Come costruire una strategia AI di successo – Blog IBM

intelligenza artificiale (AI) è una forza trasformatrice. IL automazione delle attività che tradizionalmente si basavano sull’intelligenza umana ha implicazioni di vasta portata, creando nuove opportunità di innovazione e consentendo alle aziende di reinventare le proprie operazioni. Fornendo alle macchine la crescente capacità di apprendere, ragionare e prendere decisioni, l’intelligenza artificiale sta avendo un impatto su quasi tutti i settori, dalla produzione all’ospitalità, dalla sanità al mondo accademico. Senza una strategia di intelligenza artificiale, le organizzazioni rischiano di perdere i vantaggi che l’intelligenza artificiale può offrire.

Una strategia AI aiuta le organizzazioni ad affrontare le complesse sfide associate all’implementazione dell’IA e a definirne gli obiettivi. Che si tratti di analisi più approfondite dei dati, di ottimizzazione o di miglioramento dei processi aziendali esperienze dei clientiAvere uno scopo e un piano ben definiti garantirà che l’adozione dell’intelligenza artificiale sia in linea con gli obiettivi aziendali più ampi. Questo allineamento è essenziale per estrarre valore significativo dall’intelligenza artificiale e massimizzarne l’impatto. Una strategia di intelligenza artificiale di successo fornirà anche una tabella di marcia per affrontare le sfide, sviluppare le capacità necessarie e garantire un’applicazione strategica e responsabile dell’intelligenza artificiale nel tessuto dell’organizzazione.

Le organizzazioni che si impegnano per comprendere l’intelligenza artificiale ora e sfruttarne il potere prospereranno in futuro. Una solida strategia di intelligenza artificiale consentirà a queste organizzazioni di affrontare le complessità dell’integrazione dell’intelligenza artificiale, adattarsi rapidamente ai progressi tecnologici e ottimizzare i processi, l’efficienza operativa e la crescita complessiva.

Cos’è una strategia di intelligenza artificiale?

Una strategia di intelligenza artificiale è semplicemente un piano per integrare l’intelligenza artificiale in un’organizzazione in modo che si allinei e supporti gli obiettivi più ampi dell’azienda. Una strategia di intelligenza artificiale di successo dovrebbe fungere da tabella di marcia per questo piano. A seconda degli obiettivi dell'organizzazione, la strategia AI potrebbe delineare i passaggi per utilizzare in modo efficace l'IA per estrarre informazioni più approfondite dai dati, migliorare l'efficienza, costruire una catena di fornitura o un ecosistema migliore e/o migliorare i talenti e le esperienze dei clienti.

Una strategia di intelligenza artificiale ben formulata dovrebbe anche aiutare a guidare l’infrastruttura tecnologica, garantendo che l’azienda sia dotata dell’hardware, del software e di altre risorse necessarie per un’implementazione efficace dell’intelligenza artificiale. E poiché la tecnologia si evolve così rapidamente, la strategia dovrebbe consentire all’organizzazione di adattarsi alle nuove tecnologie e ai cambiamenti del settore. Per sostenere un’implementazione responsabile dovrebbero essere affrontate anche considerazioni etiche quali pregiudizi, trasparenza e preoccupazioni normative.

Poiché l’intelligenza artificiale continua ad avere un impatto su quasi tutti i settori, una strategia di intelligenza artificiale ben congegnata è fondamentale. Può aiutare le organizzazioni a sbloccare il proprio potenziale, ottenere un vantaggio competitivo e raggiungere un successo sostenibile nell’era digitale in continua evoluzione.

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Vantaggi di una strategia di intelligenza artificiale di successo

Costruire una strategia di intelligenza artificiale offre molti vantaggi alle organizzazioni che si avventurano nell’integrazione dell’intelligenza artificiale. Una strategia di intelligenza artificiale consente alle organizzazioni di sfruttare in modo mirato le capacità dell’intelligenza artificiale e di allineare le iniziative di intelligenza artificiale agli obiettivi aziendali generali. La strategia AI diventa la bussola per contribuire in modo significativo al successo dell'organizzazione. Consente alle parti interessate di scegliere progetti che offriranno il massimo miglioramento in processi importanti come la produttività, il processo decisionale e i profitti.

