Come sono collegate tra loro l'IA e la trasformazione digitale
L'intelligenza artificiale (IA) è il campo di studio dedicato alla creazione di macchine "intelligenti". Applicata al campo del business, questa intelligenza è fondamentale per la trasformazione digitale (DX), un processo che comporta la trasformazione di tutte le attività e le operazioni di un'organizzazione.
Il termine intelligenza nell'espressione intelligenza artificiale si riferisce a capacità simili a quelle umane come il ragionamento, la risoluzione dei problemi, l'apprendimento della lingua, la logica, l'analisi o il riconoscimento di modelli. Queste abilità consentono alle macchine di imitare il pensiero umano. Le attività di IA possono essere banali (come percepire e descrivere un dipinto o tradurre un testo), formali (come assistere nella gestione del progetto e nell'allocazione delle risorse o risolvere un cubo di Rubik) o esperte (come rilevare minacce alla sicurezza informatica o alimentare auto a guida autonoma).
La trasformazione digitale cambia radicalmente il modo in cui un'organizzazione opera e fornisce valore, andando oltre la semplice conversione di informazioni e processi analogici in formati digitali. Comporta una revisione completa dei processi principali, dei flussi di lavoro e della gestione della customer experience dell'organizzazione. Integrando la tecnologia in tutti i prodotti, le operazioni e le funzioni, la trasformazione digitale rimodella l'intero panorama aziendale.
"Questo viaggio di 'digitalizzazione' ha 100 anni", afferma Prasad Akella, fondatore di Drishti, una società di analisi video di IA. "C'è un processo di morphing che si verifica e la digitalizzazione in ogni generazione cambia colore. Ma si torna all'idea che si sta cercando di automatizzare molto di più e c'è sempre meno lavoro umano. Cento anni fa, negli Stati Uniti, l'80% della popolazione lavorava nel settore agricolo. Oggi meno del 10% opera in questo settore. Questo perché la meccanizzazione è stata la prima forma di digitalizzazione".
La trasformazione digitale stessa è in continua trasformazione. La sua attuale iterazione va oltre la meccanizzazione; si tratta di integrare la tecnologia in tutti gli aspetti del funzionamento e dell'attività dell'azienda, il che significa anche apportare cambiamenti fondamentali nella cultura generale. I suoi effetti possono essere visti nel rapporto dell'azienda con i propri dati e nel modo in cui i dipendenti lavorano individualmente, i team lavorano insieme e i processi aziendali funzionano in generale.
Ogni azienda è diversa, quindi ognuna avrà una roadmap leggermente diversa per la trasformazione digitale in base alle proprie esigenze e ai propri obiettivi. Ma tutte le trasformazioni digitali di successo hanno un elemento in comune: ruotano attorno alla customer experience.
Ma cosa intendiamo quando parliamo di trasformazione? "Le aziende stanno cambiando la loro offerta di base e il prodotto stesso", afferma Mahesh Makhija, Partner e consulente di EY India. "Prendiamo come esempio una banca: un tempo una banca era un posto dove andavi con i tuoi soldi personali o per ottenere un prestito. Ma ora, utilizzando il digitale e l'analisi, ti offrono un'esperienza completa. Se sei un consumatore, stai ottenendo quasi un'esperienza di e-commerce. I mutui a tasso variabile aiutano effettivamente a trovare una casa. Stai andando oltre la tua offerta principale e comprendendo le esigenze del cliente e costruendo molti prodotti e servizi nuovi per essere in grado di soddisfare quel cliente. "
Nel caso di una piccola impresa, una banca sarebbe tradizionalmente contattata per un prestito alle piccole imprese. Ma ora, dice Makhija, "la banca aiuterà la piccola impresa fino in fondo, dall'acquisizione di computer portatili all'approvvigionamento, supportandola nella compilazione dei documenti legali e le buste paga... Tutto questo viene offerto da una banca. La banca stessa offre tutti questi servizi nel tentativo di ottenere e fidelizzare più clienti. Questo è ciò che sta accadendo dal punto di vista della trasformazione digitale".
Le quattro dimensioni della trasformazione digitale sono tecnologie, attività, confini e obiettivi. Secondo un articolo sul framework di preparazione dell'IA pubblicato sulla rivista Business Horizons, queste sono le quattro grandi dimensioni della vita e della cultura organizzativa e, di conseguenza, le quattro grandi aree in cui un'organizzazione può subire una trasformazione:
- Tecnologie: le nuove tecnologie digitali sono un requisito intrinseco della trasformazione digitale; a loro volta modellano le attività, i confini e gli obiettivi dell'organizzazione.
- Attività: le tecnologie possono influenzare le azioni di un'organizzazione che possono essere ottimizzate, aumentate o completamente trasformate, influenzando le attività assegnate e le competenze richieste. Gli algoritmi di apprendimento, ad esempio, possono cambiare radicalmente la natura delle competenze in un'organizzazione, rimodellando i confini professionali.
