Il potenziale dell'intelligenza artificiale incanta gli esperti di tutti i settori. Per gli specialisti dell’assistenza clienti, le soluzioni di intelligenza artificiale generativa hanno migliorato la produttività fino a 35%. Per gli sviluppatori di software, l’intelligenza artificiale può gestire attività banali come la codifica ripetitiva e la distribuzione automatizzata, consentendo agli ingegneri di concentrarsi sugli aggiornamenti essenziali della qualità del codice. Per i servizi di trasporto, l’analisi predittiva supportata dall’intelligenza artificiale può reindirizzare in base alla domanda dei viaggiatori, aumentando le capacità di allocazione delle risorse di un’organizzazione.
I casi d'uso continuano fino alla nausea.
Con così tanti esempi di implementazione dell’IA di successo, alcuni leader temono di aver già perso il treno sull’implementazione dell’AI e del machine learning (ML). Sono qui per disilluderti da questa convinzione sbagliata – infatti, ora è il momento perfetto per iniziare a pianificare e implementare l’intelligenza artificiale per l’azienda.
I leader hanno tempo per iniziare a lavorare sull'intelligenza artificiale
Contrariamente alla credenza popolare, solo il 35% delle organizzazioni lo ha fatto iniziato il pilotaggio Casi d’uso dell’intelligenza artificiale, con il 42% che attualmente sta rivedendo le proprie opzioni di intelligenza artificiale, secondo Altair. Quindi, c’è ancora tempo per implementare l’intelligenza artificiale in modo significativo. Ma il tempo stringe: più della metà delle organizzazioni (59%) desidera implementare l’intelligenza artificiale per progetti su larga scala nei prossimi 12 mesi.
Perché aspettare un anno intero? Perché la pianificazione, l’implementazione e la maturazione dell’IA sono tutti processi distintivi, ma ugualmente lunghi. I leader che si affrettano a schierarsi possono alienare la propria forza lavoro o favorire risultati errati dell’IA.
Secondo una ricerca di settore, solo il 14% dei dipendenti in prima linea lavora presso Organizzazioni abilitate all’intelligenza artificiale ritengono di aver ricevuto una formazione adeguata. Forse ancora più preoccupante, il 63% degli adottanti cita imprecisioni nei contenuti come una grande sfida quando si collabora con l’intelligenza artificiale, eppure continuano a utilizzare questi strumenti. Il continuo affidamento su un’integrazione IA prevedibilmente imprecisa aumenta la probabilità di errori, diminuendo il valore dello strumento e potenzialmente danneggiando la reputazione del marchio.
I leader possono evitare questi preoccupanti effetti collaterali dell’intelligenza artificiale adottando oggi stesso una strategia di implementazione ben preparata e approfondita.
È una maratona, non una gara
I leader che devono ancora implementare l’intelligenza artificiale e il machine learning dovrebbero prendersi del tempo nel nuovo anno per elaborare strategie sull’applicabilità dell’intelligenza artificiale, istruire la propria forza lavoro e preparare i dati organizzativi.
- Strategia: Prima di lanciarsi rapidamente nell’implementazione, i leader devono comprendere in che modo l’intelligenza artificiale porterà vantaggi alla loro organizzazione. Inizia questo processo identificando i punti di forza e di debolezza della tua organizzazione, quindi definisci una strategia per le soluzioni AI pertinenti. Ad esempio, se i costi operativi riducono i margini, l’adozione di soluzioni di analisi che offrano informazioni sull’efficienza può essere vantaggioso.
Prenditi questo tempo per considerare anche i rischi associati all’adozione dell’intelligenza artificiale, tra cui imprecisione, sicurezza informatica, violazione della proprietà intellettuale, conformità normativa e spiegabilità. Secondo McKinsey, solo il 16.5% delle organizzazioni si impegna attivamente mitigare i rischi e le sfide associati all’intelligenza artificiale: un passo falso significativo che lascia le organizzazioni esposte a sanzioni normative. È importante coinvolgere le parti interessate durante questa fase per includere prospettive diverse da tutti i dipartimenti. Ciò garantisce che tutti i dipendenti interessati comprendano le implicazioni di vasta portata dell’uso dell’intelligenza artificiale.
