Pensando che la scienza dei dati sta unendo le forze con Openi per aiutare più aziende in tutta l’Asia del Pacifico a trasformare l’intelligenza artificiale in risultati misurabili. La collaborazione rende le macchine per il pensiero il primo partner di servizi ufficiali di Openai nella regione.
La partnership arriva quando l’adozione dell’intelligenza artificiale in APAC continua a salire. Uno studio IBM ha scoperto che il 61% delle imprese già usa l’IA, eppure molte lottano per andare oltre i progetti pilota e offrire un vero impatto commerciale. Le macchine per il pensiero e Openi mirano a modificarlo offrendo una formazione esecutiva su CHATGPT Enterprise, supporto per la costruzione di applicazioni di intelligenza artificiale personalizzate e una guida per l’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle operazioni quotidiane.
Stephanie SY, fondatrice e CEO di Thinking Machines, ha incorniciato la partnership sulla capacità di capacità: “Non stiamo solo introducendo nuove tecnologie, ma stiamo aiutando le organizzazioni a costruire le competenze, le strategie e i sistemi di supporto di cui hanno bisogno per trarre vantaggio dall’intelligenza artificiale. Per noi, si tratta di reinventare il futuro del lavoro attraverso la collaborazione umana-AI e far funzionare veramente per le persone in tutta la regione del Pacifico.”
Trasformare i piloti di intelligenza artificiale in risultati con macchine per il pensiero
In un’intervista con Notizie di aiSy ha spiegato che uno dei maggiori ostacoli per le imprese è il modo in cui inquadrano l’adozione dell’IA. Troppo spesso, le organizzazioni lo vedono come un’acquisizione tecnologica piuttosto che una trasformazione aziendale. Questo approccio porta a piloti che si fermano o non riescono a scalare.
“La sfida principale è che molte organizzazioni si avvicinano all’IA come acquisizione tecnologica piuttosto che una trasformazione aziendale”, ha affermato. “Ciò porta a piloti che non si ridimensionano mai perché mancano tre fondamentali: un chiaro allineamento della leadership sul valore per creare, riprogettare i flussi di lavoro per incorporare l’IA nel modo in cui il lavoro viene svolto e gli investimenti nelle competenze della forza lavoro per garantire l’adozione. Ottieni quei tre corretti – visione, processo, persone – e piloti si aggirano nell’impatto.”
Leadership al centro
Molti dirigenti trattano ancora l’IA come un progetto tecnico piuttosto che una priorità strategica. SY ritiene che le schede e i c-c-c-c-c-c-c-toni. Il loro ruolo è decidere se l’IA è un pilota di crescita o solo un rischio gestito.
“I consigli di amministrazione e i c-C-C-C-c-stat hanno dato il tono: l’IA è un driver di crescita strategica o un rischio gestito? Il loro ruolo è quello di nominare alcuni risultati prioritari, definire l’appetito del rischio e assegnare una chiara proprietà”, ha affermato. Le macchine di pensiero iniziano spesso con sessioni esecutive in cui i leader possono esplorare dove strumenti come Chatgpt aggiungono valore, come governarle e quando scalare. “Quella chiarezza dall’alto verso il basso è ciò che trasforma l’intelligenza artificiale da un esperimento in una capacità aziendale.”
Collaborazione umana-AI nella pratica
SY parla spesso di “reinventare il futuro del lavoro attraverso la collaborazione umana-AI”. Ha spiegato come appare in pratica: un approccio “umano-in-comand” in cui le persone si concentrano su giudizio, processo decisionale ed eccezioni, mentre l’intelligenza artificiale gestisce passi di routine come il recupero, la stesura o il riassunto.
“L’uomo in comando significa riprogettare il lavoro in modo che le persone si concentrino sul giudizio e sulle eccezioni, mentre l’intelligenza artificiale assume i passaggi di recupero, redazione e routine, con trasparenza attraverso percorsi di audit e collegamenti di origine”, ha affermato. I risultati vengono misurati nel tempo risparmiato e miglioramenti della qualità.
Nei seminari gestiti da macchine per il pensiero, i professionisti che utilizzano Chatgpt spesso si liberano da una o due ore al giorno. La ricerca supporta questi risultati: SY indicato a un Studio del MIT Mostrando un aumento della produttività del 14% per gli agenti del contact center, con i maggiori guadagni visti tra il personale meno esperto. “Questa è chiara prove che l’IA può elevare il talento umano piuttosto che spostarlo”, ha aggiunto.
AI agente con i guardrail delle macchine per il pensiero
Un’altra area di interesse per le macchine per il pensiero è l’IA agente, che va oltre le singole query per gestire i processi in più fasi. Invece di rispondere a una domanda, i sistemi agenti possono gestire la ricerca, compilare i moduli e effettuare chiamate API, coordinando interi flussi di lavoro con un essere umano ancora responsabile.
“I sistemi agenti possono richiedere il lavoro da” Ask-and-Answer “all’esecuzione in più fasi: coordinare la ricerca, la navigazione, il riempimento delle forme e le chiamate API in modo che le squadre spediscano più velocemente con un essere umano al comando”, ha detto Sy. La promessa è un’esecuzione e una produttività più rapide, ma i rischi sono reali. “I principi del comando umano e dell’auditabilità rimangono critici; per evitare la mancanza di adeguati guardrail. Il nostro approccio è quello di accoppiare i controlli aziendali e la reaudibilità con le capacità degli agenti per garantire che le azioni siano tracciabili, reversibili e allineate alle politiche prima di scalare.”
