Quando si tratta di applicarla a prodotti e servizi, a vera potenza dell’IA deriva dalla presenza di casi d’uso significativi. Ecco come identificarli e utilizzarli a proprio vantaggio.
Ad esempio, un’azienda di software può integrare l’IA nello sviluppo dei prodotti. In questo modo, si potrà migliorare la qualità del prodotto e l’esperienza dell’utente. Un rivenditore può usare l’IA per personalizzare il servizio clienti e migliorare l’esperienza di acquisto. Nel settore dei servizi finanziari si può usare l’IA per automatizzare l’assistenza clienti e il rilevamento delle frodi.
Diventare un’azienda AI-Driven: come costruire l’infrastruttura
Come usare l’IA per trasformare le aziende e aumentare l’efficienza
Tuttavia, prima che le aziende possano trarre vantaggio dall’IA, devono capire cos’è e come può essere utilizzata per trasformare le loro attività. L’IA può essere utilizzata per trasformare le aziende e aumentare l’efficienza in diversi modi, tra cui il miglioramento del servizio clienti (fornendo un’assistenza clienti automatizzata come i chatbot), il miglioramento del processo decisionale (fornendo approfondimenti basati sui dati), l’ottimizzazione dei processi (automatizzando le attività e rendendole più efficienti) e il miglioramento della qualità dei prodotti (fornendo un feedback alle aziende sui livelli di soddisfazione dei clienti). L’elenco potrebbe essere quasi infinito.
L’identificazione, la raccolta e la prioritizzazione sistematica dei potenziali casi d’uso dell’IA devono basarsi fondamentalmente su metriche quantificabili. L’aspettativa dei benefici dell’IA deve essere condivisa da tutti i principali stakeholder dell’azienda: C-level, senior management e dipendenti.
I benefici quantificabili dell’IA
I benefici quantificabili dell’IA riguardano principalmente la riduzione dei costi e la generazione di ricavi. Questo deve essere dimostrato dai risultati di progetti precedenti. I casi d’uso dell’IA possono essere selezionati in base ai seguenti criteri.
- Realizzabilità in tempi brevi.
- Facilità di implementazione.
- Basso livello di rischio.
- Alto potenziale di ritorno sull’investimento.
L’importanza di un portafoglio di iniziative IA
Spesso è utile avere un “portafoglio” di iniziative di IA che mescoli iniziative a breve termine (con progetti di portata ridotta per creare esperienza) e opportunità strategiche complesse. Questo è particolarmente importante nelle prime fasi di maturità dell’IA di un’azienda. Se non si ottenessero alcuni risultati rapidi per rendere tutti entusiasti del programma, potrebbe essere più difficile convincere le persone a sostenere l’iniziativa a lungo termine.
Il portafoglio di iniziative sull’IA deve anche tenere conto delle differenze tra “costruire”, “acquistare” e “collaborare”. Molte organizzazioni vogliono fare tutto da sole, ma credo che questa sia raramente una buona idea. Il panorama dell’IA è complesso e in continua evoluzione e credo che spesso sia meglio concentrarsi sulle cose in cui si è bravi e collaborare con altri per il resto.
È importante avere un quadro chiaro di dove l’IA può creare il massimo valore per la vostra azienda. Ciò significa comprendere i dati, i processi e gli obiettivi della vostra azienda prima di definire il modo in cui l’IA può aiutarvi a raggiungerli. Una volta che si ha un quadro chiaro di dove l’IA può creare il massimo valore, è necessario stabilire le priorità delle iniziative. Non tutte le iniziative di IA sono uguali e alcune avranno un impatto maggiore di altre.
I fattori da considerare per definire le priorità
L’elenco degli scenari guidati dall’IA è apparentemente infinito, con molte nuove applicazioni di IA che continuano a essere introdotte da diversi attori tecnologici. Nel definire le priorità delle vostre iniziative di IA, è importante considerare i seguenti fattori.
- Quanto è grande il problema che state cercando di risolvere?
- Quanto valore si può creare risolvendolo?
- Quanto è difficile risolvere il problema?
- Quanti dati sono necessari?
- Quante competenze sono necessarie?
- Quanto è rischiosa l’iniziativa?
- Quali sono i potenziali svantaggi?
Conclusioni
Per concludere, questi casi d’uso possono – ma non devono – trasformare il vostro modello di business. Un approccio strutturato per l’identificazione e la prioritizzazione dei casi d’uso lungo i diversi stadi di maturità dell’IA è fondamentale per far crescere l’IA in tutte le aree aziendali. Per raggiungere questo obiettivo, è essenziale una profonda ed efficace collaborazione tra il team di innovazione dell’IA, il business e gli altri team tecnici dell’azienda.
Tutto questo ricordando che non abbiamo mai visto una tecnologia muoversi così velocemente come l’IA: i suoi scenari di business e i casi d’uso di oggi saranno domani mattina già superati.
Il prossimo e ultimo articolo di questa serie approfondirà le intricate e varie competenze e capacità necessarie per mantenere un’azienda guidata dall’IA.
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