Un po’ meno conversazione, un po’ più azione: come accelerare il deploy di Generative AI nei prossimi 6 mesi

Basta sognare a occhi aperti, basta speculare, basta hype – questo è un anno di azione. Secondo il McKinsey Global Institute, quasi il 50% delle attività aziendali tipiche può ora essere automatizzato da generative AI (GenAI), un tipo di intelligenza artificiale che può produrre testo, immagini, video e dati sintetici.

Questa automazione genera un enorme valore e risolve critiche sfide aziendali in vari settori e funzioni, migliorando l’esperienza del cliente, ottimizzando le operazioni e stimolando l’innovazione. Tuttavia, per la maggior parte, GenAI non è stato testato su larga scala e il vero ROI su questi investimenti deve essere chiarito.

Mentre le aziende hanno iniziato a investire pesantemente in progetti sperimentali e ad-hoc di GenAI, scalare questi sforzi può essere un’impresa complicata. I leader stanno lottando per massimizzare i benefici di GenAI mentre osservano e minimizzano i costi, assicurando l’auditabilità e il controllo degli accessi, migliorando le prestazioni, fornendo astrazioni di modelli e rafforzando la sicurezza. Coloro che sono stati esitanti ad adottare GenAI fino a questo punto a causa dell’elevato sovraccarico e delle preoccupazioni relative alla governance e alla sicurezza dei dati dovrebbero considerare il seguente mentre costruiscono GenAI nei loro flussi di lavoro e nelle loro strategie aziendali più ampie.

Crea un piano di trasformazione misurata: 3 azioni chiave da intraprendere subito

1. Potenzia la tua forza lavoro per sfruttare appieno il potenziale di GenAI in modo mitigato.

È un mondo coraggioso e nuovo nell’intelligenza artificiale, e ci sono livelli di comprensione diversi su ciò che è possibile. Le aziende che stanno iniziando questo viaggio possono trarre vantaggio eseguendo programmi organizzativi per formare sia i team IT che quelli aziendali sul potenziale di GenAI, sviluppando protocolli specifici relativi al rischio, alla trasparenza e all’etica.

Le organizzazioni possono scegliere se portare inside esperti esterni o creare un nuovo ruolo dedicato all’etica dell’AI, ma dovrebbero capire che la formazione non è solo una formalità. Dedicare giorni o settimane a programmi che insegnano a tutti i dipendenti (non solo quelli in ruoli tecnici) come utilizzare GenAI vedrà un miglioramento dell’adesione aziendale rispetto a coloro che non lo fanno.

Formando i team aziendali per identificare potenziali applicazioni di GenAI che possono aiutarli nel loro lavoro (e separando il fatto dalla finzione intorno alle preoccupazioni relative alla sicurezza) le organizzazioni saranno in una posizione molto migliore per valutare il valore totale.

2. Fondere AI con GenAI: prepara la tua infrastruttura per cambiamenti pesanti sui dati

GenAI sta acquisendo rapidamente attenzione per la sua capacità di guidare la produttività, spingendo i margini operativi a livelli precedentemente inediti. Tuttavia, è importante ricordare che GenAI non è una soluzione universale. Con l’ascesa di GenAI, le pratiche di ingegneria dei dati tradizionali e l’AI sono diventate più importanti che mai.

Considera le seguenti soluzioni abilitate da GenAI:

1. Retail: guidare l’iperpersonalizzazione nel retail utilizzando agenti autonomi per generare raccomandazioni.
2. Viaggio: utilizzare un flusso di lavoro infuso con GenAI per creare itinerari di viaggio personalizzati in base alle preferenze individuali.
3. Banca: utilizzo di agenti di conversazione per personalizzare la banca dai pagamenti delle bollette all’analisi delle tendenze di spesa e raccomandazioni.

GenAI da solo non è sufficiente per alimentare le soluzioni sopra menzionate. È fondamentale legare la comprensione del linguaggio naturale e la capacità di ragionamento di GenAI con l’accuratezza e l’efficienza comprovate dell’AI tradizionale.

Ad esempio, l’iperpersonalizzazione può essere ottenuta con maggiore coerenza se utilizziamo algoritmi di apprendimento automatico tradizionali per generare un bouquet di raccomandazioni e utilizzare agenti abilitati da GenAI per ragionare su quali di esse saranno più rilevanti per l’utente.

Pertanto, è fondamentale guardare a GenAI, AI tradizionale e pratiche di ingegneria dei dati in coesione, con un unico prisma, piuttosto che in isolamento. Ciò rende estremamente importante per le organizzazioni fornire un’infrastruttura per fondere lo sviluppo dell’AI con le soluzioni di GenAI.

3. Costruire la tua prontezza per GenAI: scalare, innovare, controllare

È intelligente essere proattivi, ma la trasformazione non avviene durante la notte. Identificando gli imperativi “must-have” per l’organizzazione, puoi scalare il tuo cronogramma di sviluppo in base alle esigenze critiche.