Più specificamente, una strategia di intelligenza artificiale delinea i passaggi che consentiranno ai progetti di intelligenza artificiale di trasformare agevolmente le idee in soluzioni di grande impatto. Ciò richiede che l’organizzazione prenda anche decisioni importanti riguardanti dati, talento e tecnologia: una strategia ben congegnata fornirà un piano chiaro per la gestione, l’analisi e lo sfruttamento dei dati per le iniziative di intelligenza artificiale. Determinerà inoltre il talento di cui l'organizzazione ha bisogno per sviluppare, attrarre o trattenere con competenze rilevanti nella scienza dei dati, apprendimento automatico (ML) e sviluppo dell’intelligenza artificiale. Guiderà inoltre l’approvvigionamento delle risorse hardware, software e di cloud computing necessarie per garantire un’efficace implementazione dell’intelligenza artificiale.

In sostanza, è indispensabile una strategia di intelligenza artificiale di successo, che funga da supporto agli obiettivi aziendali, facilitando la definizione delle priorità, ottimizzando le scelte di talento e tecnologia e garantendo un’integrazione organizzata dell’intelligenza artificiale che supporterà il successo organizzativo.

Passaggi per costruire una strategia di intelligenza artificiale di successo

I seguenti passaggi vengono comunemente utilizzati per creare una strategia efficace di intelligenza artificiale:

Esplora la tecnologia

Acquisire una comprensione di varie tecnologie di intelligenza artificiale, tra cui IA generativa, machine learning (ML), elaborazione del linguaggio naturale, visione artificiale, ecc. Ricerca casi d'uso dell'intelligenza artificiale per sapere dove e come queste tecnologie vengono applicate nei settori pertinenti. Elencare i problemi che l’intelligenza artificiale può affrontare e i vantaggi che si possono ottenere. Prendi nota dei dipartimenti che lo utilizzano, dei loro metodi e di eventuali ostacoli.

Valutare e scoprire

Comprendere l’organizzazione, le sue priorità e capacità. Rivedere le dimensioni e la forza del dipartimento IT, che implementerà e gestirà i sistemi di intelligenza artificiale. Intervista i capi dipartimento per identificare potenziali problemi che l’intelligenza artificiale potrebbe aiutare a risolvere.

Definire obiettivi chiari

Quali problemi deve risolvere l’organizzazione? Quali parametri devono essere migliorati? Non dare per scontato che l'intelligenza artificiale sia sempre la risposta, scegli obiettivi aziendali che siano importanti per l'azienda e che l'intelligenza artificiale abbia una comprovata esperienza nel raggiungere con successo.

Identificare potenziali partner e fornitori

Trova aziende nel campo dell'intelligenza artificiale e del machine learning che hanno lavorato nel tuo settore. Crea un elenco di potenziali strumenti, fornitori e partnership, valutandone l'esperienza, la reputazione, i prezzi, ecc. Dai priorità all'approvvigionamento in base alle fasi e alla tempistica del progetto di integrazione dell'intelligenza artificiale.

Costruisci una tabella di marcia

Creare una tabella di marcia che dia priorità ai primi successi che apporteranno valore all'azienda. Scegli i progetti in base alle esigenze pratiche identificate. Determina gli strumenti e il supporto necessari e organizzali in base a ciò che è più cruciale per il progetto, in particolare:

• Data: Elabora una strategia sui dati determinando se saranno necessari dati o set di dati nuovi o esistenti per alimentare in modo efficace la soluzione di intelligenza artificiale. Stabilire un quadro di governance dei dati per gestire i dati in modo efficace.

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

• Infrastrutture: Determina dove saranno ospitati i tuoi sistemi di intelligenza artificiale e come verranno scalati. Valuta se implementare sulla tua infrastruttura o su piattaforme di terze parti.