- Confini: con l'introduzione delle tecnologie digitali in un'organizzazione molti tipi di confini possono cambiare: i prodotti fisici sono migliorati con componenti digitali, gli spazi di lavoro fisici sono sempre più sostituiti da spazi di lavoro remoti, le competenze vengono sostituite in modo significativo e l'intero rapporto di un'organizzazione con i propri clienti cambia.
- Obiettivi: la trasformazione digitale comporta la creazione di nuovi processi, prodotti e, in ultima analisi, nuovi obiettivi; ha un profondo impatto sull'identità di un'organizzazione. Ciò è determinato dalle nuove tecnologie digitali.
| Ambito della trasformazione digitale | Come si manifesta |
|---|---|
| Tecnologie | Cambiamenti nella tecnologia digitale |
| Attività | Cambiamenti nelle attività, innescati dai cambiamenti nella tecnologia digitale |
| Limiti | Cambiamenti nei limiti, innescati dai cambiamenti nella tecnologia digitale |
| Obiettivi | Cambiamenti negli obiettivi, innescati dai cambiamenti nella tecnologia digitale |
È possibile utilizzare queste quattro dimensioni della tecnologia digitale per valutare la situazione attuale e la capacità, nonché le aspettative e le esigenze future in un'organizzazione. Questo aiuta i leader a sapere in quali aree i dipendenti sono sicuri e in quali no.
I sondaggi citati nella California Management Review hanno rilevato che l’85% delle organizzazioni aveva piani di implementazione dell’IA nel 2016-2017 e il 20% ha riferito di averlo già fatto. Secondo un rapporto di Research and Markets dell’inizio di quest’anno, il mercato dell’intelligenza artificiale dovrebbe crescere a un tasso annuo composto del 52% nel periodo dal 2017 al 2025.
"L'IA funge da catalizzatore per le iniziative di trasformazione digitale in tutti i settori", afferma Babu George, redattore di Digital Transformation in Business and Society: Theory and Cases. "Con la sua capacità di elaborare grandi quantità di dati, automatizzare i processi e generare insight, l'IA sosterrà le tecnologie che guidano l'onda digitale. Al contrario, l'elevata quantità di dati provenienti dalla trasformazione digitale alimenta lo sviluppo dell'IA, creando un circolo virtuoso".
In che modo l'IA si differenzia dall'automazione?
Sia l'IA che l'automazione aiutano le aziende a operare in modo più efficiente, riducendo i costi, svolgendo le attività in modo più rapido e accurato e sfruttando i dati in modo più efficace. Tuttavia, l'IA coinvolge sistemi in grado di apprendere, prendere decisioni e adattarsi nel tempo, mentre l'automazione si riferisce a una tecnologia programmata per eseguire attività ripetitive in modo coerente.
Ecco alcuni elementi principali di differenza fra l'IA e l'automazione:
- Natura del processo: l'automazione si riferisce al processo di creazione di hardware o software in grado di eseguire attività senza l'intervento umano. L'intelligenza artificiale è la scienza della creazione di una tecnologia che può cercare di eguagliare o addirittura competere con l'intelligenza e il comportamento dell'uomo.
- Quantità di dati: l'automazione funziona con un insieme finito di dati chiaramente definiti, poiché queste macchine seguono una programmazione fissa per eseguire le attività meccanicamente. Al contrario, l'intelligenza artificiale richiede quantità di dati molto più estese per funzionare e può gestire un po' di incertezza, in modo simile al cervello umano.
- Tipo di pensiero: i sistemi automatizzati utilizzano una serie fissa e lineare di passaggi quando eseguono le attività. I sistemi di IA tentano di imitare il pensiero e il ragionamento umano, in modo da riconoscere e rispondere ai modelli di informazioni più complessi. L'IA utilizza molte tecnologie per elaborare rapidamente enormi set di dati attraverso l'analisi matematica o il ragionamento logico, quindi tenta di prendere decisioni o di fare previsioni.
- Supervisione richiesta: i sistemi automatizzati hanno lo scopo di ridurre il lavoro umano con attività ripetitive e non dovrebbero richiedere supervisione. L'IA deve essere più collaborativa, soprattutto quando viene introdotta inizialmente in un'organizzazione o in un flusso di lavoro.
- Scopo del lavoro: l'automazione riguarda attività ripetitive; non comporta l'apprendimento automatico di nuovi processi o il dover pensare da soli. Dall'altra parte, i sistemi di IA sono in grado di adattarsi alle nuove circostanze, imparando dai dati e dall'esperienza, rispondendo contestualmente e migliorando nel tempo. Possono gestire attività complesse e non strutturate che potrebbero richiedere comprensione e ragionamento contestuali.
