Cos'è la trasformazione AI?

La trasformazione AI è un processo dinamico. I casi d'uso e le implementazioni dell'AI sono diversi per ogni azienda. Ma prima di addestrare e implementare un'AI, un'organizzazione segue i seguenti processi di pianificazione per garantire l'efficacia della sua strategia:

Raccolta di informazioni: durante questa fase, un'organizzazione svolge ricerche per conoscere strumenti come l'AI generativa, il machine learning, la computer vision e altre tecnologie. Durante questa fase esplorativa, gli stakeholder potrebbero elencare i problemi aziendali che l'AI può risolvere e delineare i vantaggi che si potrebbero ottenere. 

Valutazione delle risorse e dei limiti attuali: prima di elaborare un piano completo, un'organizzazione in genere verifica le proprie attività esistenti, esaminando la capacità del dipartimento IT e le pratiche relative ai dati. 

Definizione degli obiettivi: durante questa fase, l'organizzazione identifica quali problemi specifici spera di risolvere e come verrà misurato il successo durante l'implementazione. 

Creazione di una roadmap: nella creazione di una roadmap, l'organizzazione sceglie i progetti di AI in base alle esigenze pratiche, determinando quale tipo di supporto potrebbe essere richiesto e quali partner o fornitori con competenze specifiche in materia di AI dovrebbero essere coinvolti. 

Una volta completate queste fasi di pianificazione strategica, si può iniziare la progettazione, la creazione, l'addestramento, la convalida e la messa a punto di un modello AI. Alcune fasi che facilitano un'implementazione responsabile ed efficace dell'AI includono: 

• Raccolta e gestione dei dati.

• Organizzazione dei dati.

• Creazione, addestramento e adattamento di modelli AI.

• Automazione dei workflow e aggiunta dell'AI alle applicazioni.

• Integrazione dell'AI all'interno di un'azienda.

La prima fase della trasformazione AI identifica e sfrutta i dati non elaborati utilizzati per addestrare e ottimizzare un'AI. Implica anche la determinazione di quali dati di terze parti potrebbero essere utilizzati. Spesso, le organizzazioni sono limitate da architetture rigide e silos di dati che richiedono una riorganizzazione fondamentale.

Questo processo potrebbe includere l'estrazione di dati da vari dipartimenti e suddivisioni, la digitalizzazione dei record esistenti o l'implementazione di un sistema di gestione dei dati più efficiente. Poiché questo processo richiede la padronanza della data science, potrebbe richiedere l'assunzione di specialisti o l'aggiornamento dei dipendenti interni.

La qualità dei dati e solide pratiche di governance dei dati sono la spina dorsale di una trasformazione AI di successo. Durante questo processo, un'organizzazione contribuisce a garantire l'accuratezza e la pulizia della propria pipeline di dati, nonché la sua reperibilità e le regole di governance. Ciò potrebbe comportare l'automazione di determinati workflow con strumenti DataOps, l'ottimizzazione dei data warehouse e dell'infrastruttura e l'investimento in soluzioni di gestione dei dati come un data lakehouse.

Durante la fase organizzativa, i dirigenti aziendali determinano anche chi è responsabile dei dati, le misure di sicurezza dei dati in atto e le condizioni di utilizzo dei dati. Questo processo crea una pipeline self-service che rende i dati accessibili alle persone giuste al momento giusto.

Utilizzando questi dati puliti e organizzati, un'azienda è in grado di creare, addestrare, convalidare e mettere a punto i suoi modelli AI. Con un numero sufficiente di talenti interni specializzati in ingegneria AI, questo processo può essere completato internamente. Molte organizzazioni scelgono di collaborare con fornitori terzi con una comprovata esperienza di successo.

Durante questa fase, i modelli AI "apprendono" da set di dati di grandi dimensioni e vengono ottimizzati su set di dati più piccoli e specifici per attività. Dopo questo periodo iniziale di sviluppo e di test, i workflow di convalida e di test sono continui, facilitando la coerenza con il continuo apprendimento del modello.

Quando l'AI è pronta, viene integrata nei workflow e nelle applicazioni precedentemente identificate in tutta l'azienda. In genere, l'AI viene utilizzata insieme ad altre tecnologie e tecniche e la sua implementazione implica la collaborazione tra i team addetti all'IT, alla progettazione e all'infrastruttura, insieme ad altri stakeholder. Man mano che l'AI potenzia i processi aziendali di routine e diventa parte delle operazioni quotidiane di un’azienda, potrebbe essere necessaria una solida strategia di gestione del cambiamento man mano che i ruoli si modificano all’interno di un’organizzazione.

