Alle fiere, conferenze, eventi, libri, congressi, articoli e, in effetti, in qualsiasi cerchio di affari attuale, l'adozione dell'Intelligenza Artificiale (IA) è stata ampiamente discussa nel mondo aziendale. Aziende e leader di diversi settori sono sempre più convinti che l'IA sia essenziale per mantenere la loro competitività e rilevanza sul mercato.
Tuttavia, mentre molte aziende riconoscono il valore dell'IA, poche stanno effettivamente integrando le possibilità offerte da questo tipo di tecnologia in modo strategico e trasformativo. Cosa vediamo, nella maggior parte dei casi, sono progetti pilota puntuali e a basso impatto, che non catturano il vero valore che l'IA può offrire.
Le aziende di solito hanno per prassi, di fronte a qualsiasi novità tecnologica, adottare il modello "pilotare-valutare-scalare-maturare" per l'implementazione di progetti. E con l'IA molte organizzazioni stanno, in effetti, realizzando test e piloti in diversi dipartimenti e tipi di attività, usando la stessa logica processuale. Questi esperimenti, in generale, cercano guadagni di efficienza e produttività in aree specifiche, liberando tempo affinché i collaboratori possano concentrarsi su attività di maggiore valore. Sebbene importanti, queste iniziative sono frequentemente limitate, non impattando in modo significativo la strategia aziendale e, molte volte, smesso di generare valore su scala.
La domanda che sorge è: perché questi piloti non evolvono verso iniziative più ampie e trasformative? La risposta sta nella mancanza di un approccio strategico all'IA all'interno delle organizzazioni, che deve essere guidata da una visione chiara e sostenuta dalla leadership – molte volte a livello di consiglio di amministrazione, inclusivo.
Come muoversi verso un uso strategico dell’IA
Affinché l'IA sia realmente rivoluzionaria all'interno delle aziende, è necessario che gli esecutivi e i leader ripensino il ruolo di questa tecnologia nel contesto delle loro attività. Questo va ben oltre l'implementazione di un nuovo software o l'automazione di compiti specifici; è una questione di reimmaginare i processi, prodotti e persino interi modelli di business sotto l'ottica dell'IA.
Strutturare una leadership per l'IA
Uno dei principali ostacoli all?UNl'adozione più strategica dell'IA è la mancanza di leadership capacitate per guidare la trasformazione. Le aziende che realmente progrediscono con l'IA contano su dirigenti e consigli competenti per prendere decisioni informate su questa tecnologia. Vicepresidenze dedicate ai dati e all'IA, consiglieri specializzati e una governance focalizzata sull'innovazione sono alcuni esempi di strutture che possono accelerare l'adozione dell'IA su larga scala.
Cambiamento culturale e formazione dei dipendenti
L'IA non riguarda solo la tecnologia, ma anche di persone. Affinché sia ampiamente adottata e integrata, è fondamentale che i collaboratori comprendano come la tecnologia possa influenzare le loro routine e il loro settore. La formazione continua e la promozione di una cultura dell'innovazione sono essenziali affinché i collaboratori si sentano parte del cambiamento e possano contribuire attivamente.
Adottare una strategia dati solida
L'IA dipende dai dati per funzionare in modo efficace. Pertanto, è cruciale che le aziende abbiano una strategia di dati robusta e ben strutturata. Questo include la raccolta, immagazzinamento, elaborazione e analisi dei dati in modo sicuro ed etico. Le aziende devono essere pronte a gestire grandi volumi di dati e a esplorare strumenti di machine learning e deep learning, che permettano di estrarre preziosi insight.
Esempi di Big Tech
Le grandi aziende tecnologiche guidano la trasformazione con l'IA e fungono da riferimento per il settore corporate. Una Meta, per esempio, utilizza l'IA per automatizzare i processi pubblicitari, massimizzando la portata e l'efficacia delle campagne. Un altro esempio è Amazon, che applica l'IA in tutti i punti della sua operazione, dalla raccomandazione di prodotti alla gestione della logistica. Questi casi illustrano come l'IA, quando usata in modo strategico, può trasformare non solo processi interni, ma anche l'esperienza dei clienti e potenziare i risultati finanziari.
Integrazione con obiettivi strategici
Per andare oltre i piloti puntuali, è importante che le iniziative di IA siano allineate con gli obiettivi strategici dell'azienda. L'IA deve essere vista come uno strumento che può aiutare a raggiungere questi obiettivi in modo più efficiente ed efficace. Ad esempio, se un'azienda desidera aumentare la soddisfazione del cliente, può esplorare l'IA per offrire personalizzazione in tempo reale o per prevedere problemi prima che si verifichino. L'IA deve essere incorporata in tutti i principali progetti costitutivi della pianificazione strategica organizzazionale – e le risorse devono essere allocate per il loro utilizzo e potenziamento.
Per catturare il valore dell'IA su larga scala, le aziende devono superare alcune sfide comuni, come resistenza al cambiamento e complessità tecnica. Questo processo richiede la combinazione di una leadership visionaria, investimenti in infrastrutture dati e un approccio strategico che dia priorità ai risultati a lungo termine.
Pertanto, avanzare oltre i progetti pilota con l'IA richiede un cambiamento di mentalità e struttura all'interno delle aziende, che non è banale. Affinché l'IA non sia solo un "volo di gallina" passeggero, è necessario che i leader la vedano come un catalizzatore per una reale trasformazione organizzativa e che siano disposti a investire e reimmaginare completamente le loro operazioni.