IA e automazione a confronto | ||
|---|---|---|
| IA | Automazione | |
| Natura del lavoro | L'IA imita l'intelligenza umana. | I sistemi automatizzati eseguono le attività automaticamente. |
| Quantità di dati | Richiede grandi quantità di dati e comporta alcune incertezze. | Può lavorare con informazioni limitate e richiede una programmazione chiara. |
| Tipo di pensiero | Può riconoscere schemi, ragionare, prendere decisioni e fare previsioni. | Segue ripetutamente una serie fissa e lineare di passaggi. |
| Supervisione richiesta | Richiede collaborazione. | Non dovrebbe richiedere collaborazione, risparmiando così il tempo necessario per la supervisione. |
| Scopo del lavoro | Impara dall'esperienza, si adatta alle nuove circostanze e risponde al contesto. | Ripete lo stesso insieme di attività. |
Perché l'IA è importante per la trasformazione digitale?
Mentre le aziende continuano ad adattarsi al mutevole panorama digitale e il settore dell'intelligenza artificiale cresce, l'IA sta diventando essenziale per strategie di trasformazione digitale di successo. L'adozione dell'IA può migliorare la redditività e la customer experience e far progredire le capacità decisionali dei leader aziendali.
"L'IA è già diventata fondamentale per la trasformazione digitale nel prossimo futuro grazie alla sua capacità di aumentare le competenze umane lungo tutta la catena del valore", afferma George. "I vantaggi principali includono l'iper-automazione che riduce i costi, l'analisi avanzata per decisioni più intelligenti e l'automazione intelligente dei processi che migliora la produttività. Inoltre, l'IA consente modelli di business innovativi come la manutenzione predittiva, i prezzi dinamici e l'iper-personalizzazione, che si traducono in ultima analisi in una maggiore redditività e più vantaggi competitivi".
- Analisi migliore: l'IA consente alle organizzazioni di elaborare più dati più velocemente, aiutandole a vedere nuove connessioni e modelli e fare previsioni migliori. Ad esempio, se supervisionata in modo appropriato, l'IA può aiutare le società di analisi sanitaria a identificare nuovi gruppi di pazienti a rischio; allo stesso modo, un'azienda di marketing potrebbe trarre vantaggio dall'analisi dei dati di e-commerce del sito web tramite l'IA per definire meglio il target delle sue campagne.
- Processo decisionale migliorato: elaborando più dati più velocemente, l'IA consente alle organizzazioni di prendere decisioni più informate in base ai modelli identificati e alle connessioni che fa. Questo a sua volta fornisce alle aziende approfondimenti utili che possono utilizzare per rimanere flessibili e adattive. Ad esempio, una società di gestione finanziaria potrebbe utilizzare l'IA per individuare nuove opportunità e rischi, quindi usare queste informazioni per consigliare meglio i clienti.
- Maggiore redditività: dal taglio dei costi alla riduzione degli sprechi, l'IA può aiutare a migliorare i margini di profitto ottimizzando i processi e migliorando la logistica. Ad esempio, un'azienda di produzione potrebbe utilizzare l'IA per aiutare con la manutenzione delle apparecchiature oppure un servizio di autonoleggio o di prenotazione di hotel potrebbe usarla per aiutare con i prezzi dinamici.
- Profilo cliente migliorato: utilizzando più dati, l'IA può aiutare a creare profili dei clienti più chiari e dettagliati che le aziende possono utilizzare per comprendere meglio le esigenze dei clienti. Una banca, ad esempio, potrebbe utilizzare l'IA per analizzare i modelli di spesa e aiutare a progettare offerte personalizzate, come prestiti o portafogli specifici.
- Customer experience migliorata: l'IA può anche aiutare le aziende a migliorare la customer experience complessiva. Le aziende e i sistemi più tradizionali avranno una quantità fissa di conoscenze e casi d'uso da cui imparare, mentre l'IA può aiutare a prevedere i problemi che i clienti non hanno ancora affrontato.
Casi d'uso di IA e di trasformazione digitale
L'IA può essere adattata in modo creativo a qualsiasi scopo aziendale. È probabile che settori diversi utilizzino diversi tipi di soluzioni di IA per motivi diversi, ma la maggior parte delle soluzioni può essere applicata in tutti i settori.
Di seguito sono riportati alcuni casi d'uso reali dell'IA implementata dalle aziende:
Customer experience: i motori basati sull'IA possono utilizzare i dati sugli acquisti, sulle richieste, sull'attività sui social media e sulla posizione dei clienti per aiutare le aziende a personalizzare le loro offerte e raccomandazioni. Ad esempio, Booking.com utilizza modelli di machine learning per fornire ai clienti consigli mirati per hotel e voli in base alla loro attività e il suo strumento di programmazione dei voli basato sull'IA risponde alle domande dei clienti mentre pianificano i propri viaggi. Erica, l'assistente virtuale della Bank of America, fornisce consulenza finanziaria ai clienti e li aiuta a eseguire le transazioni senza problemi.
- Prevenzione delle frodi: la prevenzione delle frodi spesso richiede l'elaborazione rapida di elevate quantità di dati e il riconoscimento dei modelli per identificare le anomalie, rendendo l'IA uno strumento potente per questa attività. Uno studio IBM del 2021 ha rilevato che l'automazione della sicurezza e l'IA hanno consentito alle aziende di risparmiare notevolmente sui costi di violazione. Coloro che non hanno utilizzato l'IA hanno pagato più del doppio dell'importo pagato da quelli che lo hanno fatto. Il mercato dell'analisi delle frodi si sta espandendo rapidamente ed è quasi raddoppiato tra il 2021 e il 2023. PayPal utilizza gli strumenti di IA per analizzare i dati delle transazioni e assegnare un punteggio di rischio per ogni transazione al fine di distinguere tra quelle legittime e quelle fraudolente.
