Come realizzare una strategia AI di successo

Dando alle macchine una crescente capacità di apprendere, ragionare e prendere decisioni, l'AI sta influenzando pressoché tutti i settori, tra cui produzione, ospitalità, sanità e istruzione. Secondo una recente ricerca, il 92% dei vertici aziendali prevede di digitalizzare i workflow e utilizzare l'automazione basata su AI entro il 2026.¹ Senza una strategia di AI, le organizzazioni rischiano di perdere i benefici che l'AI può offrire.

Una strategia di AI aiuta le organizzazioni ad affrontare le complesse sfide associate all'implementazione dell'AI e a definirne gli obiettivi. L'AI può essere utilizzata per un'analisi più approfondita dei dati, l'automazione delle attività ripetitive, l'ottimizzazione dei processi o il miglioramento delle esperienze dei clienti con assistenti e agenti AI.

Uno scopo e un piano ben definiti aiutano a garantire che l'adozione dell'AI sia in linea con gli obiettivi aziendali più ampi. Questo allineamento è fondamentale per trarre valore significativo dall'AI e massimizzarne l'impatto. Una strategia AI di successo fornisce anche una roadmap per creare le funzionalità necessarie e per garantire un'applicazione strategica e responsabile dell'AI all'interno dell'organizzazione.

Le organizzazioni che si impegnano adesso per comprendere l'AI e sfruttarne la potenza, prospereranno in futuro. Una strategia di AI solida consentirà a queste organizzazioni di gestire le complessità dell'integrazione dell'AI, adattarsi rapidamente ai progressi tecnologici e ottimizzare i processi, l'efficienza operativa e la crescita complessiva.

Una strategia di AI è un piano per integrare l'AI in un'organizzazione al fine di allinearla e supportare gli obiettivi generali dell'azienda. Una strategia AI di successo dovrebbe fungere da roadmap per questo piano. A seconda degli obiettivi dell'organizzazione, una strategia di AI può delineare come l'AI aiuti a estrarre insight più approfonditi dai dati, aumentare l'efficienza, rafforzare la supply chain o l'ecosistema, o migliorare le esperienze dei clienti e del personale.

Una strategia di AI ben formulata deve inoltre guidare l'infrastruttura tecnologica per garantire che l'azienda sia dotata dell'hardware, del software e di altre risorse necessarie per un'efficace implementazione dell'AI. E poiché la tecnologia si evolve così rapidamente, la strategia dovrebbe consentire all'organizzazione di adattarsi alle nuove tecnologie e ai cambiamenti del settore. Considerazioni etiche come pregiudizi, trasparenza e problemi normativi dovrebbero essere affrontate anche per supportare l'implementazione dell'AI responsabile.

Poiché l'intelligenza artificiale continua ad avere un impatto su quasi tutti i settori, è indispensabile una strategia AI ben strutturata. Questa può aiutare le organizzazioni a sbloccare il loro potenziale, ottenere un vantaggio competitivo e raggiungere un successo sostenibile nell'era digitale in continua evoluzione.

La creazione di una strategia di AI offre molti benefici alle aziende che integrano l'intelligenza artificiale, sia che si tratti di start-up che di organizzazioni globali. Una strategia di AI consente alle organizzazioni di utilizzare in modo mirato le funzionalità dell'AI e di allineare le iniziative di AI agli obiettivi aziendali generali. La strategia di AI diventa la bussola per contribuire in modo significativo al successo dell'organizzazione. Consente agli stakeholder di scegliere i progetti che offriranno i maggiori miglioramenti in processi importanti come la produttività, le decisioni e i risultati finali.

Una strategia di AI illustra i passaggi che aiutano i progetti di AI a trasformare le idee in soluzioni. Per raggiungere questi obiettivi, l'organizzazione deve prendere decisioni importanti in merito a dati, talenti e tecnologie. Una buona strategia fornisce un piano per la gestione, l'analisi e l'utilizzo dei dati per le iniziative di AI. Determina i talenti necessari per sviluppare, attrarre o conservare competenze a livello di data science, machine learning (ML) e sviluppo dell'AI. Guida l'approvvigionamento delle risorse hardware, software e di cloud computing per un'efficace implementazione dell'AI.

In sostanza, una strategia AI di successo è indispensabile perché supporta gli obiettivi aziendali, facilita la definizione delle priorità, ottimizza le scelte dei talenti e delle tecnologie e garantisce un'integrazione organizzata dell'AI che guiderà il favorirà il successo dell'organizzazione.

I seguenti passaggi sono comunemente come aiuto per creare un'efficace strategia AI:

Apprendi le varie tecnologie di AI, tra cui AI generativa e agentic AI (e in che modo differiscono), machine learning (ML), elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e computer vision. Ricerca i casi d'uso dell'AI per sapere dove e come queste tecnologie vengono applicate nei settori pertinenti. Elenca i problemi che l'AI può affrontare e i benefici che ne derivano. Prendi nota dei reparti aziendali che la utilizzano, dei loro metodi e degli eventuali ostacoli.

Comprendi l'organizzazione e le sue priorità e capacità. Prendi in esame le dimensioni e la potenza del reparto IT, che implementerà e gestirà i sistemi di AI. Intervista i responsabili dei reparti per identificare i potenziali problemi che l'AI potrebbe aiutare a risolvere.

