L'epoca della sperimentazione nell'ambito dell’AI generativa aziendale sta cedendo il passo a implementazioni più estese. Tuttavia, solamente l'11% delle aziende riesce ad integrarla con efficacia. Per superare la fase sperimentale, è necessario un cambiamento di mentalità che consideri l'AI generativa non solo come un'iniziativa tecnologica, ma come un elemento integrante dei processi aziendali. Ciò richiede una solida infrastruttura tecnologica e un impegno continuo nella sua ottimizzazione. Le sfide principali consistono nella gestione dei costi occulti e nell'adeguamento dei processi aziendali per massimizzare i benefici derivanti dall'investimento.
Il tempo in cui le aziende si concentravano solo sull'esplorazione delle possibilità offerte dall'intelligenza artificiale generativa è finito. Molte aziende hanno realizzato che, anche se può sembrare semplice creare dimostrazioni iniziali di questa tecnologia, trasformarle in strumenti pratici e operativi su larga scala è decisamente più complicato. La difficoltà di passare da test iniziali all'applicazione effettiva e capillare è uno dei motivi per cui solo l'11% delle aziende riesce a utilizzare l'intelligenza artificiale generativa in modo profondo e organizzato all'interno delle proprie operazioni.
Uno dei problemi identificati nella fase iniziale è la difficoltà, da parte dei responsabili tecnologici aziendali, di valutare accuratamente il carico di lavoro necessario, e di conseguenza i tempi e i costi, per implementare l'intelligenza artificiale generativa in modo continuativo all'interno delle aziende.
Per integrare l’AI generativa aziendale su larga scala, è necessario modificare l'approccio al lavoro, trattando l'adozione di questa tecnologia non come un semplice progetto tecnico, ma come un'iniziativa ampia che coinvolge diverse aree dell'azienda. È essenziale avere una visione completa del flusso di lavoro e capire come l'intelligenza artificiale possa essere utilizzata per migliorare l'efficienza e la produttività, valorizzando il ruolo cruciale dell'elemento umano e non sostituendolo. L'intelligenza artificiale dovrebbe essere vista come uno strumento che supporta decisioni migliori, non come un sostituto dell'intelligenza umana.
Le infrastrutture tecnologiche giocano un ruolo fondamentale nella scalabilità dell'intelligenza artificiale generativa. Una base tecnologica robusta non solo supporta le operazioni esistenti, ma facilita anche una rapida espansione e l'adattamento alle esigenze in continua evoluzione. Questo include l'implementazione di sistemi capaci di gestire grandi quantità di dati in modo efficiente e sicuro e di integrare nuove tecnologie senza causare interruzioni nelle operazioni quotidiane. Un'infrastruttura ben progettata riduce i rischi operativi e aumenta la resilienza a guasti tecnici o cambiamenti di mercato.
Inoltre, i responsabili IT possono affrontare il rischio che la dirigenza aziendale sottovaluti l'impegno richiesto per l'implementazione su larga scala dell'AI generativa aziendale promuovendo un cambio di mentalità. È essenziale chiarire il passaggio da una prospettiva incentrata su progetti dimostrativi a una dedicata all'operatività continua. Questo comporta il riconoscimento che l'adozione dell'intelligenza artificiale è un processo che va oltre il lancio iniziale e richiede un impegno costante per l'ottimizzazione e l'adattamento. Stabilire indicatori di successo chiari e mantenere una comunicazione costante tra i team tecnici e quelli aziendali è essenziale per mantenere tutti gli interessati allineati verso gli obiettivi comuni e assicurare che le risorse siano allocate efficacemente per supportare la crescita.
Strategie efficaci per introdurre l’AI generativa aziendale
Per comprendere come l'intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata per creare un vantaggio competitivo, consideriamo l'approccio delle aziende che personalizzano modelli linguistici avanzati (LLM) per integrarli con le proprie applicazioni e dati interni.
Per ottimizzare l'implementazione dell’AI generativa aziendale, è essenziale adottare un approccio strategico, incentrato sulla soluzione di problemi aziendali concreti piuttosto che sull'esplorazione indiscriminata di nuove tecnologie.
Ecco i punti fondamentali che tali aziende devono conoscere e implementare:
Concentrazione sugli obiettivi aziendali: È cruciale dirigere gli sforzi verso la risoluzione di problemi aziendali significativi anziché disperdere risorse in esperimenti marginali. La valutazione dell'efficacia di un progetto di AI dovrebbe basarsi su come i diversi componenti si integrano e interagiscono per raggiungere gli obiettivi prefissati, piuttosto che analizzare i singoli elementi in isolamento.
