Una Guida Pratica per Ottimizzare il Vostro Investimento in AI

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

Ora cosa?

La proposta di soluzioni AI da utilizzare in una miriade di modi diversi, dalle piattaforme di apprendimento automatico che rafforzano il servizio clienti alla migliore personalizzazione e ai motori di raccomandazione dei prodotti per i clienti, agli strumenti di ottimizzazione della logistica e della catena di approvvigionamento, è una proposta forte. Quando integrata con successo, la tecnologia AI può avere un ritorno sull’investimento (ROI) massiccio, portando a migliori vendite, clienti più soddisfatti e operazioni ottimizzate che risparmiano migliaia di dollari ogni anno. Con tutto ciò in mente, non è una sorpresa che l’investimento in AI sia previsto superare i 200 miliardi di dollari entro il 2025.

In molti casi, tuttavia, le aziende investono in AI senza avere una roadmap chiara per il rollout. Investire in una soluzione AI senza un percorso delineato per l’integrazione o l’implementazione è un po’ come acquistare un’auto sportiva ad alte prestazioni senza sapere nemmeno come guidare una cambio manuale.

Vediamo alcuni dei passaggi che le aziende dovrebbero seguire dopo aver investito in AI per garantire un’implementazione di successo, tra cui considerazioni sui dati, formazione, best practice e come un rollout di successo possa migliorare l’esperienza del cliente nel complesso.

Il Ruolo Essenziale dei Dati nell’Implementazione dell’AI

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

Ma il punto è che l’efficacia di un motore AI è determinata dalla forza e dall’utilità dei dati su cui si basa. Per massimizzare qualsiasi investimento in AI, 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 AI. Durante questa fase, un marchio definirà quali dati saranno raccolti, come saranno archiviati e come saranno utilizzati per supportare le iniziative AI.

Identificare le fonti di dati chiave significa capire il ruolo che un’azienda si aspetta che il suo investimento in AI giochi. Ad esempio, utilizzare l’AI per creare un motore di raccomandazione e personalizzazione dei prodotti più robusto e 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 disponibili e identificare eventuali punti ciechi può aiutare a costruire iniziative di raccolta 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 AI 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 AI è un passaggio cruciale che richiede una pianificazione e un’esecuzione accurate. L’obiettivo è quello di semplificare i processi di integrazione dei dati per consentire ai modelli AI di apprendere efficacemente dai dati.

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

Inoltre, questo processo di inizializzazione deve essere eseguito solo una volta. Con i dati pre-elaborati, il passo successivo è automatizzare le pipeline di dati per fornire al sistema AI dati formattati correttamente 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 AI richiede una manutenzione e un’ottimizzazione costanti sul lato dei dati. Attraverso il monitoraggio costante delle prestazioni dell’AI e la raccolta di feedback dei clienti sulle loro interazioni con l’AI, le aziende dovrebbero sempre cercare miglioramenti all’interno del processo di implementazione e integrazione dell’AI. Quando i sistemi AI rappresentano un investimento così importante — con benefici significativi — è solo prudente dargli la migliore possibilità di successo attraverso le migliori pratiche di dati.

L’Alfabetizzazione AI è Necessaria per il Successo a Lungo Termine del Progetto

Se siete in una posizione manageriale, può essere facile vedere l’AI 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 effetti, uno studio di Pew Research ha mostrato che più dell’80% degli americani provano emozioni miste o negative sulla crescita dell’AI.

Una volta che un’azienda ha deciso di investire in una soluzione AI, il primo passo è chiaramente definire il ruolo che l’AI giocherà e comunicare in modo trasparente quel ruolo ai dipendenti. Quando i dipendenti capiscono il potenziale e l’utilità dell’AI, ciò rimuoverà i punti di attrito nella loro formazione per ottenere il massimo dalla tecnologia.

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

Alla fine, tuttavia, ottenere il massimo dal vostro investimento in AI deve essere una decisione organizzativa sostenuta dall’alto verso il basso. La leadership esecutiva deve essere a bordo con il progetto e comunicare quell’entusiasmo in tutto il team.

Ottenere il Massimo dal Vostro Investimento in AI

Nonostante ciò che molti pitch di vendita dicono, implementare una soluzione AI non è facile. Richiede pianificazione, consenso organizzativo e formazione. Quando eseguito con successo, tuttavia, può avere un impatto trasformativo sull’esperienza utente, sulla funzionalità organizzativa e molto altro.

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

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