di modelli sempre più complessi e di grandi masse di dati necessarie per il learning dei sistemi.
Si tratta dunque di individuare una roadmap per l’AI, coerente con le esigenze aziendali, tenendo presente che ormai non siamo più in una fase pioneristica, soprattutto per quanto riguarda la preparazione dei dati e la costruzione delle infrastrutture adeguate. È dunque opportuno guardare cosa già offre il mercato.

Point of view: IBM L’infrastruttura aziendale nell’era dell’intelligenza artificiale: sfide e vantaggie Scarica il white paper

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