Ottimizzazione dei costi: Bisogna prestare attenzione alla struttura dei costi associati alle applicazioni di AI Gen. I modelli di intelligenza artificiale rappresentano solo una frazione del costo totale; è fondamentale identificare e gestire i costi nascosti, come quelli legati all'infrastruttura e alla manutenzione. Utilizzare strumenti appropriati e capacità mirate può aiutare a controllare e ridurre i costi complessivi.
Razionalizzazione delle tecnologie: La proliferazione di infrastrutture e strumenti può complicare la gestione e l'efficacia dei progetti di AI. È importante limitare l'adozione tecnologica alle sole capacità che apportano un valore tangibile all'azienda, sfruttando le piattaforme cloud per mantenere flessibilità e ridurre i costi operativi.
Creazione di team multidisciplinari: Lo sviluppo e l'implementazione di soluzioni di AI Gen richiedono team con competenze diverse, capaci non solo di costruire modelli, ma anche di garantire che questi contribuiscano concretamente al valore aziendale, operando in modo sicuro e conforme alle normative.
Scelta strategica dei dati: Invece di aspirare alla perfezione, è più produttivo concentrarsi sui dati più rilevanti per gli obiettivi aziendali. Investire nella gestione efficace di questi dati può accelerare notevolmente la scalabilità delle applicazioni di AI.
Promozione del riutilizzo del codice: La promozione di pratiche di sviluppo che favoriscano il riutilizzo del codice può significativamente accelerare la realizzazione degli use case di AI Gen, aumentando l'efficienza dello sviluppo del 30-50%.
L'adozione dell'intelligenza artificiale generativa (AI Gen) comporta costi nascosti che vanno ben oltre l'acquisto o la creazione dei modelli stessi. Questi includono spese importanti per la gestione dei dati, la manutenzione e l'aggiornamento delle infrastrutture tecniche, oltre alla necessità di formare continuamente il personale. È inoltre necessario adattare i processi aziendali per integrare efficacemente questa tecnologia, il che può richiedere ulteriori investimenti imprevisti. Durante il periodo di integrazione, l'efficienza operativa dell'azienda può subire un rallentamento temporaneo, con possibili ripercussioni sui risultati finanziari.
Concentrandosi sulle tecnologie che effettivamente portano valore aggiunto, le aziende possono ridurre i costi operativi e di manutenzione, semplificare la complessità del sistema e migliorare la sua capacità di espansione. Questo approccio ottimizza l'uso delle risorse, massimizza i ritorni sugli investimenti e riduce i periodi di inattività durante le fasi di implementazione e integrazione.
Inoltre, i team multifunzionali, formati da esperti in diversi settori come la tecnologia, il business, le operazioni e la sicurezza, giocano un ruolo cruciale nell'incrementare il valore dei modelli di AI Gen. Questi gruppi assicurano che i modelli non solo rispettino i requisiti tecnici ma si allineino anche agli obiettivi aziendali e alle strategie di mercato. Un approccio integrato facilita l'identificazione e la mitigazione dei rischi, garantisce il rispetto delle normative e personalizza le soluzioni per rispondere specificatamente alle esigenze dei clienti. La collaborazione tra diverse aree aziendali accelera l'innovazione e l'adozione tecnologica, massimizzando così il valore creato dai progetti di AI Gen.
Dal progetto alla profittabilità: Massimizzare l'impatto economico dell'AI Generativa
Sebbene numerosi leader aziendali siano consapevoli della necessità di superare la fase dei progetti sperimentali, questa consapevolezza non trova sempre riscontro nelle pratiche operative effettive. Nonostante l'incremento nell'adozione dell'intelligenza artificiale generativa, gli esempi concreti del suo impatto sui risultati economici sono ancora scarsi. Infatti, solo il 15 percento delle aziende rileva un impatto significativo dell'utilizzo di tale tecnologia sui loro profitti operativi lordi. La situazione è ulteriormente complicata dal fatto che i leader spesso traggono conclusioni errate dai loro esperimenti. Ad esempio, tentano di trasformare un semplice progetto pilota per un'interfaccia di chat in un'applicazione più ampia, cadendo nella trappola di una tecnologia alla ricerca di una soluzione. Inoltre, anche quando un progetto pilota viene considerato "riuscito", questo successo raramente viene esteso ai settori più significativi dell'organizzazione.