- Design generativo: la tecnologia di IA può generare numerose opzioni di progettazione del prodotto utilizzando parametri fissi e algoritmi avanzati per aiutare ingegneri, progettisti e architetti a sviluppare i loro prodotti più rapidamente da prototipi immediatamente disponibili. Ad esempio, il produttore di aeromobili Airbus ha utilizzato la progettazione generativa per realizzare una struttura di "partizione bionica" che potrebbe aiutare a ridurre le emissioni di anidride carbonica.
- Automazione dei processi robotici: l'automazione dei processi robotici (RPA) può rendere le aziende più efficienti e snelle automatizzando le attività di routine e i flussi di lavoro manuali e riducendo la pressione sui dipendenti. Ad esempio, IBM ha utilizzato ampiamente l'RPA nel suo reparto risorse umane; durante il processo di onboarding, il software RPA esegue la scansione e la convalida di tutti i documenti e si occupa dell'immissione dei dati di base sui nuovi dipendenti. Ciò consente al personale delle risorse umane di concentrarsi su iniziative più strategiche, come il coinvolgimento dei dipendenti. Le compagnie di assicurazione sono un altro esempio; utilizzando l'RPA e l'analisi dei dati, queste aziende possono convalidare ed elaborare rapidamente le informazioni nei moduli di richiesta, migliorando la soddisfazione dei clienti.
- Analisi del sentiment: l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) può aiutare i sistemi ad analizzare le interazioni con i clienti e ottenere approfondimenti sul loro contesto e background emotivo per aiutare con le campagne di vendita e di marketing. L'analisi del sentiment degli utenti implica la comprensione del pensiero e della motivazione emotiva dietro le cose che la tua audience dice in pubblico e la trasformazione di questa analisi in elementi di azione. Ad esempio, Amazon utilizza l'analisi del sentiment delle recensioni dei clienti per valutare la soddisfazione generale e migliorare le raccomandazioni sui prodotti.
- Ottimizzazione della supply chain: l'IA aiuta le aziende a pianificare e a ottimizzare la logistica, nonché a gestire la supply chain. Uno studio del 2021 di McKinsey ha rilevato che la gestione della supply chain basata sull'IA ha migliorato i costi logistici del 15%, i livelli di inventario del 35% e i livelli di servizio del 65% nelle aziende che hanno adottato prima l'IA rispetto alle aziende in cui l'adozione è stata più lenta. Un esempio di gestione della supply chain basata sull'IA è la piattaforma logistica ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation) di UPS, che mappa la maggior parte dei percorsi nazionali dell'azienda e aiuta a risolvere i problemi con l'instradamento e la pianificazione dei veicoli. ORION utilizza algoritmi di machine learning per analizzare i modelli di traffico, le condizioni meteorologiche e altre informazioni in tempo reale per generare percorsi di consegna ottimizzati per i conducenti UPS.
Caso di studio sulla trasformazione digitale dell'IA
Esistono infiniti modi in cui l'IA può essere adattata a un'organizzazione specifica per portare avanti il suo percorso di trasformazione digitale. La trasformazione digitale avviene ovunque intorno a noi, in ogni momento. Ecco la storia di un team.
Kelly Cheng è a capo del marketing di Goldcast, una piattaforma di eventi B2B che aiuta le aziende a ospitare webinar, summit virtuali e tutti i tipi di eventi ibridi. Secondo Cheng, l'IA ha cambiato radicalmente il modo di lavorare del suo team e ha fatto risparmiare tempo. Cheng sostiene che questo è essenziale in un momento particolare, in cui i licenziamenti sono diffusi e le aziende di tutto il mondo hanno difficoltà a sostenere le entrate o la pipeline che stanno creando.
"C'è stato un enorme cambiamento in termini di richiesta di efficienza", afferma, "ma questo crea un grande conflitto con il lavoro di marketing perché il lavoro di marketing è creativo. Non è un lavoro di efficienza". Possono volerci mesi per creare parte del materiale che i team di marketing come quello di Cheng si stanno impegnando a realizzare, ma i team di tutto il mondo lottano contro la mancanza di tempo o risorse.
È qui che entra in gioco l'IA. "L'IA può servire ai marketer come strumento davvero efficace per il brainstorming delle idee", afferma Cheng. "Il marketing è una di quelle cose che non saranno mai veramente sostituite dai robot perché hai quel pensiero originale e devi essere autentico per essere efficace. Ma il modo in cui il marketing può sfruttare l'IA per aiutare i team a fare davvero di più con meno riguarda proprio il brainstorming."
