Implementazione dell'intelligenza artificiale: 8 passi per il successo

Via via che l'intelligenza artificiale (AI) continua a penetrare nei workflow di tutti i settori e l'impatto positivo dell'AI diventa sempre più evidente, le aziende cercano di sfruttarne le funzionalità per ottenere un vantaggio competitivo. Tuttavia, l'implementazione dell'AI richiede un'attenta pianificazione e un approccio strutturato, al fine di evitare le insidie più comuni e ottenere risultati sostenibili. Questo può rivelarsi un compito difficile, perché ogni organizzazione si trova in un punto diverso del proprio percorso di AI, con capacità e obiettivi aziendali specifici. A rendere le cose più complicate, il termine generico di AI comprende tantissime cose, dai chatbot con tecnologia AI, come ChatGPT, alla robotica, fino all'analytics predittiva, per non parlare del fatto che l'AI cambia continuamente. Non esiste una soluzione valida per tutti, tuttavia possiamo identificare le best practice che, indipendentemente dalla direzione in cui si evolve l'AI o dalla particolare roadmap di un'organizzazione, rimarranno valide. Le implementazioni di AI di successo comportano una serie di passaggi critici validi indipendentemente dal caso d'uso dell'AI.

La definizione degli obiettivi è alla base di un'implementazione di successo dell'AI. Il primo passo consiste nell'identificare i problemi o le opportunità che la trasformazione digitale può risolvere. Ciò comporta un'attenta valutazione dei processi e degli obiettivi aziendali, ponendo domande come: Quali inefficienze devono essere risolte? In che modo l'AI generativa (gen AI) può migliorare l'esperienza del cliente? Ci sono processi decisionali che potrebbero essere migliorati con l'automazione? Questi obiettivi devono essere precisi e misurabili, per una valutazione efficace e per garantire che l'impatto delle tecnologie di AI possa essere monitorato. Leggi i case study di altre aziende per scoprire cosa potrebbe fare la tua organizzazione.

Dopo avere identificato i problemi da risolvere, le aziende possono tradurli in obiettivi. Questi potrebbero includere il miglioramento dell'efficienza operativa di una certa percentuale, il miglioramento dei tempi di risposta del servizio clienti o l'aumento dell'accuratezza delle previsioni di vendita. La definizione di metriche di successo come precisione, velocità, riduzione dei costi o soddisfazione dei clienti fornisce ai team obiettivi concreti e li aiuta a evitare lo scope creep. Questo approccio strutturato garantisce che l'iniziativa di AI sia mirata, con chiari endpoint per la valutazione e che la distribuzione del modello AI sia in linea con gli obiettivi aziendali.

Poiché i risultati dell'AI sono validi solo nella misura in cui sono validi i dati di input, la valutazione della qualità dei dati di addestramento è una fase critica iniziale in qualsiasi processo di implementazione dell'AI. I sistemi di AI si basano sui dati per apprendere modelli e fare previsioni, e anche gli algoritmi di machine learning più avanzati non possono funzionare efficacemente su dati difettosi. Innanzitutto, la qualità dei dati dovrebbe essere valutata in base a diversi criteri, tra cui accuratezza, completezza, coerenza e pertinenza rispetto alla problematica aziendale. Le fonti di dati di alta qualità sono essenziali per produrre insight affidabili; una scarsa qualità dei dati può portare a modelli distorti e a previsioni imprecise. Questa valutazione spesso comporta la pulizia dei dati per correggere le imprecisioni, il completamento dei missing value e la certezza che i dati siano aggiornati. Inoltre, i dati dovrebbero essere rappresentativi degli scenari del mondo reale che i modelli AI incontreranno, al fine di evitare previsioni distorte o limitate.

I sistemi di AI devono essere in grado di accedere ai dati in modo adeguato. Ciò include la garanzia che i dati siano archiviati in un formato strutturato e leggibile da parte di una macchina e che siano conformi alle normative sulla privacy e alle best practice pertinenti, soprattutto se sono coinvolti dei dati sensibili. L'accessibilità considera anche la compatibilità dei dati tra le fonti: reparti o sistemi diversi spesso archiviano i dati in formati diversi e potrebbe essere necessario standardizzare o integrare questi formati. La creazione di pipeline dei dati semplificate e di soluzioni di storage adeguate garantisce che i dati possano fluire in modo efficiente nei modelli AI, consentendo un'implementazione e una scalabilità ottimali.

