Una Guida Pratica per Ottimizzare il Vostro Investimento in Intelligenza Artificiale

POV: Avete sentito molto rumore sull’intelligenza artificiale e quindi decidete di fare le vostre ricerche. Non importa dove vi girate, un esperto spiega i benefici e il potenziale di sblocco aziendale dell’IA, e quindi concludete che, sì, esiste un caso d’uso aziendale per una soluzione di intelligenza artificiale all’interno della vostra azienda.

Ora cosa?

La presentazione delle soluzioni di intelligenza artificiale da utilizzare in una miriade di modi diversi, dalle strumenti di apprendimento automatico che rafforzano il servizio clienti alla miglior personalizzazione e ai motori di raccomandazione di prodotti per i clienti, agli strumenti di ottimizzazione della logistica e della catena di approvvigionamento, è molto forte. Quando integrati con successo, la tecnologia di intelligenza artificiale può avere un ritorno sull’investimento enorme, portando a migliori vendite, clienti più soddisfatti e operazioni più efficienti che risparmiano migliaia di dollari ogni anno. Con tutto ciò in mente, non è una sorpresa che l’investimento in intelligenza artificiale sia previsto superare i 200 miliardi di dollari entro il 2025.

In molti casi, tuttavia, le aziende investono in intelligenza artificiale senza avere una chiara roadmap per il suo utilizzo. Investire in una soluzione di intelligenza artificiale senza un percorso delineato per l’integrazione o l’implementazione è un po’ come comprare una vettura sportiva ad alte prestazioni senza sapere nemmeno come guidare una vettura a cambio manuale.

Vediamo alcuni dei passaggi che le aziende dovrebbero seguire dopo aver investito in intelligenza artificiale per assicurarsi un’implementazione di successo, comprese le considerazioni sui dati, la formazione, le best practice e come un’implementazione di successo possa migliorare l’esperienza del cliente nel complesso.

Il Ruolo Essenziale dei Dati nell’Implementazione dell’Intelligenza Artificiale

Guardando le applicazioni per l’attuale generazione di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, sembrano aver risolto un problema molto specifico: le aziende sono sommerse da input di dati che non possono trasformare in informazioni azionabili manualmente.

Ma la cosa è che l’efficacia di un motore di intelligenza artificiale è determinata dalla forza e dall’utilità dei dati di cui dispone per costruire. Per massimizzare qualsiasi investimento in intelligenza artificiale, le organizzazioni devono ottimizzare i loro dati per qualità, quantità e rilevanza.

Una solida base di dati può essere raggiunta in tre fasi.

La prima fase consiste nello sviluppare una strategia di dati basata sull’applicazione specifica del sistema di intelligenza artificiale. Durante questa fase, un marchio definirà quali dati saranno raccolti, come saranno archiviati e come saranno utilizzati per supportare le iniziative di intelligenza artificiale.

Identificare le fonti di dati chiave significa capire il ruolo che un’azienda si aspetta che il suo investimento in intelligenza artificiale svolga. Ad esempio, utilizzare l’intelligenza artificiale per creare un motore di raccomandazione di prodotti più robusto e più efficace richiede la connessione dei dati degli utenti da un CRM e la raccolta dei dati dei prodotti da un sistema di gestione delle informazioni sui prodotti (PIM). Prendere nota dei dati che l’azienda ha a disposizione e identificare eventuali punti ciechi può aiutare a costruire iniziative di raccolta dei dati.

Da lì, un marchio dovrà stabilire regole di governance dei dati e implementare framework per l’assicurazione della qualità dei dati, la conformità alla privacy e la sicurezza. Il marchio vorrà anche valutare l’infrastruttura di archiviazione dei dati e potenzialmente investire in una soluzione scalabile — l’implementazione di un motore di intelligenza artificiale può richiedere grandi volumi di dati.

Con una solida strategia di dati in atto, la prossima fase è l’onboarding e l’inizializzazione dei dati. L’onboarding dei dati nei sistemi di intelligenza artificiale è un passaggio cruciale che richiede una pianificazione e un’esecuzione attente. L’obiettivo è quello di semplificare i processi di integrazione dei dati per consentire ai modelli di apprendimento automatico di imparare efficacemente dai dati.

Ma prima che i dati possano essere onboarding, devono essere pre-elaborati per rimuovere le incoerenze o le informazioni in conflitto e non pertinenti e formattati per assicurare la compatibilità con gli algoritmi di intelligenza artificiale. Questo processo può essere arduo, ma con una pianificazione adeguata e una solida comprensione dei dati rilevanti che saranno importati, dovrebbe essere gestibile anche per i team di piccole dimensioni.