Governance che crea fiducia
Mentre l’adozione è accelerata, la governance è spesso indietro. Sy ha avvertito che la governance fallisce quando viene trattata come scartoffie anziché parte del lavoro quotidiano.
“Manteniamo gli umani al comando e rendiamo visibile la governance nel lavoro quotidiano: utilizzare fonti di dati approvate, applicare l’accesso basato sul ruolo, mantenere percorsi di audit e richiedere punti decisionali umani per azioni sensibili”, ha spiegato. Le macchine per il pensiero applica anche ciò che chiama “Control + affidabilità”: limitare il recupero ai contenuti di fiducia e le risposte di ritorno con le citazioni. I flussi di lavoro vengono quindi adattati a regole locali in settori come la finanza, il governo e l’assistenza sanitaria.
Per SY, il successo non viene misurato nel volume delle politiche, ma nel tasso di auditabilità e eccezioni. “Il buon governo accelera l’adozione perché i team si fidano di ciò che spediscono”, ha detto.
Contesto locale, scala regionale
La diversità culturale e linguistica dell’Asia del Pacifico pone sfide uniche per il ridimensionamento dell’IA. Un modello unico per tutti non funziona. SY ha sottolineato che il playbook giusto è quello di costruire prima localmente e quindi ridimensionare deliberatamente.
“I modelli globali falliscono quando ignorano il modo in cui funzionano i team locali. Il playbook viene costruito a livello locale, scala deliberatamente: adattarsi all’intelligenza artificiale alla lingua locale, alle forme, alle politiche e ai percorsi di escalation; quindi standardizzano le parti che viaggiano come il modello di governance, i connettori di dati e le metriche di impatto”, ha detto.
Questo è l’approccio che le macchine per il pensiero hanno portato a Singapore, alle Filippine e alla Thailandia, hanno fatto il valore con le squadre locali prima, quindi lancia la regione per regione. L’obiettivo non è un chatbot uniforme ma un modello affidabile che rispetta il contesto locale mantenendo la scalabilità.
Competenze sugli strumenti
Alla domanda su quali competenze saranno più importanti in un posto di lavoro abilitato all’indirizzo AI, SY ha sottolineato che la scala deriva da abilità, non solo da strumenti. Ha rotto questo in tre categorie:
- Alfabetizzazione esecutiva: la capacità dei leader di stabilire risultati e guardrail e sapere quando e dove ridimensionare l’IA.
- Progettazione del flusso di lavoro: La riprogettazione di handoff umani-AI, chiarire chi ha approfondito, chi approva e quanto le eccezioni aumentano.
- Abilità pratiche: spinta, valutazione e recupero da fonti di fiducia in modo che le risposte siano verificabili, non solo plausibili.
“Quando i leader e i team condividono quella fondazione, l’adozione passa dall’esperienza a risultati ripetibili a livello di produzione”, ha affermato. Nei programmi delle macchine per il pensiero, molti professionisti riferiscono di salvare da una o due ore al giorno dopo solo un seminario di un giorno. Ad oggi, sono state addestrate più di 10.000 persone attraverso i ruoli e SY ha notato che il modello è coerente: “Scala di sblocco delle competenze + governance”.
Trasformazione del settore in vista
Guardando ai prossimi cinque anni, SY vede l’IA spostarsi dalla stesura alla piena esecuzione in funzioni aziendali critiche. Si aspetta importanti guadagni nello sviluppo del software, nel marketing, nelle operazioni di servizio e nella gestione della catena di approvvigionamento.
“Per la prossima ondata, vediamo tre modelli concreti: assistenti consapevoli della politica in finanza, copiloti della catena di approvvigionamento nella produzione e CX personalizzato ma conforme nella vendita al dettaglio, costruito con checkpoint umani e fonti verificabili in modo che i leader possano scalare con fiducia”, ha detto.
Un esempio pratico è un sistema di pensiero di sistema costruito con la banca delle Isole Filippine. Chiamato Beai, è un sistema di generazione (RAG) di recupero (RAG) che supporta l’inglese, il filippino e Taglish. Restituisce le risposte legate alle fonti con i numeri di pagina e comprende la supersessione delle politiche, trasformando complessi documenti politici in una guida quotidiana per il personale. “Ecco come appare” Ai-Native “nella pratica”, ha detto Sy.
Le macchine per il pensiero espande l’IA in APAC
La partnership con Openai inizierà con i programmi a Singapore, nelle Filippine e in Thailandia attraverso gli uffici regionali delle macchine per il pensiero prima di espandersi ulteriormente in APAC. I piani futuri includono i servizi di adattamento a settori come la finanza, la vendita al dettaglio e la produzione, in cui l’IA può affrontare sfide specifiche e aprire nuove opportunità.
Per SY, l’obiettivo è chiaro: “L’adozione dell’IA non è solo quella di sperimentare nuovi strumenti. Si tratta di costruire la visione, i processi e le competenze che consentono alle organizzazioni di passare dai piloti all’impatto. Quando leader, squadre e tecnologia si uniscono, è quando l’IA offre un valore duraturo”.
Vedi anche: X e Xai Sue Apple e Openai su AI Monopoly Creats
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