La tecnologia selezionata per l'implementazione deve essere compatibile con le attività che l'AI svolgerà, indipendentemente dal fatto che si tratti di modellazione predittiva, elaborazione del linguaggio naturale (NLP) o computer vision. Le organizzazioni devono innanzitutto determinare il tipo di architettura e di metodologia dei modelli AI che meglio si adatta alla loro strategia. Ad esempio, tecniche di machine learning come l'apprendimento supervisionato sono efficaci per le attività in cui i dati sono stati etichettati, mentre l'apprendimento non supervisionato può essere più adatto per il clustering o per il rilevamento delle anomalie. Inoltre, se l'obiettivo prevede la comprensione del linguaggio, un modello linguistico potrebbe essere l'ideale, mentre le attività di computer vision richiedono in genere framework di deep learning come le convolutional neural network (CNN). La scelta di una tecnologia che supporti direttamente l'attività desiderata garantisce maggiore efficienza e migliori prestazioni.

Oltre alla selezione del modello, le organizzazioni devono considerare anche l'infrastruttura e le piattaforme che supporteranno il sistema di AI. I cloud service offrono soluzioni flessibili per le esigenze di elaborazione e storage dell'AI, soprattutto per le aziende che non dispongono di ampie risorse on-premise. Inoltre, le open source come Scikit-Learn e Keras offrono algoritmi e architetture di modelli precostituiti, riducendo i tempi di sviluppo.

Un team esperto può gestire le complessità dello sviluppo, della distribuzione e della manutenzione dell'AI. Il team dovrebbe includere una serie di ruoli specializzati, come data scientist, esperti di machine learning e sviluppatori software, ognuno con competenze nel proprio settore. I data scientist si concentrano sulla comprensione dei modelli di dati, sullo sviluppo di algoritmi e sulla messa a punto dei modelli. Gli esperti di machine learning colmano il divario tra i team di data science e ingegneria, addestrando i modelli, distribuendoli e ottimizzandoli per le prestazioni. È anche utile avere esperti che conoscano le esigenze aziendali specifiche e che possano interpretare i risultati, al fine di garantire che gli output dell'AI siano fruibili e allineati agli obiettivi strategici.

Oltre alle competenze tecniche, un team di esperti di AI necessita di una serie di competenze complementari per supportare un'implementazione ottimale. Ad esempio, i project manager con esperienza nell'AI possono coordinare e semplificare i workflow, definire tempistiche e tenere traccia dei progressi per garantire il raggiungimento dei traguardi. Gli esperti in materia di AI etica o conformità possono contribuire a garantire che le soluzioni di AI rispettino le leggi sulla privacy dei dati e le linee guida in materia di etica. Migliorare le competenze dei dipendenti esistenti, in particolare quelli in campi correlati come l'analisi dei dati o l'IT, può rappresentare un modo conveniente per costruire il team, consentendo all'organizzazione di attingere alle competenze interne e di promuovere una cultura basata sull'apprendimento continuo. Un team esperto di AI non solo migliora l'implementazione immediata, ma sviluppa anche la capacità interna di innovazione e adattamento continui all'AI.

Promuovere una cultura dell'innovazione incoraggia i dipendenti ad accogliere i cambiamenti, così come a esplorare nuove idee e a partecipare al processo di adozione dell'AI. La creazione di questa cultura inizia con una leadership che promuove apertura, creatività e curiosità, incoraggiando i team a considerare come l'AI possa generare valore e migliorare le operazioni. La leadership può supportare una mentalità orientata all'innovazione comunicando una visione chiara del ruolo dell'AI all'interno dell'organizzazione, spiegandone i benefici e affrontando i timori comuni.

L'implementazione di progetti pilota consente ai team di provare applicazioni AI su piccola scala prima dell'implementazione completa, avvalendosi quindi di un modo a basso rischio per valutare le funzionalità dell'AI, ottenere insight e perfezionare gli approcci. Adottando una cultura dell'innovazione, le organizzazioni non solo migliorano il successo dei singoli progetti di AI, ma creano anche una forza lavoro resiliente, adattabile e pronta a utilizzare l'AI nelle iniziative future.

I modelli AI, in particolare quelli che elaborano dati sensibili, comportano rischi legati alla privacy dei dati, ai bias dei modelli, alle vulnerabilità della sicurezza e alle conseguenze indesiderate. Per affrontare questi problemi, le organizzazioni devono condurre valutazioni approfondite dei rischi durante tutto il processo di sviluppo dell'AI, identificando le aree in cui le previsioni del modello potrebbero essere errate, discriminare inavvertitamente o esporre i dati a violazioni. L'implementazione di solide pratiche di protezione dei dati, come l'anonimizzazione dei dati, la crittografia e il controllo degli accessi, può aiutare a proteggere le informazioni degli utenti. Anche i test e il monitoraggio regolari dei modelli in contesti reali sono critici per identificare output o bias imprevisti, consentendo ai team di adattare e riqualificare i modelli per migliorare l'accuratezza e l'equità.