Le difficoltà riscontrate hanno diverse origini, ma la causa principale si trova nella distribuzione eccessivamente frammentata delle risorse e degli investimenti, sparsi tra molteplici progetti nel settore dell'intelligenza artificiale generativa aziendale. Questo modello di gestione non è nuovo: è stato osservato anche con l'introduzione di altre tecnologie emergenti, come il cloud computing e l'analisi avanzata dei dati. Nonostante l'esperienza accumulata con queste precedenti innovazioni, le lezioni importanti sembrano non essere state completamente assimilate e messe in pratica.
La decisione più cruciale per un CIO consiste nell'eliminare i progetti sperimentali che non stanno producendo i risultati attesi e nel potenziare quelli che risultano sia tecnicamente realizzabili sia promettenti per impattare positivamente su aree critiche dell'azienda, riducendo i rischi associati. È essenziale che il CIO collabori strettamente con i leader delle varie unità aziendali per definire le priorità e gestire le implicazioni tecniche derivanti dalle scelte effettuate.
Le difficoltà che le aziende incontrano nel tradurre i successi dei progetti sperimentali in risultati economici significativi possono spesso essere attribuite alla tendenza di misurare il successo di tali progetti prevalentemente in termini tecnici o di performance del sistema, piuttosto che valutare il loro impatto economico o il miglioramento dei processi aziendali. Per allineare più strettamente i progetti sperimentali con gli obiettivi aziendali, i leader dovrebbero sviluppare metriche che riflettano l'effetto diretto sulla produttività e sui profitti e considerare come l'integrazione dell'AI possa concretamente risolvere problemi specifici e migliorare le operazioni esistenti.
Inoltre, la distribuzione eccessivamente frammentata delle risorse su molteplici iniziative di intelligenza artificiale può ostacolare l'efficienza innovativa di un'azienda. Tale dispersione può portare a una mancanza di focalizzazione, con il risultato che nessun progetto riceve abbastanza risorse o attenzione per essere realizzato con successo. I CIO possono ottimizzare la gestione delle risorse adottando un approccio più mirato, identificando e investendo significativamente in un numero limitato di progetti che dimostrano il potenziale di avere un impatto sostanziale, invece di disperdere gli investimenti su un vasto numero di iniziative.
La collaborazione interfunzionale, inoltre, può rafforzare il successo delle piattaforme di AI generativa. Lavorare insieme attraverso diverse aree di competenza può stimolare l'innovazione e accelerare il processo di integrazione e adattamento della tecnologia alle specifiche esigenze aziendali. Per facilitare efficacemente tale collaborazione, i leader aziendali possono promuovere una cultura che valorizzi il lavoro di squadra interfunzionale e la condivisione di conoscenze. La formazione di team dedicati che includano membri da diversi dipartimenti può assicurare che ogni aspetto del progetto sia considerato e ottimizzato per il successo complessivo dell'azienda.
Da componenti a sistema: Costruire soluzioni di AI Generativa scalabili
Nel settore delle soluzioni di intelligenza artificiale generativa, l'integrazione efficace dei vari componenti è fondamentale. I Large Language Models (LLM), modelli di AI specializzati nella comprensione e generazione di testo, rivestono un ruolo cruciale. A questi si affiancano i modelli multimodali, in grado di processare non solo testo, ma anche immagini, audio e video. Altrettanto essenziali sono le Application Programming Interfaces (API), che facilitano l'interazione tra diversi software. Tuttavia, oltre a questi elementi, i dati aziendali rappresentano una componente vitale: costituiscono il fondamento su cui i modelli di intelligenza artificiale vengono addestrati e ottimizzati, influenzando direttamente l'efficacia e la personalizzazione delle soluzioni.
Nonostante i leader tecnologici si concentrino spesso sui singoli elementi, è la loro combinazione, inclusa la gestione ottimale dei dati aziendali, a determinare il successo dei progetti. La sfida maggiore resta quindi l'integrazione efficace di questi componenti, un compito che rappresenta un significativo ostacolo alla scalabilità dell'intelligenza artificiale generativa nelle aziende.