Con le basi di una solida pratica di automazione e di applicazioni intelligenti, le organizzazioni possono integrare l'AI più profondamente nella loro attività e trasformare il modo in cui l'azienda lavora. Poiché i dipendenti dedicano meno tempo alle attività di routine, potrebbero essere necessari cambiamenti a livello di organizzazione per incoraggiare un lavoro più creativo e prezioso da parte dei partner umani. E a questo livello, i workflow più complessi possono essere completamente sostituiti da una combinazione di strumenti basati sull'AI.

La trasformazione AI potrebbe includere anche l'analisi assistita dall'AI delle pratiche aziendali a livello d'impresa, ad esempio fornendo insight sul comportamento dei consumatori o previsioni avanzate. Con l'AI completamente integrata nel business, un'organizzazione può anche automatizzare il ciclo di vita dell'AI, aumentando la velocità di sperimentazione e creando più rapidamente modelli per scopi specifici.

Una trasformazione AI può migliorare le prestazioni in ogni aspetto dell'azienda. L'adozione consente alle organizzazioni di automatizzare le attività amministrative, facilitare esperienze cliente iper-personalizzate e modernizzare il processo IT generando codice automaticamente.

Ecco alcuni esempi di casi d'uso: 

• Modernizzazione IT

• Workflow del servizio clienti

• Supply chain

• Gestione delle risorse umane e dei talenti 

• Vendite e marketing 

• Operazioni di core business 

I modelli AI hanno un vasto numero di applicazioni nei processi e nelle operazioni IT. L'AI può aumentare rapidamente l'agilità dell'IT e affrontare processi complessi come la modernizzazione delle app e l'ingegneria della piattaforma.

Ad esempio, l'AI generativa è in grado di generare codice, convertire il codice da un linguaggio all'altro, effettuare il reverse-engineering del codice e guidare la pianificazione della trasformazione.

Questi strumenti possono anche fornire un'ingegneria dell'affidabilità del sito migliorata per gli sviluppatori e automatizzare i processi di test, semplificando in ultima analisi il processo IT e consentendo ai dipendenti di concentrarsi su attività più creative e incentrate sulle persone.

L'AI generativa può trasformare il modo in cui viene fornita l'esperienza del cliente, differenziando un'azienda e dandole un vantaggio competitivo. Gli strumenti di AI possono offrire suggerimenti personalizzati, gestire l'assistenza clienti a qualsiasi ora del giorno e creare facilmente contenuti personalizzati come post sui social media, messaggi personalizzati o testi sui siti web.

Analizzando grandi volumi di dati e analizzando il sentiment, l'AI può identificare dei pattern per fare previsioni sul comportamento futuro dei consumatori. Ad esempio, una banca potrebbe fornire servizi di gestione del portafoglio personalizzati e automatizzati oppure un governo potrebbe convertire automaticamente la corrispondenza in più lingue.  

Utilizzando l'AI, le aziende possono automatizzare il processo source-to-pay e gestire il fabbisogno di risorse, riducendo l'inefficienza e gli sprechi. Ad esempio, gli strumenti di AI possono smistare le consegne, selezionando i metodi più convenienti e sostenibili dal punto di vista ambientale per evadere gli ordini, oppure analizzare i dati storici per prevedere la domanda.

I sistemi di order intelligence basati sull'AI hanno la capacità di fornire rapidi insight sui workflow di order management, consentendo ai leader aziendali di identificare potenziali interruzioni o di individuare i problemi prima che si verifichino. Se combinata con i gemelli digitali che replicano processi o apparecchiature del mondo reale, l'AI può ottimizzare processi come la manutenzione e la pianificazione per una maggiore efficienza.

Le funzionalità di AI possono aumentare l'efficienza e migliorare l'esperienza dei dipendenti durante il ciclo di vita delle risorse umane, dal miglioramento dell'esperienza dei candidati alla fornitura di consigli personalizzati di alta qualità per lo sviluppo della carriera. Utilizzando l'AI, le aziende possono automatizzare attività ripetitive ma critiche di acquisizione di talenti, come le offerte di lavoro e la pianificazione dei colloqui. Per i dipendenti attuali, l'AI può offrire feedback personalizzati come le valutazioni delle prestazioni o gestire le richieste di ferie tramite chatbot, consentendo ai responsabili delle risorse umane di concentrarsi sul lavoro di maggior valore.