In Goldcast, i team utilizzano strumenti di IA per aiutare a trovare argomenti per eventi o webinar. Quindi Goldcast imposta l'evento e il prodotto finale è in formato video. Questo è il materiale originale che il team di Cheng utilizza per creare i propri contenuti di marketing. Con le attuali limitazioni delle risorse, il team di Cheng si affida all'IA come supporto per trovare rapidamente idee di marketing all'interno degli eventi registrati. "Hai il video originale e autentico, ad esempio un webinar dal vivo o una tavola rotonda della leadership, ma nessuno si siederà davvero a guardare 60 minuti di video", dice Cheng. "Per le persone oggi il contenuto deve essere come degli snack, ovvero qualcosa di breve".
Creare contenuti in stile TikTok o Instagram da materiale di origine così lungo richiederebbe molte risorse se si lavorasse esclusivamente con un editor video; sarebbe necessario, infatti, guardare ripetutamente lunghi webinar per trovare i momenti giusti da utilizzare. Inoltre, come sottolinea Cheng, "l'editor video non è il tuo esperto in materia. Non sa quali parti tagliare e quale parte il tuo pubblico amerà davvero". Questa è l'esperienza del team di marketing.
In Goldcast, tutti i contenuti (webinar, eventi, riunioni interne, registrazioni Zoom e demo di prodotti) vengono spostati in un apposito laboratorio di contenuti. Successivamente, il programma di IA genera una trascrizione di ogni registrazione e il gioco è fatto, dice Cheng. (La nostra chiamata è stata registrata sul suo programma e la trascrizione generata ha richiesto una modifica minima da parte di uno di noi.) Hai risparmiato centinaia di ore grazie all'aiuto dell'IA che ha identificato per te i cinque momenti chiave di una riunione o di una tavola rotonda della durata di un'ora.
Il programma specifico di Goldcast taglia e crea anche cinque video clip chiave che possono essere utilizzati per interagire con i consumatori: persone che potrebbero essere state tra il pubblico all'evento, che potrebbero aver perso l'evento o volevano un riassunto, o che stanno semplicemente scorrendo su LinkedIn. "Creare video brevi da video lunghi significa che puoi fare di più con meno e prolunga davvero la durata utile di quel video lungo", afferma Cheng. "Puoi davvero ampliare il tuo pubblico in questo modo."
Al Content Lab dell'azienda può essere richiesto anche di generare output specifici: scrivere un testo per un post di LinkedIn da accompagnare a un video specifico, creare uno schema per un articolo basato su SEO per un evento, inviare un'e-mail di follow-up ai partecipanti a un webinar specifico oppure creare riepiloghi o scrivere FAQ dopo riunioni interne.
"Stiamo pensando a come possiamo continuare ad applicare l'IA alla piattaforma per renderla più funzionale e più efficiente da utilizzare per i team di marketing", afferma Cheng. "Ma questo è reale. È completamente all'interno del prodotto e le persone stanno pagando per questo. "
Per le aziende e i team che vogliono adottare strumenti di IA per il loro percorso di trasformazione digitale, Cheng consiglia semplicemente di provare. "Il mio consiglio è di iniziare, iniziare a creare e iniziare a usare, testare e sperimentare e vedere cosa funziona", dice. "Continua a sperimentare finché non hai qualcosa che può essere utilizzato. Questo è un mercato che inizia a muovere i primi passi. Ci sono ancora molte innovazioni in corso. Se vuoi davvero trovare i vantaggi in termini di efficienza e di maggiore creatività, devi iniziare ora. In caso contrario, i nostri team impiegherebbero molto tempo per mettersi al passo con le tecnologie disponibili".
Come usare l’IA a supporto della trasformazione digitale della tua organizzazione
Quando implementi un nuovo sistema di IA nella tua organizzazione, assicurati di avere tutte le informazioni di cui hai bisogno e raccogli quante più risorse possibili. Quindi, definisci casi d'uso specifici, crea team interfunzionali e sviluppa, forma e integra modelli di IA nei sistemi esistenti.
Segui questi passaggi per sostenere la trasformazione digitale usando l'IA:
- Identifica obiettivi e sfide
Inizia identificando gli obiettivi specifici che vuoi affrontare con l'IA e le sfide che vuoi risolvere. Ciò potrebbe favorire il cambiamento e l'innovazione per aiutare la tua organizzazione a spostarsi in nuove aree o aiutare il business-as-usual con una maggiore efficienza operativa.
- Valuta la preparazione dei dati
I sistemi di IA non possono funzionare senza la giusta quantità e qualità di dati. Prima di poter implementare nuovi sistemi di IA, assicurati che l'infrastruttura dati esistente possa supportarli. In caso contrario, inizia aumentando la raccolta e l'integrazione dei dati.
- Definisci i casi d'uso
Concentrati su progetti specifici in cui l'impatto e il valore dell'IA possono essere massimizzati, tenendo a mente gli obiettivi organizzativi.
