La strategia con cui i top player portano l’Intelligenza Artificiale in azienda
Portare avanti un progetto di Intelligenza Artificiale in azienda ha le sue difficoltà.
Bisogna informarsi sull’Intelligenza Artificiale, capire come può risolvere un problema in azienda, trovare le persone adatte, far partire il progetto, seguirlo e così via…
E queste difficoltà, lo possiamo dire, possono dare un certo senso di smarrimento, che spesso fatica a risolversi.
Perché questo mercato è relativamente nuovo, quindi non ci sono framework specifici e collaudati che permettono alle aziende di essere sicure al 100% di portare un progetto di Intelligenza Artificiale con successo alla conclusione.
Ci sono solo aziende che hanno iniziato ad introdurre l’Intelligenza Artificiale anni fa e aziende che stanno iniziando adesso.
Quindi, sostanzialmente, le aziende più “veterane” stanno spianando la strada facendo anche da esempio per chi si sta approcciando adesso all’Intelligenza Artificiale.
Tanto che la Hewlett Packard Enterprise (HPE) ha fatto uno studio su come le aziende più “avanzate” ragionano quando portano avanti un progetto di Intelligenza Artificiale.
E quello studio sarà il centro di questa puntata in cui vedremo come le aziende veterane portano avanti un progetto di Intelligenza Artificiale fino al successo.
1. Lo studio sulle aziende con progetti avanzati di Intelligenza Artificiale
Un’importante società di consulenza, la Emerald Research Group, ha intervistato 2500 leader di azienda (decisori nell’IT, manager, executive, data scientist, ingegneri del machine learning, direttori di laboratorio e scienziati) in aziende con più di 1000 dipendenti in 8 nazioni diverse (Europa, Asia e Nord America) in 4 settori chiave (manifattura, retail, life science e servizi finanziari).
Ciò che hanno scoperto i ricercatori è che:
– il 17% delle aziende è in una fase iniziale di sviluppo,
– il 57% ha già realizzato la propria soluzione operativa,
– il 26% è in una fase avanzata di progetto (l’IA ha modificato il business ed è lo strumento principale con cui l’azienda genera valore per il business).
Mettendo l’azienda sotto una luce più ampia, i ricercatori hanno scoperto che:
– Il 98% delle aziende intervistate ha già iniziato un progetto di Intelligenza Artificiale (a prescindere dallo stadio del progetto),
È senza dubbio un dato positivo (che confermiamo anche noi).
Ma c’è anche il rovescio della medaglia, infatti…
– L’89% delle aziende intervistate fa fatica a trovare persone competenti e specializzate da portare in organico.
Ora, fermiamoci un attimo su quest’ultimo numero.
Se non riesci a portare una persona competente nella tua azienda, l’unica soluzione è affidarti a un esperto esterno.
Infatti, come prevedibile, questo è ciò che fanno le aziende secondo lo studio della Emerald…
La maggior parte delle aziende si affida a dei partner esterni competenti per portare avanti un progetto di Intelligenza Artificiale.
E se succede questo con aziende con più di 1000 dipendenti, in breve tempo succederà anche alle aziende più piccole.
Per questo motivo mettiamo nero su bianco tutto ciò che le aziende avante fanno per portare avanti un progetto di Intelligenza Artificiale con successo.
Come fanno le aziende avanzate a portare avanti un progetto di Intelligenza Artificiale con successo
I leader hanno un approccio pragmatico e realista
Al di là di quello che si vede in giro, i risultati dell’Intelligenza Artificiale si raggiungono con una progettualità precisa e degli obiettivi precisi fin dall’inzio.
I seguenti sono gli obiettivi che più interessano ai leader:
– Migliorare il processo di decision-making,
– Raggiungere gli obiettivi di business esistenti,
– Efficientare i costi.
Implementano una strategia di raccolta dati tramite persone competenti
Prima di tutto partono da un’attività fondamentale, la raccolta dati.
Ora, può capitare che alcune aziende raccolgano dati, ma magari sembrano sconclusionati, disordinati, incomprensibili e così via…
Questo porta ad un’unica conseguenza: le aziende non hanno fiducia nei dati che hanno raccolto.
Ma tutto questo avviene proprio perché le aziende non hanno una strategia di raccolta.
Con una strategia di raccolta dati che evidenzia quali dati vengono raccolti, come e perché, le aziende possono essere più fiduciose dei dati a propria disposizione e di come verranno usati.
E questa strategia può essere messa a terra da delle persone competenti che lo fanno di lavoro, giorno dopo giorno.
Solo affidandosi a persone competenti è possibile rimanere al passo con tutti gli sviluppi tecnologici.
La strategia dell’Intelligenza Artificiale è allineata agli obiettivi di business
Inutile specificare che quando si intraprende un progetto di Intelligenza Artificiale, lo si fa per raggiungere degli obiettivi di business.
La strategia punta ad essere allienata a qualsiasi settore aziendale
Lo abbiamo già detto in un altro articolo, ma lo ripetiamo.
L’Intelligenza Artificiale quando subentra scatena comunque degli effetti collaterali, sia positivi che negativi, che toccano tutti i reparti lavorativi.
Se un reparto dovesse aumentare la propria produttività o la propria velocità, anche gli altri reparti dovranno adattarsi e seguire il nuovo ritmo di lavoro.
La strategia riceve supporto dall’intera leadership
Dato che il cambiamento e l’integrazione di questa tecnologia è molto impattante e trasversale, naturalmente ci si aspetta di avere un supporto dell’intera leadership.