La creazione di un framework etico per l'uso dell'AI insieme a queste pratiche di gestione del rischio garantisce che l'uso dell'AI sia in linea sia con gli standard normativi che con i valori dell'organizzazione. Gli orientamenti etici dovrebbero riguardare principi quali equità, responsabilità, trasparenza e rispetto dell'autonomia degli utenti. Un comitato interfunzionale per l'etica dell'AI o un comitato di controllo possono supervisionare i progetti di AI, valutandone i potenziali impatti sociali, i dilemmi etici e la conformità alle leggi sulla protezione dei dati come il GDPR o il CCPA. Incorporando questi framework etici, le organizzazioni possono mitigare i rischi legali e i danni alla reputazione, oltre ad aumentare la fiducia di clienti e stakeholder.

Il test e la valutazione dei modelli consentono di garantire che il modello sia accurato, affidabile e in grado di fornire valore in scenari reali. Prima della distribuzione, i modelli devono essere sottoposti a test rigorosi utilizzando set di dati di convalida e test separati per valutare le loro prestazioni. Ciò consente di stabilire se il modello è in grado di generalizzare in modo efficace e se offre prestazioni ottimali su nuovi dati. Metriche quali accuratezza, precisione, richiamo e punteggio F1 sono KPI spesso utilizzati per valutare le prestazioni, a seconda dello scopo del modello. I test includono anche la verifica di pregiudizi o errori sistematici che potrebbero portare a risultati indesiderati, come la discriminazione nei modelli decisionali. Valutando attentamente queste metriche, i team possono avere la certezza che il modello è adatto alla distribuzione.

Oltre ai test iniziali, la valutazione continua aiuta a favorire prestazioni elevate nel tempo. Gli ambienti del mondo reale sono dinamici, con modelli di dati ed esigenze aziendali che possono cambiare, con un potenziale impatto sull'efficacia del modello. Il monitoraggio continuo e i cicli di feedback consentono ai team di monitorare le prestazioni del modello, così come di rilevare eventuali derive nei dati o nelle previsioni e di riqualificarlo in base alle necessità. L'implementazione di avvisi automatici e di dashboard delle prestazioni può facilitare l'identificazione precoce dei problemi e la risposta rapida. Un riaddestramento del modello programmato regolarmente assicura che il sistema di AI rimanga allineato alle condizioni attuali, mantenendo l'accuratezza e il valore mentre si adatta a nuovi modelli. Questa combinazione di test approfonditi e valutazioni coerenti salvaguarda l'implementazione dell'AI, rendendola resiliente e reattiva al cambiamento.

La scalabilità è essenziale per il successo di qualsiasi implementazione dell'AI, in quanto consente al sistema di gestire volumi crescenti di dati, utenti o processi senza sacrificare le prestazioni. Nella pianificazione della scalabilità, le organizzazioni dovrebbero scegliere infrastrutture e framework in grado di supportare l'espansione, tramite cloud service, computing distribuito o architettura modulare. Le piattaforme cloud sono spesso ideali per soluzioni di AI scalabili, con risorse e strumenti on-demand che semplificano la gestione dell'aumento dei workload. Questa flessibilità consente alle organizzazioni di aggiungere più dati, utenti o funzionalità nel tempo, il che è particolarmente utile con l'evolversi delle esigenze aziendali. Una configurazione scalabile non solo aumenta al massimo il valore a lungo termine del sistema AI, ma riduce anche il rischio di costosi aggiustamenti futuri.

L'implementazione dell'AI deve rimanere pertinente, accurata e allineata alle condizioni in evoluzione nel tempo. Questo approccio comporta la riqualificazione regolare dei modelli con nuovi dati per prevenire il degrado delle prestazioni, nonché il monitoraggio dei risultati del modello per rilevare eventuali pregiudizi o imprecisioni che potrebbero svilupparsi. Si dovrebbe incorporare inoltre il feedback degli utenti e degli stakeholder per perfezionare e migliorare il sistema in base agli utilizzi nel mondo reale. Il miglioramento continuo può includere l'aggiornamento degli algoritmi di AI, l'aggiunta di nuove caratteristiche o la messa a punto dei parametri del modello per adattarsi ai mutevoli requisiti aziendali. Questo approccio consente al sistema di AI di rimanere efficace e affidabile, promuovendo la fiducia nel lungo periodo e aumentandone al massimo l'impatto in tutta l'organizzazione.

Poiché ogni tipo di organizzazione, dalle startup alle grandi istituzioni, cerca di ottimizzare i workflow che richiedono tempo e ottenere più valore dai propri dati con gli strumenti di AI, è importante ricordare che gli obiettivi devono essere strettamente allineati alle priorità aziendali di alto livello per garantire che le soluzioni di AI fungano da strumento per farli progredire, piuttosto che adottare semplicemente la tecnologia fine a se stessa. È facile lasciarsi coinvolgere nell'entusiasmo per l'AI, soprattutto quando ogni settimana vengono lanciati nuovi prodotti. Tuttavia, per beneficiare davvero dell'AI, le organizzazioni dovrebbero adottare una strategia di implementazione adatta allo scopo e concentrata intensamente sui risultati, in linea con le esigenze dell'organizzazione.