L'obiettivo è trasformare l'entusiasmo generato dalle nuove tecnologie in benefici reali e tangibili, passando dalla teoria alla pratica su larga scala. La sfida principale risiede nel coordinare un insieme complesso di interazioni e integrazioni, poiché ogni specifico caso d'uso potrebbe necessitare l'accesso a diversi modelli, banche dati, collezioni di comandi preimpostati e applicazioni. Le aziende, quindi, devono gestire una varietà di risorse, sia su piattaforme online (cloud) sia sui propri sistemi locali (on-premise), tenendo conto di fattori come la velocità di risposta, la capacità di recupero da eventuali guasti e le norme già in uso. L'aggiunta di ogni nuovo elemento al sistema può scatenare una reazione a catena che rende la soluzione sempre più complessa.
Per massimizzare l'efficacia, le aziende dovrebbero concentrarsi su casi d'uso che non solo sono tecnicamente fattibili, ma hanno anche un chiaro impatto aziendale. I criteri per valutare l'impatto includono il potenziale di creazione di valore, l'allineamento con gli obiettivi strategici dell'azienda, la facilità di adozione da parte degli utenti finali e la prontezza dell'azienda a implementare la soluzione. Inoltre, è importante considerare la disponibilità dei dati necessari, l'uso di tecniche comprovate, la capacità del modello di business di scalare e la riutilizzabilità dei componenti della soluzione.
Concentrandosi sui casi d'uso che offrono un significativo impatto aziendale e sono tecnicamente fattibili, le aziende possono ottenere un valore apprezzabile e realizzare soluzioni con una certa facilità. I casi che, pur avendo un elevato impatto potenziale, si scontrano con notevoli barriere tecniche, dovrebbero essere classificati come secondari, poiché richiedono più tempo e risorse per essere sviluppati. È consigliabile evitare i casi d'uso con un basso impatto aziendale e alta complessità tecnica, in quanto è improbabile che portino a un ritorno significativo sull'investimento.
Per applicare efficacemente questi principi basilari, è essenziale avere un piano dettagliato che preveda l'introduzione delle applicazioni di intelligenza artificiale generativa nell'ambito aziendale, arricchito da analisi tecniche, metodologiche e finanziarie approfondite.
Verso un'automazione integrale: Come ottimizzare le tecnologie avanzate
La chiave per un efficace impiego delle tecnologie avanzate in un contesto cloud risiede nella capacità di integrare le conoscenze tecniche e i processi operativi dell'organizzazione, monitorando attentamente ogni fase e interazione nel sistema. Un componente essenziale in questo processo è il "gateway API". Questo strumento esegue controlli di autenticazione, assicurando che l'accesso al sistema avvenga in conformità con le normative stabilite. Inoltre, monitora le transazioni di dati, una funzionalità utile, ad esempio, per determinare i costi sostenuti da ciascun team per l'uso del sistema. Il gateway API inoltre dirige le richieste verso le soluzioni più appropriate, incluso il supporto da parte di altre aziende. Questa soluzione non solo contribuisce a gestire i costi, ma fornisce anche ai reparti preposti al rispetto delle normative un metodo efficace per controllare l'uso del sistema su larga scala. Questa capacità è indispensabile per operare in modo autonomo e sicuro, garantendo al contempo l'adozione delle migliori pratiche operative.
Tuttavia, senza un'automazione completa, sarebbe impossibile gestire tutte le interazioni necessarie per sfruttare appieno le potenzialità delle tecnologie avanzate. Qui la parola d'ordine è "completa": spesso le aziende automatizzano solo parti del processo, ma i veri benefici emergono quando si automatizza tutto il sistema, dalla gestione e pulizia dei dati fino alla loro integrazione, passando per la supervisione dei modelli e la revisione dei rischi attraverso politiche digitali automatiche. Ricerche recenti indicano che le aziende che eccellono in questo campo hanno tre volte più probabilità rispetto alle altre di incorporare test e controlli nel processo di lancio di ogni nuovo modello. Una piattaforma moderna di gestione delle operazioni legate alle tecnologie avanzate è essenziale per gestire questo flusso automatizzato e, secondo studi di McKinsey, può aumentare la velocità di produzione fino a dieci volte, ottimizzando l'uso delle risorse cloud.
I modelli di intelligenza artificiale avanzata possono talvolta dare risultati non uniformi a causa della loro natura incerta o dei frequenti aggiornamenti dei modelli stessi, che possono avvenire anche settimanalmente. Di conseguenza, le aziende non possono semplicemente impostare il loro sistema e ignorarlo. È necessario sviluppare una capacità di osservazione attenta per poter utilizzare queste tecnologie con rapidità e sicurezza. Gli strumenti di monitoraggio verificano in tempo reale come le applicazioni interagiscono con gli utenti, registrando dati come tempi di risposta, precisione e grado di soddisfazione degli utenti. Se un'applicazione comincia a fornire risposte errate o inadeguate, lo strumento avverte immediatamente il team di sviluppo di esaminare la situazione e, se necessario, di modificare i parametri del modello, i modelli di interazione o il processo di gestione stesso.