Poi, designa un gruppo di leader interni per accelerare la consapevolezza e l’adozione di un Sistema Operativo GenAI – una piattaforma che fornisce auditabilità, controlli dei costi e addebiti, sicurezza, privacy, controllo degli accessi e astrazioni di modelli – per onboardare applicazioni e processi di GenAI utilizzando questa piattaforma. Ciò aiuterà l’innovazione alla velocità e alla scala assicurando rapidi cicli di GenAI utilizzando principalmente la funzionalità e aumentando così l’adesione in tutta l’organizzazione.

Nel retail, secondo uno studio recente di IBM in anticipo di NRF 2024, i clienti moderni si aspettano un viaggio di shopping personalizzato, completo di “la convenienza delle scelte di prodotto, informazioni dettagliate, metodi di pagamento diversi e un’integrazione senza soluzione di continuità delle esperienze in-store e online” che si adattino alle loro preferenze individuali.

Per soddisfare queste aspettative, i dettaglianti devono organizzare e democratizzare l’accesso ai loro dati in modo che le funzioni aziendali, dalla R&D alle vendite al marketing, lavorino dalla stessa base. Senza una visione chiara dei dati o un piano per implementarli a livello cross-funzionale, le organizzazioni possono sovrainvestire in soluzioni alimentate da AI e vedere poco ROI. I dettaglianti incerti su come massimizzare i loro dati esistenti dovrebbero rivolgersi a un partner con una profonda esperienza nel settore per stabilire un’infrastruttura pronta per l’AI. Solo allora potranno approfittare di GenAI per semplificare il servizio clienti con meno intervento umano fornendo riassunti di conversazione, automatizzando attività e, in definitiva, guidando la conversione – una priorità chiave per l’industria.

Inoltre, i dettaglianti stanno sperimentando l’idea di descrizioni di prodotto dinamiche. Basate sull’AI, le liste di e-commerce potrebbero cambiare in base all’utente, personalizzate per le esigenze e i desideri unici di ogni cliente. Un team solido, sostenuto da un livello di prontezza per GenAI, sarà ben attrezzato per capitalizzare queste tecnologie AI prima dei concorrenti.

Identifica casi d’uso trasformativi di GenAI e offri risultati aziendali quantificabili.

Spesso, nella fretta di mostrare progressi, le aziende possono iniziare a correre senza una direzione in mente. Piuttosto che spendere quell’energia inseguendo tutto contemporaneamente, prendi nota di casi d’uso specifici che possono essere completati entro 3-6 mesi, 6-12 mesi, ecc. Priorizza quei progetti a breve termine per dimostrare il valore di eseguire GenAI su larga scala e, per le aree che hanno potenziale, concentra l’attenzione sulla costruzione di piattaforme che possano mostrare i benefici di GenAI ad altri dipartimenti. Aree come la formazione del modello, gli agenti autonomi e i LLM privati hanno un enorme potenziale per l’innovazione futura e un investimento strategico in quelle aree ora darà un vantaggio competitivo.

Nel settore bancario, richiedere un prestito per imprese medie e grandi richiede un’analisi di molti documenti, tra cui lo stato bancario dell’azienda, i rapporti di revisione, le dichiarazioni dei redditi, i rapporti del bureau di credito e le notizie recenti. Tutto ciò deve essere elaborato manualmente per preparare una nota di approvazione. Automatizzare questo processo tramite GenAI non solo salva costi quantificabili, ma la velocità nella riduzione del tempo di attesa totale può essere un vantaggio competitivo e un differenziatore che può aiutare a generare nuovo business.

Con GenAI, il settore bancario, tra gli altri, è pronto a rimuovere lo stress e a fornire visibilità aggiuntiva ai clienti con uno sforzo relativamente basso e un tempo di attività. Mentre ci sono molti altri casi d’uso singoli di GenAI in gioco, raggiungere la prossima fase di un’azienda alimentata da GenAI richiede la replicazione e l’operazionalizzazione della tecnologia in tutta l’impresa per infonderla nella strategia aziendale complessiva.

Non procrastinare, è il momento di svegliarsi alla consegna di AI

Superare le sfide di implementazione e implementare GenAI su larga scala non è un’impresa da poco. Richiede un allineamento totale dalla direzione e dal C-suite e un impegno da parte dei leader aziendali in tutta l’organizzazione. Per superare la paura di perdere l’AI e iniziare a creare strumenti alimentati da AI che guidano i profitti, educa i tuoi team su ciò che sta per arrivare, stabilisci un’infrastruttura che possa sostenere un rapido cambiamento e concentra l’attenzione sugli esiti a breve termine che contano per i tuoi clienti e partner.

Mentre ti trasformi, è importante portare dentro assunzioni di esperti o consulenti esterni di cui ti puoi fidare per aiutare a garantire una transizione senza problemi. Cerca quelli che sono orientati all’azione (cioè costruttori, non solo consulenti) e porta la leadership nel processo decisionale fin dall’inizio per aumentare la trasparenza e favorire la collaborazione. Le capacità di GenAI stanno evolvendo rapidamente e, agendo ora, sarai sulla strada per creare un’organizzazione pronta per il futuro, orientata a una crescita sostenibile.