Cosa più importante, questo processo di inizializzazione deve essere eseguito solo una volta. Con i dati pre-elaborati, il passo successivo è automatizzare i flussi di dati per fornire al sistema di intelligenza artificiale dati formattati e pertinenti in modo da minimizzare l’intervento manuale. Da lì, il sistema deve semplicemente essere monitorato per la qualità e dotato di protocolli per tracciare le versioni dei dati nel tempo.

Infine, l’investimento in intelligenza artificiale richiede una manutenzione e un’ottimizzazione costanti sul lato dei dati. Attraverso il monitoraggio costante delle prestazioni dell’intelligenza artificiale e la raccolta dei feedback dei clienti sulle loro interazioni con l’intelligenza artificiale, le aziende dovrebbero sempre cercare miglioramenti all’interno del processo di implementazione dell’intelligenza artificiale e dell’integrazione continua. Quando i sistemi di intelligenza artificiale rappresentano un investimento così importante — con benefici significativi — è solo prudente dar loro la migliore possibilità di successo attraverso le migliori pratiche di dati.

L’Alfabetizzazione dell’Intelligenza Artificiale è Necessaria per il Successo a Lungo Termine del Progetto

Se siete in una posizione manageriale, può essere facile vedere l’intelligenza artificiale attraverso occhiali rosa. Vedere il potenziale aziendale può oscurare il fatto che potrebbe esserci resistenza tra i membri del team ad accettare nuovi sistemi e nuove tecnologie, in particolare quelle che alcuni lavoratori vedono come una minaccia per il loro lavoro. In realtà, uno studio di Pew Research ha mostrato che più dell’80% degli americani provano emozioni miste o negative nei confronti dell’ascesa dell’intelligenza artificiale.

Una volta che un’azienda ha deciso di investire in una soluzione di intelligenza artificiale, il primo passo è chiaramente definire il ruolo dell’intelligenza artificiale e comunicarlo in modo trasparente ai dipendenti. Quando i dipendenti capiscono il potenziale e l’utilità dell’intelligenza artificiale, ciò rimuoverà i punti di attrito nell’addestramento per sfruttare al meglio la tecnologia.

L’adozione efficace dell’intelligenza artificiale richiede anche la collaborazione tra team e discipline diversi. Un modo per incoraggiare questa collaborazione è formare team con competenze diverse per affrontare progetti di intelligenza artificiale da molteplici prospettive. Creare forum e sfruttare canali di comunicazione esistenti per condividere informazioni, best practice e storie di successo sull’intelligenza artificiale può costruire ulteriore entusiasmo intorno all’iniziativa.

Alla fine della giornata, tuttavia, ottenere il massimo dal vostro investimento in intelligenza artificiale deve essere una decisione aziendale sostenuta dall’alto verso il basso. La dirigenza esecutiva deve essere a bordo con il progetto e comunicare quell’entusiasmo in tutto il team.

Ottenere il Massimo dal Vostro Investimento in Intelligenza Artificiale

Nonostante ciò che molti discorsi di vendita dicono, implementare una soluzione di intelligenza artificiale non è facile. Richiede pianificazione, consenso aziendale e formazione. Tuttavia, quando eseguito con successo, può avere un impatto trasformativo sull’esperienza dell’utente, sulla funzionalità aziendale e molto altro.

Praticamente, ottenere il massimo dal vostro investimento in intelligenza artificiale si riduce a tre cose chiave. In primo luogo, definire obiettivi chiari aiuterà l’organizzazione a pianificare l’implementazione e a capire cosa significa il successo con l’intelligenza artificiale. In secondo luogo, ricordate che non tutto deve essere completato nel primo giorno. Un approccio iterativo all’implementazione può rallentare il processo e assicurarsi che il vostro team e la tecnologia lavorino in sincronia.

Infine, l’intelligenza artificiale non è una panacea, specialmente all’inizio. Il vero successo con l’intelligenza artificiale richiede il monitoraggio e la valutazione, prendendo ciò che funziona, replicando quei successi e ottimizzandoli. L’intelligenza artificiale è una strategia a lungo termine il cui valore può essere cambiare il gioco per un’azienda. Affrontarla in modo intelligente e misurato può aiutare a sbloccare realmente quell’investimento importante.