- Crea team interfunzionali
L'implementazione di successo di nuovi strumenti di IA nella tua organizzazione richiede collaborazione. Crea team che includano diversi tipi di esperti, tra cui data scientist, sviluppatori, analisti e specialisti dell'infrastruttura IT. L'introduzione di strumenti di IA richiede anche specialisti, come esperti di gestione delle modifiche e responsabili della conformità. In questo modo le tue iniziative di IA saranno sempre mirate e allineate agli obiettivi aziendali.
- Sviluppa un modello di IA
A seconda delle tue esigenze e dei tuoi dati specifici, scegli un modello di IA su cui basarti. Ecco alcuni esempi generali di quali modelli potrebbero aggiungere valore alla tua organizzazione:
- Modello di deep learning: si tratta di un tipo di machine learning che richiede molti più dati e risorse computazionali per essere eseguito. I modelli di deep learning sono responsabili dell'elaborazione del linguaggio naturale, che è responsabile dei chatbot e degli assistenti virtuali.
- Modello di machine learning: questo tipo di modello può aiutare a ottenere approfondimenti dai dati o automatizzare i processi. Migliorerebbe attività come la previsione delle tendenze, la segmentazione dei clienti per le campagne di marketing o l'analisi di semplici video per il controllo della qualità.
- Modello di IA simbolico: questo modello impara direttamente dalle competenze umane piuttosto che dai dati; segue regole che vengono programmate nel sistema da veri esperti. Ad esempio, questi sistemi potrebbero essere utilizzati per l'analisi delle immagini in campo medico per aiutare gli addetti alla diagnostica.
- Addestra il tuo modello di IA
Una volta scelto il modello di IA, addestralo per affrontare i casi d'uso specifici identificati in precedenza ed esegui un test per valutarlo. Apporta le modifiche necessarie.
- Integra la soluzione di IA con i sistemi esistenti
Integra la tua nuova soluzione di IA con i flussi di lavoro e le applicazioni attuali per consentirne un'adozione senza problemi. Ciò può comportare lo sviluppo di API, connettori o integrazioni personalizzate. Quindi, esegui l'implementazione pilota in un caso d'uso reale per valutare l'efficacia e la facilità d'uso della soluzione. Raccogli il feedback di tutti gli stakeholder, compresi i dipendenti e gli utenti finali.
- Monitora le prestazioni
Monitora costantemente le prestazioni dei tuoi modelli di IA e utilizza il feedback per perfezionarli nel tempo. Implementa meccanismi per monitorare i parametri chiave, rilevare anomalie e riaddestrare i modelli secondo necessità per mantenerne l'accuratezza e la pertinenza.
- Scala all'interno dell'organizzazione
Una volta completata la fase pilota, puoi espandere le tue soluzioni di IA a diversi reparti o team. Considera le iniziative e i requisiti di ciascun reparto e definisci una roadmap per il processo di scalabilità
- Investi nel talento
La necessità a lungo termine per qualsiasi organizzazione che implementa l'IT nella propria attività è una forza lavoro formata con le giuste competenze e conoscenze. Prendi in considerazione la creazione di capacità interne su base continuativa in campi come la scienza dei dati e l'IA per garantire che la tua organizzazione disponga delle risorse e delle competenze necessarie per guidare la trasformazione digitale in futuro.
Toolkit di IA
Usa le risorse di questo toolkit gratuito per l’IA per iniziare il processo di adozione dell’IA. Il kit include guide dettagliate per valutare la preparazione all'IA, la strategia e l'etica.
Incluso nel kit, troverai:
- Un Foglio di lavoro del framework strategico sull’IA per Microsoft Word per creare le tue linee guida e best practice che allineano la tua strategia di IA ai tuoi obiettivi aziendali.
- Una valutazione della conformità dell’IA per Microsoft Word per aiutarti a valutare la preparazione della tua organizzazione per l’adozione dell’IA, considerando fattori come l’infrastruttura dei dati, il talento, la conformità e altri. Include un foglio di lavoro per aiutarti a fare brainstorming su alcune domande iniziali e una lista di controllo.
- Una cartella di lavoro per la pianificazione delle linee guida etiche per l’IA per Microsoft Word per aiutarti a redigere le tue linee guida per il tuo manuale aziendale, assicurandoti di impegnarti in uno sviluppo e un’integrazione dell’IA basati sull’etica e sulla responsabilità.
Consigli di un esperto relativamente all'uso dell'IA per la trasformazione digitale
La cosa più importante da ricordare è che investire nella trasformazione digitale della tua organizzazione è sempre un processo continuo e l'introduzione dell'IA potrebbe non essere un evento isolato. Lascia le porte aperte alla sperimentazione, rimani agile, aggiornati sulle tendenze e sulle tecnologie emergenti e incoraggia una cultura all'interno dell'organizzazione volta al miglioramento continuo in questo panorama in rapida evoluzione.
Elias Hayek è un consulente indipendente di gestione e strategia ed ex insegnante di business presso l'Algonquin College. Nel suo articolo, "A Leader's Framework for AI Application in Business", identifica quella che lui chiama la "ruota dell'IA", che inizia con il primo giro di domande e preoccupazioni che i leader aziendali dovrebbero sollevare quando considerano l'implementazione dell'IA:
- Cosa può fare l'IA per innovare, superare la concorrenza e migliorare le prestazioni aziendali?