Costi nascosti dell'automazione: Come bilanciare spese e innovazione
È fondamentale assumere il controllo delle spese prima che queste diventino insostenibili, in particolare in contesti caratterizzati da vasti volumi di dati e interazioni automatizzate che possono rapidamente incrementare i costi. Per i dirigenti incaricati di gestire tali programmi, è essenziale comprendere a fondo la struttura dei costi. È interessante notare che la realizzazione dei modelli costituisce solo una frazione minoritaria dell'investimento totale, approssimativamente il 15%, e fortunatamente, il costo di sviluppo di questi modelli è diminuito nel corso del tempo, mostrando una tendenza al ribasso continua.
La gestione del cambiamento rappresenta la voce di spesa principale. Secondo le analisi, per ogni euro investito nello sviluppo di un modello, si stima che circa tre euro debbano essere allocati alla gestione del cambiamento. Questo include l'aggiornamento delle competenze del personale e il monitoraggio costante delle prestazioni. Questa distribuzione dei costi si distingue nettamente da quella delle soluzioni digitali più tradizionali, dove le spese di sviluppo e quelle di gestione del cambiamento tendono ad essere più bilanciate. Le indagini dimostrano che le aziende di maggiore successo investono significativamente in strumenti per la valutazione delle performance, cruciali per valutare l'efficacia delle soluzioni automatizzate e per educare il personale non tecnico sui vantaggi e sui rischi connessi.
Pertanto, i costi associati alla gestione di queste soluzioni innovative superano quelli di sviluppo. In aggiunta, in Europa si registrano anche notevoli spese per adeguarsi alle normative settoriali europee.
Pertanto, il controllo e la diminuzione dei costi nella gestione dei modelli di intelligenza artificiale rappresentano un aspetto cruciale, il cui impatto può differire ampiamente in base alla configurazione adottata per le soluzioni tecnologiche. L'adozione di varie strategie può ridurre considerevolmente i costi nel lungo periodo, rendendo la gestione economica un'attività che necessita di continua vigilanza e impiego di diversi strumenti.
Per illustrare come le aziende possano ridurre i costi di gestione delle piattaforme AI, immaginiamo un grafico. Su questo grafico, l'asse orizzontale rappresenta il tempo, suddiviso in settimane o mesi, mentre l'asse verticale mostra i costi di ciascuna interazione, espressi in euro.
All'inizio, il grafico mostra costi di gestione elevati, a causa della novità delle tecnologie all'interno dell'organizzazione e della mancanza di ottimizzazione. Man mano che il tempo procede, però, si osserva una diminuzione progressiva dei costi per interazione, grazie a diversi fattori:
Efficienza operativa: Il personale acquisisce maggiore dimestichezza con le tecnologie, minimizzando errori e inefficienze.
Automazione avanzata: L'adozione di software più evoluti che automatizzano i compiti complessi diminuisce il tempo e le risorse richieste per ogni operazione.
Ottimizzazione dei costi tecnologici: Miglioramenti nell'infrastruttura tecnologica, come l'uso più efficiente dei server cloud o l'implementazione di soluzioni di memorizzazione dati più economiche, contribuiscono a una significativa riduzione dei costi.
Scala economica: L'adozione diffusa delle tecnologie porta a una riduzione del costo unitario per interazione, beneficiando delle economie di scala.
Questo trend di riduzione costante illustra visivamente come, attraverso l'adozione di strategie mirate e l'investimento continuo in miglioramenti tecnologici, le aziende possano trasformare l'implementazione di tecnologie avanzate in un notevole vantaggio economico. Alla fine del grafico, non solo vedremmo un abbassamento dei costi, ma anche come l'efficienza migliorata e le spese più contenute favoriscano un utilizzo più esteso e profittevole di queste tecnologie innovative.
