Per molti dirigenti del Regno Unito, gli investimenti nell’intelligenza artificiale sono diventati una necessità, non un esperimento di innovazione. I consigli di amministrazione ora richiedono prove di un impatto misurabile, sia attraverso guadagni di efficienza, crescita dei ricavi o riduzione del rischio operativo. Eppure, come dice Pete Smyth, CEO di Principali risoluzioni osserva, molte PMI trattano l’intelligenza artificiale come un esercizio esplorativo, non come una strategia aziendale strutturata. Il risultato è uno spreco di investimenti e una mancanza di rendimento dimostrabile.
Impatto aziendale
Le aziende che implementano l’intelligenza artificiale in modo efficace lo fanno concentrandosi sui risultati aziendali. Invece di progetti pilota isolati, allineano le iniziative con obiettivi strategici, ad esempio ottimizzando le operazioni e migliorando l’esperienza del cliente. I leader di organizzazioni di qualsiasi dimensione possono trasformare l’intelligenza artificiale da una tecnologia speculativa in un miglioramento delle prestazioni traducendo le loro ambizioni in parametri quantificabili.
Smyth fornisce esempi che includono l’automazione dell’analisi di routine per ridurre i flussi di lavoro manuali, l’applicazione di analisi predittive per l’ottimizzazione dell’inventario o l’utilizzo di modelli di linguaggio naturale per semplificare il servizio clienti. L’impatto è misurabile, afferma: margini migliorati, decisioni più rapide e resilienza aziendale.
Attuazione e sfide
Secondo le Leading Risoluziones di Smyth, il successo dell’implementazione dipende dalle priorità. Il processo inizia con il coinvolgimento delle parti interessate che identifica i potenziali usi dell’IA nei diversi dipartimenti. Ogni idea viene valutata in termini di valore aziendale e disponibilità all’implementazione; questi processi producono una lista di potenziali progetti pilota.
Poi arriva la valutazione strutturata del valore, che combina l’analisi costi-benefici con la fattibilità dell’esecuzione e la tolleranza al rischio. I leader dovrebbero concordare i parametri che definirebbero il successo prima dell’inizio di qualsiasi progetto pilota. Questi potrebbero includere il monitoraggio dei KPI (riduzione dei costi, fidelizzazione dei clienti, aumento della produttività, ecc.). Una volta convalidato, l’utilizzo dell’intelligenza artificiale può essere scalato con attenzione in unità aziendali distinte.
Asporto strategico
Per i leader dei dati e i decisori aziendali, un ROI misurabile richiede un passaggio pratico dalla sperimentazione alla responsabilità operativa. L’attenzione dovrebbe concentrarsi su tre principi, postula Smyth:
- Collega i progetti di intelligenza artificiale direttamente ai risultati aziendali con KPI prestabiliti.
- Integrare tempestivamente governance, controlli del rischio e spiegabilità.
- Costruisci una cultura dell’intelligenza artificiale basata sulla qualità dei dati, sulla collaborazione e sul processo decisionale basato sull’evidenza.
Mentre le imprese si confrontano con una regolamentazione più severa e con crescenti aspettative sull’intelligenza artificiale, il successo non dipende da quanto investono, ma dall’efficacia con cui quantificano e scalano i risultati positivi. Passare dall’ambizione speculativa alla performance misurabile è il segno distintivo di un’implementazione credibile dell’IA.
(Fonte immagine principale: “M4 AT Night” di Paulio Geordio è concesso in licenza con CC BY 2.0.)
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