Nelle vendite e nel marketing, l'AI può offrire una personalizzazione su scala, generando automaticamente raccomandazioni di prodotti e comunicazioni per i consumatori in base alla cronologia degli acquisti e ad altri dati. La tecnologia può prevedere le tendenze future e il comportamento dei clienti, consentendo ai team di marketing di allocare le risorse in modo più efficiente lungo la supply chain dei contenuti e migliorare l'esperienza complessiva del cliente. Con l'uso di questi strumenti, i professionisti delle vendite hanno la possibilità di dedicare tempo ad attività di maggior valore, migliorando il processo decisionale e aumentando la produttività.

L'adozione dell'AI a livello enterprise ha la capacità di semplificare e potenziare le operazioni principali di un'azienda. L'AI può aiutare lo sviluppo del prodotto.

Ad esempio, un'azienda sanitaria potrebbe accelerare la scoperta di nuovi farmaci con l'ausilio di un modello AI addestrato a dedurre la struttura molecolare.

Un team di prodotto potrebbe utilizzare l'AI per testare e ottimizzare un prodotto durante il suo ciclo di vita. La tecnologia può essere applicata anche alla gestione delle minacce e al supporto decisionale. Queste funzioni riducono i tempi di risposta agli incidenti e aiutano i leader aziendali a pianificare e gestire in modo proattivo i rischi futuri. 

Un progetto di AI solido e responsabile, con una metodologia accurata alle spalle, può migliorare le prestazioni e dare alle aziende un vantaggio competitivo significativo. Ma come in tutte le trasformazioni digitali, non è garantita un'adozione di successo e un impatto tangibile sul business.

Secondo McKinsey, il 90% delle aziende intervistate dalla società di consulenza ha avviato una qualche forma di trasformazione digitale. Tuttavia, è stato realizzato solo un terzo dei benefici previsti in termini di entrate.¹ Per realizzare appieno l'impatto positivo dell'AI, un'organizzazione potrebbe dover superare alcune sfide comuni, tra cui:

Applicare l'AI all'interno in un'azienda può rappresentare una sfida, che richiede ai responsabili delle decisioni e agli stakeholder di investire tempo ed energie significative per delineare il modo in cui la tecnologia si integrerà nella loro organizzazione. Nell'ambito di una trasformazione AI, le aziende potrebbero trovarsi a gestire grandi volumi di dati e ad avere bisogno di una potenza di calcolo significativa per raggiungere i loro obiettivi.

Le implementazioni di successo in genere richiedono una ricerca approfondita sui modelli di AI adatti all'organizzazione e investimenti significativi in infrastrutture per potenziare le soluzioni di AI. Sempre più spesso, le organizzazioni valutano l'idea di adottare modelli hybrid cloud per supportare l'adozione e l'implementazione su larga scala.  

Una buona governance dei dati richiede che i dati utilizzati nell'addestramento dell'AI siano puliti, coerenti e sicuri. Ciò significa che le organizzazioni che intendono adottare l'AI diventeranno anche aziende di dati. Gli input utilizzati per addestrare i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), ad esempio, devono essere organizzati e archiviati correttamente e reperiti in un modo da non utilizzare dati distorti o proprietari.

Una buona governance dei dati aiuta anche a garantire che i risultati del modello siano osservabili e spiegabili. Le organizzazioni coinvolte in una trasformazione AI di successo in genere monitorano l'attività dei dati e controllano continuamente le proprie pratiche di cybersecurity. Inoltre, crittografano i dati sensibili in conformità con le normative locali. Questa fase potrebbe comportare diversi processi per aumentare la sicurezza dei dati on-premise, nel cloud e nelle app SaaS (Software as a Service).

L'integrazione dei sistemi AI con l'infrastruttura IT, i workflow e i processi aziendali esistenti può essere complessa e richiedere molto tempo. E l'adozione dell'AI comporta cambiamenti organizzativi e culturali significativi. Le aziende potrebbero scegliere di investire in iniziative di gestione del cambiamento, lavorare a stretto contatto con gli stakeholder e avviare partnership con soggetti terzi affidabili per promuovere una cultura dell'emancipazione e della formazione.

I progetti di AI possono coinvolgere diversi professionisti altamente qualificati, tra cui data engineer, data scientist e analisti di dati. Alcune organizzazioni potrebbero decidere di migliorare le competenze dei dipendenti attuali, mentre altre potrebbero dover assumere nuovi talenti significativi per contribuire a garantire una trasformazione AI fluida e responsabile. Ciò può comportare il coinvolgimento del personale dei dipartimenti delle risorse umane o di programmi di transizione accuratamente gestiti.