Individua i problemi che l'organizzazione deve risolvere. Quali metriche devono essere migliorate? Non dare per scontato che l'AI sia sempre la risposta, scegli obiettivi aziendali che sono importanti per l'azienda e nella gestione dei quali l'AI abbia raggiunto dei successi in passato.

Trova aziende nel settore dell'AI che abbiano lavorato nel tuo settore. Crea un elenco di potenziali strumenti, fornitori e partnership, valutandone l'esperienza, la reputazione o i prezzi. Dai priorità agli acquisti in base alle fasi e alle tempistiche del progetto di integrazione dell'AI.

Crea una roadmap che dia priorità ai primi successi che porteranno valore all'azienda. Scegli i progetti in base alle esigenze pratiche identificate. Determina gli strumenti e il supporto necessari e organizzarli in base a ciò che è più cruciale per il progetto, in particolare:

• Dati: elabora una strategia dei dati determinando se saranno necessari dati o set di dati nuovi o esistenti per alimentare efficacemente la soluzione di AI. Stabilisci un framework di governance dei dati per gestirli in modo efficace.

• Algoritmi: gli algoritmi sono le regole o le istruzioni che consentono alle macchine di apprendere, analizzare i dati e prendere decisioni. Un modello rappresenta ciò che è stato appreso da un algoritmo di machine learning. Stabilisci chi implementerà gli algoritmi e progetterà, svilupperà e convaliderà i modelli, poiché per gestire efficacemente queste attività sono necessarie competenze specifiche. 

• Infrastruttura: stabilisci dove saranno ospitati i tuoi sistemi di AI e come saranno scalati. Considera se implementare sulla tua infrastruttura o su piattaforme di terze parti.

• Talenti e outsourcing: valuta la preparazione e le lacune nelle competenze all'interno dell'organizzazione per implementare iniziative di AI. Determina se esiste una pipeline di talenti per ricoprire ruoli come data scientist e sviluppatore o se le competenze possono essere sviluppate internamente attraverso la formazione. Valuta anche se determinate attività, come l'implementazione e le operazioni, dovrebbero essere affidate all'outsourcing.

Presenta la strategia AI agli stakeholder, assicurandoti che sia in linea con gli obiettivi aziendali. Ottieni il consenso per la roadmap proposta. Comunica in modo chiaro i benefici, i costi e i risultati attesi. Assicurati che sia disponibile il budget necessario per attuare la strategia.

Avvia la riqualificazione dei team di AI o l'assunzione di persone con le competenze appropriate in materia di AI. Incoraggia i team a mantenersi aggiornati sugli ultimi sviluppi dell'AI e a esplorare metodi innovativi per la risoluzione dei problemi.

Comprendi le implicazioni etiche dell'uso responsabile dell'AI da parte dell'organizzazione. Impegnati ad adottare iniziative di AI etiche, modelli di governance inclusivi e linee guida attuabili. Monitora regolarmente i modelli AI per individuare potenziali pregiudizi e implementare pratiche di equità e trasparenza per affrontare i problemi etici.

Resta al passo con gli sviluppi più rapidi di nuovi prodotti e tecnologie di AI. Adatta la strategia AI dell'organizzazione in base ai nuovi insight e alle opportunità emergenti.

Seguendo questi passaggi, sarà possibile creare una guida efficace per l'integrazione dell'AI nell'organizzazione. Questa integrazione permetterà all'azienda di utilizzare al meglio le opportunità nel dinamico mondo dell'intelligenza artificiale.

Diversi problemi possono ostacolare la costruzione e l'implementazione di una strategia AI di successo. Il loro potenziale di ostacolare il processo dovrebbe essere valutato in anticipo e le questioni affrontate di conseguenza per progredire in modo efficace.

Come e dove sono davvero i tuoi dati? I modelli AI si basano in larga misura su solidi set di dati, quindi un accesso insufficiente a dati pertinenti e di alta qualità può compromettere la strategia e l'efficacia delle applicazioni AI.

La mancanza di consapevolezza sulle funzionalità dell'AI e sulle sue potenziali applicazioni potrebbe causare scetticismo, resistenza o un processo decisionale disinformato. Questa mancanza di comprensione priverà la strategia di qualsiasi valore e bloccherà la corretta integrazione dell'AI nei processi dell'organizzazione.

Se le iniziative di AI non sono strettamente legate agli obiettivi, alle priorità e alla visione dell'organizzazione, potrebbero comportare spreco di attività, mancanza di supporto da parte della dirigenza e incapacità di dimostrare un valore significativo.

I professionisti sono necessari per sviluppare, implementare e gestire in modo efficace le iniziative di AI. Una carenza di professionisti dell'AI, come i data scientist o gli esperti di ML, o la resistenza dei dipendenti attuali ad aggiornarsi, potrebbero avere un impatto sulla fattibilità della strategia.

I recenti sviluppi nell'intelligenza artificiale ne evidenziano la portata e la potenza nei confronti delle aziende e della società. Tuttavia, le aziende devono determinare come strutturare e governare questi sistemi in modo responsabile per evitare pregiudizi ed errori, poiché la scalabilità della tecnologia AI può avere effetti costosi sia per le imprese che per la società. Poiché la tua organizzazione utilizza set di dati diversi per applicare il machine learning e l'automazione ai workflow, è importante assicurarsi che siano presenti guardrail adeguati per garantire la qualità, la conformità e la trasparenza dei dati all'interno dei tuoi sistemi di AI.

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