• Talento e di outsourcing: Valutare la preparazione e le lacune di competenze all'interno dell'organizzazione per implementare iniziative di intelligenza artificiale. Determinare se esiste una pipeline di talenti per ricoprire ruoli come data scientist e sviluppatori o se le competenze possono essere sviluppate internamente attraverso la formazione. Valutare inoltre se determinate attività, come la distribuzione e le operazioni, debbano essere esternalizzate.

Presentare la strategia IA

Presentare la strategia AI alle parti interessate, assicurandosi che sia in linea con gli obiettivi aziendali. Ottenere il consenso per la tabella di marcia proposta. Comunicare chiaramente i benefici, i costi e i risultati attesi. Garantire il budget necessario per attuare la strategia.

Iniziare la formazione e incoraggiare l’apprendimento

Inizia a migliorare le competenze dei team di intelligenza artificiale o ad assumere persone con le giuste competenze in materia di intelligenza artificiale. Incoraggia i team a rimanere aggiornati sui progressi dell'intelligenza artificiale all'avanguardia e a esplorare metodi innovativi di risoluzione dei problemi.

Stabilire linee guida etiche

Comprendere le implicazioni etiche dell'uso responsabile dell'intelligenza artificiale da parte dell'organizzazione. Impegnarsi in iniziative etiche di intelligenza artificiale, modelli di governance inclusivi e linee guida attuabili. Monitorare regolarmente i modelli di intelligenza artificiale per individuare potenziali pregiudizi e implementare pratiche di equità e trasparenza per affrontare le preoccupazioni etiche.

Valutare e adattare

Tieni il passo con i frenetici sviluppi di nuovi prodotti e tecnologie di intelligenza artificiale. Adattare la strategia AI dell'organizzazione in base a nuove intuizioni e opportunità emergenti.

Seguire questi passaggi consentirà la creazione di una potente guida per l’integrazione dell’intelligenza artificiale nell’organizzazione. Ciò consentirà all’azienda di sfruttare meglio le opportunità nel dinamico mondo dell’intelligenza artificiale.

Ostacoli comuni alla costruzione di una strategia di intelligenza artificiale di successo

Diversi problemi possono ostacolare la costruzione e l’implementazione di una strategia di intelligenza artificiale di successo. Il loro potenziale di ostacolare il processo dovrebbe essere valutato tempestivamente – e le questioni affrontate di conseguenza – per andare avanti in modo efficace.

Dati insufficienti

Come e dove sono davvero i tuoi dati? I modelli di intelligenza artificiale fanno molto affidamento su set di dati solidi, quindi un accesso insufficiente a dati pertinenti e di alta qualità può compromettere la strategia e l’efficacia delle applicazioni di intelligenza artificiale.

Mancanza di conoscenza dell'IA

Una mancanza di consapevolezza riguardo alle capacità dell’IA e alle sue potenziali applicazioni può portare a scetticismo, resistenza o a processi decisionali disinformati. Ciò prosciugherà qualsiasi valore dalla strategia e bloccherà la riuscita integrazione dell’intelligenza artificiale nei processi dell’organizzazione.

Disallineamento della strategia

Se le iniziative di intelligenza artificiale non sono strettamente legate agli obiettivi, alle priorità e alla visione dell'organizzazione, ciò potrebbe comportare uno spreco di sforzi, la mancanza di supporto da parte della leadership e l'incapacità di dimostrare un valore significativo.

Scarsità di talento

Sono necessari professionisti per sviluppare, implementare e gestire in modo efficace le iniziative di intelligenza artificiale. Una carenza di talenti nel campo dell’intelligenza artificiale, come data scientist o esperti di machine learning, o la resistenza degli attuali dipendenti al miglioramento delle competenze, potrebbero avere un impatto sulla fattibilità della strategia.

Strategia AI e IBM

I recenti sviluppi nel campo dell’intelligenza artificiale (AI) hanno dimostrato la portata e il potere di questa tecnologia sulle imprese e sulla 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 l'apprendimento automatico e l'automazione ai flussi di lavoro, è importante disporre dei giusti guardrail per garantire la qualità dei dati, la conformità e la trasparenza all'interno dei tuoi sistemi di intelligenza artificiale.

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