Infine, sviluppa una roadmap per l’intelligenza artificiale. Comunica le aspettative temporali ai dipendenti durante questa fase e includi la formazione come uno dei tanti passaggi nella tua tabella di marcia verso il successo dell'intelligenza artificiale.
- Educare: I dipendenti che comprendono l’utilità dell’intelligenza artificiale hanno maggiori probabilità di abbracciare questi strumenti, portando a integrazioni più fluide e risultati migliori. Inoltre, i dipendenti devono capire come utilizzare – e non utilizzare – l’intelligenza artificiale. In caso contrario, potrebbero entrare in conflitto con le normative e i requisiti di conformità.
È inoltre essenziale educare i dipendenti sull’importanza della riqualificazione dell’IA. Gli esperti prevedono che l’intelligenza artificiale generativa assorbirà il 30% delle ore di lavoro umane by 2030. C'è molto tempo nuovo di cui tenere conto. Per rimanere produttivi, i dipendenti devono acquisire nuove competenze e adottare flussi di lavoro innovativi che consentano risultati più ampi e di qualità superiore.
Prima di implementare l’intelligenza artificiale, i leader devono offrire programmi di formazione su misura con approfondimenti appositamente progettati per i diversi ruoli. Inoltre, dovrebbero promuovere una cultura di apprendimento continuo per garantire che i dipendenti rimangano ottimisti nei confronti dei loro colleghi AI e non cauti.
- Preparare: L’intelligenza artificiale richiede dati di alta qualità per funzionare in modo efficiente e fornire risultati corretti. Gli strumenti di intelligenza artificiale generativa generano soluzioni a un ritmo senza precedenti, ma la logica del sistema imperfetta può portare a gravi imprecisioni. E se i leader basano le decisioni organizzative su tali imprecisioni, importanti KPI come ricavi e fiducia potrebbero risentirne.
Per combattere questa possibilità, i leader devono dare priorità alla corretta gestione dei dati, compresi protocolli appropriati di archiviazione, sintesi e analisi. Inizia stabilendo politiche chiare sui dati e definendo come i dati dovrebbero essere raccolti, archiviati e utilizzati. Considera l'idea di sradicarlo dati oscuri ciò può contribuire a un sovraccarico organizzativo o a costi inutili. Promuovi una cultura incentrata sui dati che incoraggi i dipendenti a comprendere l'importanza dei dati e il loro ruolo nell'efficacia dell'intelligenza artificiale.
Forse la cosa più importante è che i leader dovrebbero considerare di investire in infrastrutture dati migliorate, come ad esempio a master data management (MDM) soluzione. Questi sistemi forniscono una piattaforma coesa in cui gestire set di dati di grandi dimensioni in modo più efficiente. Quando un repository centrale archivia e analizza tutti i dati, l’adozione dell’intelligenza artificiale diventa molto più semplice e il processo decisionale basato sui dati diventa la norma.
L’intelligenza artificiale raggiungerà nuovi livelli nel 2024
È impossibile evitare l'hype su IA generativa e soluzioni LLM (Large Language Model). Tuttavia, anziché precipitarsi nell’adozione dell’intelligenza artificiale, i leader saggi getteranno prima le basi adeguate. Questo processo deve includere l’identificazione dei casi d’uso iniziali, la mitigazione dei rischi, la comunicazione di tempistiche e aspettative, la fornitura di programmi di formazione su misura, la promozione dell’apprendimento continuo, l’implementazione delle migliori pratiche di gestione dei dati e l’investimento nell’infrastruttura dei dati.
Le organizzazioni che non riescono a pianificare adeguatamente rischiano risultati imprecisi, alienazione della forza lavoro, problemi di conformità e opportunità di mercato mancate. Tuttavia, coloro che si avvicinano metodicamente all’intelligenza artificiale saranno pronti a sbloccare guadagni di produttività, risparmi sui costi, offerte migliorate, processi decisionali più mirati e vantaggi competitivi duraturi.
La pista è ancora abbastanza lunga, ma è giunto il momento per una preparazione attenta dell’IA.
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