Infine, è importante collegare gli investimenti ai ritorni economici attesi. Non tutte le funzioni di un'applicazione automatizzata sono uguali: alcune, come quelle che rispondono in tempo reale alle domande dei clienti, sono cruciali e costano di più a causa della necessità di rapidità. Altre, come quelle per la documentazione, possono essere gestite con meno urgenza e quindi a minor costo. Il cloud gioca un ruolo fondamentale nell'ottimizzare questi investimenti, supportando la crescita aziendale attraverso soluzioni scalabili e focalizzate sui risultati economici. L'obiettivo è sviluppare una gestione attenta che valorizzi il ritorno economico in ogni scenario, senza perdersi in analisi eccessive.
Ridurre la complessità IT: Come semplificare l'eccesso di strumenti tecnologici
Gestire l'eccesso di strumenti e tecnologie è diventato un problema crescente per molte aziende. Spesso, i vari team all'interno di un'azienda sviluppano le proprie soluzioni specializzate, portando a una frammentazione dove l'azienda si ritrova a dover supportare molte infrastrutture e metodi diversi. Questo fenomeno è stato evidenziato in un sondaggio di McKinsey, dove "la presenza di troppe piattaforme" è stata indicata come la principale difficoltà tecnica nell'adottare l'intelligenza artificiale su larga scala. Questa varietà di infrastrutture e strumenti non solo complica la gestione, ma aumenta anche i costi operativi, rendendo difficile l'espansione su larga scala delle tecnologie innovative.
Questa situazione ricorda i primi giorni dell'era del cloud e dei servizi software accessibili online, quando bastava una carta di credito per accedere a una miriade di strumenti, spesso creando più confusione che altro.
Per scalare efficacemente, le aziende devono semplificare e standardizzare la propria collezione di strumenti e infrastrutture. È importante capire quali tecnologie e quali fornitori scegliere senza perdersi in decisioni minori. Ad esempio, la selezione di un particolare tipo di tecnologia può diventare meno importante man mano che queste tecnologie diventano più accessibili e standardizzate. Se un'azienda lavora prevalentemente con un certo fornitore di servizi cloud che già gestisce gran parte dei suoi dati e le competenze interne sono orientate verso quel fornitore, ha senso continuare su quella strada.
I grandi fornitori di servizi cloud stanno lanciando nuovi servizi di intelligenza artificiale che possono aiutare le aziende a risparmiare e a esplorare nuove opportunità. Quanto efficacemente un'azienda può sfruttare questi servizi dipende da quanto è avanzata nell'uso del cloud e da quanto solidamente ha costruito le sue infrastrutture digitali.
È cruciale progettare le infrastrutture e le applicazioni in modo che permettano flessibilità, facilitando il cambio di tecnologie o fornitori senza troppi intoppi. L'adozione di standard diffusi dai fornitori, come soluzioni per l'implementazione di tecnologie senza server, o l'uso di strumenti per gestire le infrastrutture in maniera programmabile, e l'opzione di usare tecnologie open-source, sono passaggi in questa direzione.
Tuttavia, è importante sottolineare che cercare di essere troppo flessibili e preparati a ogni evenienza può avere un effetto contrario, rendendo il sistema troppo complesso e costoso da mantenere. Una moltitudine di soluzioni può diventare un peso piuttosto che un vantaggio, complicando l'uso efficiente delle risorse e dei servizi offerti dai fornitori.
Trasformare l'AI da tecnologia a driver di business
Uno degli ostacoli più grandi che le aziende incontrano oggi è considerare l'intelligenza artificiale generativa come una mera questione tecnologica piuttosto che un'ampia priorità aziendale. Le esperienze passate hanno dimostrato che il vero valore non deriva solamente dall'aspetto tecnologico. Per fare in modo che l'intelligenza artificiale generativa abbia un impatto significativo, le aziende devono formare squadre capaci di estendere il loro operato oltre il reparto IT, integrando questa tecnologia nelle strategie di business generale.
Le lezioni apprese in passato mostrano che, ad esempio, l'adozione di metodi di lavoro snelli ha accelerato lo sviluppo tecnologico. Tuttavia, un impatto più ampio si è verificato solamente quando esperti di diversi settori aziendali, come i responsabili del rischio e i professionisti del business, sono stati coinvolti attivamente nei team, insieme ai responsabili di prodotto e ai leader aziendali.