- L'IA è anche un bene per la nostra azienda e il nostro settore? Di quali funzionalità abbiamo bisogno per questo tipo di progetto?
- Come e da dove cominciare? È un buon momento per implementare l'IA?
- Quanto dobbiamo investire e come giustificare il ROI?
- Qual è l'impatto sulla nostra organizzazione? Chi sarà interessato?
- Quali sono le sfide previste date le controversie sull'IA?
Per organizzare queste domande e aiutare i leader aziendali a prevedere le sfide e a fare brainstorming sulle soluzioni, Hayek ha ideato il "framework della tripla S". Utilizzando i principi di ambito (Scope), strategia (Strategy) e struttura (Structure), l'implementazione dell'IA può avvenire senza intoppi e con successo.
"In base alla mia esperienza, quando si tratta di implementare l'IA nelle organizzazioni emergono due problemi principali", ha detto Hayek a Smartsheet. "Il primo è legato un'errata comprensione dell'uso della tecnologia da parte dei manager di medio livello. Ora, a volte queste persone hanno familiarità con le applicazioni di IA, ma mancano di una formazione adeguata o non riescono a vedere i vantaggi dell'utilizzo dell'IA nel loro lavoro quotidiano. Queste persone sono solitamente i motori del cambiamento ed è qui che molti progetti di trasformazione digitale incontrano un ostacolo. La seconda sfida è legata a un gap di sviluppo della strategia ai livelli più alti. Molti leader vogliono implementare l'IA nelle loro organizzazioni, ma non capiscono davvero come creare valore con l'IA. Fraintendono la tecnologia, forse perché è di moda e tutti vogliono partecipare, e alla fine finiscono per elaborare strategie di trasformazione digitale che in realtà non hanno una portata o un ambito. L'IA rimane un concetto astratto in ufficio senza alcuna applicazione reale."
Il consiglio di Hayek per contrastare questi potenziali problemi è quello di "affrontare queste sfide prima ancora di pensare all'adozione dell'IA". È qui che entra in gioco il "framework della tripla S". "L'ambito aiuta i leader di tutti i livelli dell'organizzazione a riunirsi e a fare brainstorming sulla migliore soluzione di IA specifica per loro. In altre parole, cosa vogliono effettivamente ottenere per la loro organizzazione con l'IA?" chiede Hayek. "Da lì, i leader passano a sviluppare una strategia che corrisponda agli obiettivi organizzativi. Una volta definiti gli obiettivi e la strategia, la struttura dell'esecuzione viene per ultima. Con i manager di medio livello coinvolti nell'intero processo, l'adozione è più facile e il cambiamento avviene più rapidamente."
Come implementare l'IA per la trasformazione digitale della tua organizzazione
L'implementazione dell'IA è il primo e più importante investimento per il tuo percorso di trasformazione digitale. L'IA può aiutarti in quasi ogni aspetto della tua azienda, ma richiede anche collaborazione, manutenzione e comunicazione.
Come puoi apprendere in questa guida alla trasformazione digitale disponibile per il download, la revisione delle operazioni digitali di un'azienda richiede un'azione pianificata e strategica. Una volta deciso di investire nell'IA per la trasformazione digitale, tieni presente l'importanza di questi passaggi chiave:
- Definizione del problema: questa è la fase più importante prima di implementare un sistema di IA. È fondamentale definire chiaramente quale problema l'IA sta risolvendo. Cosa stai cercando di ottenere e cosa farà l'IA per aiutarti a raggiungerlo? È anche importante decidere il tuo sistema di valutazione all'inizio. Prima di iniziare a implementare, conosci quali fattori o metriche utilizzerai per effettuare la valutazione del sistema di IA.
- Formazione e collaborazione: i leader aziendali hanno la responsabilità di garantire che i dipendenti si sentano a proprio agio con qualsiasi sistema di IA che viene implementato e di mostrare ai team come possono integrare con successo l'IA nei loro reparti e processi di lavoro. Ciò comporta determinare quali ruoli saranno interessati dall'IA e come, oltre a garantire che tutti siano formati e aggiornati in base alle esigenze.
- Incoraggiare l'innovazione: un elemento importante per garantire che i dipendenti si sentano a proprio agio con i nuovi sistemi di IA è la creazione di uno spazio in cui possano condividere le idee ed esplorare man mano che scoprono nuovi dettagli e imparano a conoscere la tecnologia. La collaborazione tra i reparti può creare ponti e, in ultima analisi, migliorare l'efficienza e il coinvolgimento di tutti. La trasformazione nella tua organizzazione non riguarda solo i processi e i flussi di lavoro, ma anche le persone e le loro prospettive.
- Integrazione: un'efficace strategia di implementazione dell'IA considera sempre come integrare i nuovi sistemi con sistemi già esistenti. Questo processo dovrebbe essere il più agevole possibile, evitando interruzioni e migliorando la produttività. Tutti i dipendenti che devono utilizzare il nuovo sistema devono essere allineati.