Essere pessimisti o tirare indietro nel momento in cui c’è necessità di un approccio a 360°, rischia di far fallire l’integrazione o di rendere difficile la strada dell’Intelligenza Artificiale in azienda.
Le 10 caratteristiche di una strategia di Intelligenza Artificiale perfettamente sviluppata
1. Coinvolge le figure chiave aziendali
È importante che il progetto funzioni a livello tecnico, ma soprattutto che venga condiviso da tutti e dia i risultati che ci si aspetta.
È importante anche favorire che le idee vengano dal basso, non che vengano calate solo dall’alto, in modo da ridurre le eventuali barriere che possono esserci nell’introduzione del nuovo modo di lavorare.
2. Produce insights per il decision-making
L’Intelligenza Artificiale deve supportare la leadership nel decision-making.
3. Supporta o avvicina la leadership senior all’Intelligenza Artificiale
Molto spesso la leadership senior è più ostile all’introduzione di nuove tecnologie.
Per questo motivo una strategia perfettamente sviluppata fa sì che ci sia un avvicinamento da parte della leadership senior.
4. Migliora la differenziazione in termini di competitività
Una strategia favorisce un posizionamento di mercato diverso rispetto alla concorrenza.
5. Efficienta i costi per migliorare il bilancio finale aumentando i profitti
È uno degli aspetti fondamentali del business: ridurre i costi per aumentare i profitti e migliorare il bilancio finale.
6. Permette di raggiungere “velocemente” un obiettivo di business esistente
Si tratta di partire definendo bene il perimetro all’interno del quale verrà realizzato il progetto, definendo un piano operativo che permetta di raggiungere risultati in breve tempo.
7. Include un cambiamento effettivo nei processi di management
I sistemi di Intelligenza Artificiale affiancano i processi produttivi aziendali, definendo così anche i nuovi processi di gestione o come questi saranno migliorati.
8. Ristruttura un processo core del business
Non stiamo parlando di un sistema di contorno, ma di un sistema chiave aziendale.
9. Reinventa i modelli di business esistenti
Molto spesso i modelli di business non seguono le innovazioni tecnologiche, di cui l’Intelligenza Artificiale fa parte.
È importante che anche i modelli di business vengano rinnovati seguendo l’introduzione di queste nuove tecnologie.
10. Si integra con altre strategie chiave
Solo così l’Intelligenza Artificiale può lavorare con sinergia e portare il vantaggio competitivo, in termini di profitto, di riduzione dei costi, aumento dell’efficienza aziendale a 360 gradi.
E quindi che il risultato finale di bilancio sia migliore e non riguardi solo un settore aziendale, ma la totalità dell’azienda.
Come si costruisce una strategia di Intelligenza Artificiale
Prima di tutto dobbiamo fare una specifica: non c’è una metodologia unica.
Ogni azienda ha le sue caratteristiche e ogni volta la strategia va strutturata assieme alla parte tecnologica e all’azienda.
Quindi, la costruzione va fatta mano nella mano per seguire sia le esigenze tecnologiche, sia le esigenze di business.
Possiamo dare 4 punti di riferimento per studiare bene una strategia di integrazione dell’Intelligenza Artificiale.
1. Definire gli obiettivi di business
Gli obiettivi di business devono essere chiari a tutto il team, sia interno che esterno.
2. Sviluppare o integrare una data strategy
A livello globale aziendale si definisce come e quali i dati bisogna cercare e rifinire.
3. Costruire l’infrastruttura tecnologica in linea con la data strategy
L’infrastruttura deve essere in linea con la data strategy.
Per questo motivo deve essere ricalcolata e ripensata con la necessità dell’Intelligenza Artificiale.
4. Stabilire i metodi e gli obiettivi dell’Intelligenza Artificiale
In poche parole: come l’Intelligenza Artificiale va sviluppata, quali modelli sono più affini per raggiungere gli obiettivi dell’Intelligenza Artificiale che sono direttamente connessi all’obiettivo di business.
Non è necessario trovare per forza il miglior modello possibile, ma di fatto il miglior modello che si avvicina all’obiettivo di business.
Di fatto, non è così scontato come può sembrare.
Il problema principale dell’89% delle aziende quando si approcciano all’Intelligenza Artificiale
Uno degli aspetti messi in risalto all’interno dello studio, sta nel fatto che l’89% delle aziende ha bisogno di collaboratori esterni per sviluppare i propri progetti di Intelligenza Artificiale.
È una cosa che noi diciamo spesso: per implementare l’Intelligenza Artificiale ci vogliono esperti che siano in grado di farlo.
Gli esperti possono essere assunti come dipendenti per farli crescere all’interno dell’azienda.
È un processo che presenta dei vantaggi perché a lungo termine ho un nucleo di persone esperte all’interno dell’azienda…
Ma ha anche degli svantaggi da non sottovalutare.
In primis, ci vuole più tempo a realizzare il progetto, oltre al fatto che devi trovare le persone esperte.
Per sviluppare un progetto così innovativo, molto spesso una risorsa sola non è sufficiente, e ci vuole un team.
Proprio per questo noi proponiamo sempre di prendere “in affitto” dei team esterni pronti come può essere Bluetensor per favorire e velocizzare lo sviluppo di un progetto di Intelligenza Artificiale.
Quello che noi facciamo quotidinamente è mettere a disposizione delle aziende un team esternalizzato completo che lavora in totale sinergia con il cliente.
Quindi, se vuoi realizzare un progetto di Intelligenza Artificiale, ci puoi contattare compilando il modulo QUI ⇒ CONTATTACI
Un nostro operatore ti risponderà il prima possibile.
A presto!