Diverse aziende hanno adottato modelli organizzativi che facilitano questa ampia integrazione. Alcune hanno istituito centri di eccellenza che fungono da hub per stabilire priorità, assegnare risorse e monitorare i progressi. Altre dividono le responsabilità strategiche e operative tra i vari team. La scelta del modello migliore dipende dalle competenze disponibili e dalle condizioni specifiche dell'azienda, ma è essenziale che ci sia una stretta collaborazione tra i settori tecnologici, commerciali e di gestione del rischio, seguendo protocolli consolidati per orientare i programmi verso il successo. Questi protocolli possono includere, per esempio, revisioni periodiche per valutare l'andamento delle iniziative rispetto agli obiettivi e risultati chiave, e interventi per correggere le rotte, riassegnare risorse o terminare progetti meno efficaci.
Un ruolo fondamentale in questa struttura di gestione è assicurarsi che vengano seguite efficaci misure di controllo del rischio. I team, per esempio, devono identificare e mappare i rischi potenziali di ogni iniziativa; è necessario implementare protocolli di sicurezza tecnici e includere revisioni umane nel processo. Questo organismo di controllo deve anche avere il potere di valutare i rischi dell'intelligenza artificiale generativa e di attuare strategie per mitigarli.
È importante evitare di limitarsi a gestire una serie di piccole iniziative tattiche, soprattutto quando il numero è elevato. Invece, è fondamentale organizzare e coordinare le iniziative correlate per massimizzare l'impatto e promuovere idee innovative. I team dovrebbero comportarsi come custodi del valore aggiunto, non semplicemente come gestori di compiti.
Per esempio, una società di servizi finanziari ha definito chiare regole di governance direzionale. Un gruppo di guida, supportato dal direttore informatico e dal responsabile strategie, si è concentrato sulla governance aziendale e sulla comunicazione, guidando la selezione e l'approvazione delle iniziative. Un gruppo tecnico, sotto la guida del direttore tecnologico, ha preso decisioni relative alla struttura dei dati e alla costruzione delle capacità tecniche essenziali. Questa chiarezza organizzativa e di gestione è stata cruciale per l'azienda nel passare dalla gestione di cinque a oltre cinquanta iniziative, dimostrando l'efficacia di un'impostazione ben strutturata.
Un approccio sistematico alla gestione dei dati aziendali per l'intelligenza artificiale
Prevale ancora l'idea che l'intelligenza artificiale generativa sia in grado di estrarre e organizzare automaticamente i dati necessari dai sistemi archivistici digitali delle aziende. Tuttavia, in assenza di dati ben strutturati e accurati, che necessitano di un impegno reale e di attenzione dettagliata, non è possibile implementare soluzioni di intelligenza artificiale di livello avanzato. Le aziende che investono nel rafforzamento di una solida infrastruttura dati sono generalmente in grado di adottare le soluzioni di intelligenza artificiale generativa più avanzate con maggiore facilità, rapidità e a costi ridotti.
Consideriamo il processo di organizzazione e classificazione dei dati, che è simile al mettere etichette su file in un archivio per sapere cosa contengono e poterli trovare facilmente quando servono. A volte, c'è la tendenza a cercare la perfezione, volendo che ogni etichetta sia assolutamente corretta, mentre altre volte si può rischiare di non dare abbastanza importanza a questo lavoro, compromettendo la qualità dei dati.
L'esperienza maturata da molte aziende ci insegna che una selezione accurata dei dati da classificare può fare la differenza, soprattutto quando si tratta di dati utilizzati per affinare le risposte di un sistema di intelligenza artificiale. Questo processo può notevolmente migliorare la qualità dei risultati. È altrettanto cruciale dedicare tempo per analizzare le varie fonti da cui questi dati provengono. Determinare quali informazioni siano più affidabili o pertinenti è un'attività che richiede una grande attenzione e l'intervento di esperti nel settore.
La stabilità dei modelli di intelligenza artificiale generativa dipende fortemente dalla regolare alimentazione con nuovi dati. Questa pratica, fondamentale per mantenere alte le prestazioni dei modelli, si rivela complessa per numerose aziende a causa della frammentazione dei dati, che sono spesso dispersi in molteplici sedi e soggetti a diverse necessità operative.
Un esempio concreto di questa sfida si manifesta in un'azienda leader nel settore delle tecnologie avanzate. In questa realtà, diversi team accedevano e modificavano le informazioni sui prodotti secondo prospettive uniche: il dipartimento di ricerca e sviluppo esaminava e aggiornava le schede tecniche per la sicurezza, i team tecnici e di vendita adattavano queste informazioni per incontrare le esigenze specifiche dei clienti, il marketing elaborava descrizioni prodotto per fini promozionali, e l'assistenza clienti utilizzava dettagli personalizzati per gestire le richieste dei consumatori. La diversità delle fonti e la frequenza degli aggiornamenti causavano spesso incongruenze nei dati, rendendo problematico il loro uso in applicazioni di intelligenza artificiale generativa. Per affrontare questo problema, l'azienda ha deciso di centralizzare tutte le informazioni rilevanti in un unico database integrato.