Le organizzazioni possono sfruttare l'IA per la trasformazione digitale in vari modi. Ecco alcuni dei ruoli che può aiutare a migliorare nella tua organizzazione:
- Servizio clienti: chatbot e assistenti virtuali possono offrire assistenza personalizzata e raccomandazioni ai clienti, migliorando il coinvolgimento e la fidelizzazione. L'IA può anche essere utilizzata per analizzare il comportamento e il feedback dei clienti e svolgere analisi del sentiment per comprendere meglio le loro preferenze. Inoltre, la capacità dell'IA di aiutare con le attività, dall'instradamento automatico dei ticket al supporto multilingue, rende più facile mettere in contatto i clienti con il reparto o il funzionario giusto, migliorando la loro esperienza complessiva.
- Finanza e contabilità: l'IA può automatizzare attività finanziarie di routine, come l'inserimento dei dati, la contabilità, la fatturazione, la gestione delle spese e la riconciliazione; i chatbot e gli assistenti virtuali possono anche aiutare a rispondere alle domande finanziarie o alle preoccupazioni di clienti o dipendenti e alcuni strumenti di IA sono specializzati nel rilevamento di transazioni fraudolente o anomale. Anche la modellazione predittiva e l'analisi dei dati possono semplificare il budgeting e le previsioni.
- Risorse umane: dall'inserimento delle offerte di lavoro, il reclutamento e lo screening fino all'onboarding e alla supervisione, l'IA può automatizzare i processi delle risorse umane per consentire ai dipendenti di dedicare più tempo a pensare al talento in modo critico. Ad esempio possono dedicarsi a favorire il coinvolgimento, colmare le lacune nelle competenze e condurre analisi della forza lavoro.
- Marketing e vendite: come dimostra Goldcast, l'IA può semplificare e migliorare il processo di marketing e di vendita in molti modi. Può aiutare a svolgere ricerche di mercato, analizzare i dati dei clienti, anticipare le tendenze, prevedere le vendite, creare messaggi personalizzati, condensare elevate quantità di contenuti in porzioni gestibili e molto altro ancora.
- Operazioni: l'IA può semplificare e ottimizzare i processi interni in tutti i reparti. Per migliorare le operazioni di un'organizzazione, l'IA può ridurre i costi migliorando processi come l'immissione dei dati, la pianificazione della manutenzione, l'elaborazione dei documenti e il controllo qualità. Gli strumenti di IA aiutano anche a gestire e a valutare la forza lavoro e a ottimizzare la logistica per ridurre al minimo i costi di trasporto e monitorare l'inventario.
- Sviluppo del prodotto: i sistemi di IA possono aiutare a generare o ispirare nuove idee attraverso la ricerca e la previsione della domanda e delle nuove tendenze. Possono anche accelerare il ciclo di vita dello sviluppo del prodotto migliorando la progettazione e la prototipazione.
- Ricerca e sviluppo: l'IA può aiutare ad analizzare grandi set di dati e a prevedere i risultati per diverse decisioni aziendali basate sulla modellazione predittiva. Ciò può aiutare a scoprire insight, tendenze e modelli attuabili, nonché fornire informazioni utili per la pianificazione strategica, la gestione del rischio e l'intelligence di mercato. L'IA può anche essere utilizzata per progettare e condurre esperimenti automaticamente, regolando la sua analisi in tempo reale in base ai risultati.
- Gestione del rischio e conformità: le capacità predittive dell'IA consentono di rilevare e prevedere efficacemente i rischi e la volatilità, nonché di garantire la conformità. Alcuni strumenti possono modellare scenari di rischio per aiutare le aziende a comprendere l'impatto di diversi eventi.
Qual è il futuro dell'IA nella trasformazione digitale?
In generale, l'IA promette di essere indispensabile per il futuro della trasformazione digitale. Il processo di adozione è ancora nelle sue fasi iniziali, ma le aziende che iniziano a integrare l'IA ora saranno meglio posizionate per guidare l'innovazione e l'efficienza.
La creazione di "piattaforme altamente intuitive e no-code" basate sull'IA, secondo George, è un punto di svolta per le aziende di tutto il mondo. Consente alle aziende di sviluppare applicazioni personalizzate, "rendendo la trasformazione digitale accessibile alle organizzazioni di tutte le dimensioni". Dalla personalizzazione di singoli prodotti ed esperienze alla promozione di "sistemi modulari di autoapprendimento che si adattano continuamente" e "ottimizzano i processi, l'allocazione delle risorse e il processo decisionale", l'IA cambierà la nozione stessa di agenzia e leadership nel business.
"Il cambiamento più importante", sostiene George, "sarà la risoluzione predittiva e proattiva dei problemi: l'IA consentirà alle aziende di anticipare e affrontare in modo proattivo potenziali problemi, dalle interruzioni della supply chain al tasso di abbandono dei clienti, sfruttando grandi quantità di dati e analisi predittive avanzate".
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