Le aziende che investono nello sviluppo di una struttura dati organizzata beneficiano di un vantaggio competitivo, avendo a disposizione una risorsa affidabile e aggiornata per il training continuo dei loro modelli di intelligenza artificiale.
Massimizzare l'efficienza: L'arte del riutilizzo del codice AI
Utilizza il codice più volte o rischi di perderne il vantaggio. Il riutilizzo del codice può velocizzare lo sviluppo dei progetti di intelligenza artificiale del 30 al 50 percento. Tuttavia, spesso i team si concentrano troppo su progetti specifici, perdendo così l'opportunità di applicare le soluzioni su larga scala. I responsabili tecnologici dovrebbero incoraggiare la creazione di soluzioni flessibili che possano essere adattate per vari progetti. Infatti, le aziende più avanzate in questo campo sono quasi tre volte più propense a costruire basi di intelligenza artificiale che facilitano il riutilizzo del codice.
Nel concentrarsi sul riutilizzo, però, si può facilmente cadere nell'errore di creare capacità di intelligenza artificiale che non trovano poi applicazione pratica, nonostante tecnicamente potrebbero essere facilmente impiegate. Un metodo più efficace consiste nell'analizzare attentamente un piccolo gruppo di progetti, solitamente da tre a cinque, per identificarne esigenze o funzionalità comuni. I team possono allora sviluppare questi elementi comuni come moduli o componenti che possono essere facilmente integrati o combinati per nuove funzionalità. Ad esempio, la preparazione e il trattamento dei dati potrebbero includere moduli separati per la divisione dei dati, il caricamento dei dati e la loro trasformazione.
Non si può presumere che questo processo avvenga naturalmente. I responsabili tecnologici devono designare una persona, come il responsabile della piattaforma, e un team multidisciplinare con il compito di sviluppare risorse riutilizzabili per i vari team di sviluppo, che possono includere strumenti approvati, codici e architetture di base.
Conclusioni
Il passaggio dall'esplorazione alla piena implementazione dell'intelligenza artificiale generativa (AI Gen) nelle aziende evidenzia una sfida cruciale: trasformare potenziali tecnologici in vantaggi competitivi tangibili e sostenibili. La trasformazione di semplici dimostrazioni in strumenti operativi richiede non solo un impegno tecnico, ma un rinnovamento strategico e organizzativo. "La difficoltà di passare da test iniziali all'applicazione effettiva e capillare" sottolinea una realtà in cui solo l'11% delle aziende riesce a utilizzare l'AI Gen in modo strutturale.
L'implementazione dell'AI Gen deve andare oltre l'adozione tecnologica, vedendola come parte integrante del flusso di lavoro aziendale, valorizzando il ruolo umano piuttosto che sostituirlo. Questo cambia la prospettiva su come l'AI può "migliorare l'efficienza e la produttività”. Essenziale in questo processo è una robusta infrastruttura tecnologica che supporti l'espansione e gestisca efficacemente grandi quantità di dati.
Un cambiamento di mentalità è fondamentale: dal vedere l'AI come un semplice progetto a riconoscerlo come un processo continuativo, che richiede "un impegno costante per l'ottimizzazione e l'adattamento”. La promozione dell'integrazione di modelli linguistici avanzati con dati aziendali specifici illustra un approccio pratico e mirato, concentrato su "problem solving concreto" anziché su un'esplorazione indiscriminata di tecnologie.
Tuttavia, l'implementazione su larga scala dell'AI Gen non è esente da difficoltà. I costi nascosti, le necessità di adattamento dei processi aziendali e la gestione dei dati sono ostacoli significativi. Ridurre la complessità attraverso un'infrastruttura semplificata e ottimizzare la gestione dei costi sono passaggi cruciali per le aziende che cercano di massimizzare i ritorni sull'investimento nell'AI Gen.
In conclusione, le aziende devono valutare attentamente come l'AI Gen può essere integrata in modo che rafforzi piuttosto che soppianti le capacità umane, garantendo che ogni implementazione sia strategicamente allineata con gli obiettivi aziendali più ampi. Solo così l'AI Gen può passare da un interesse sperimentale a una leva di trasformazione aziendale profonda.
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