Potenziare l’azienda con una piattaforma di intelligenza artificiale

Attraverso le industrie, vedo lo stesso schema: i primi casi d’uso di intelligenza artificiale di valore raramente provengono da un comitato di direzione. Vengono dalle squadre più vicine all’attrito operativo.

Trascorro molto tempo con i team di leadership a rispondere alla stessa domanda: “Stiamo investendo in intelligenza artificiale, quindi dove è il valore aziendale?” È una domanda legittima e la risposta onesta è che per la maggior parte delle organizzazioni, il valore non si sta manifestando abbastanza velocemente. Il RAND ha stimato che più del 80% dei progetti di intelligenza artificiale falliscono, circa il doppio del tasso dei progetti di IT non di intelligenza artificiale. La ricerca di BCG è altrettanto inquietante: entro la fine del 2025, il 60% delle aziende stava generando poco o nessun valore materiale dall’intelligenza artificiale, e solo il 5% stava creando valore su larga scala. L’iniziativa NANDA di MIT l’ha detto in modo chiaro: solo circa il 5% dei piloti di intelligenza artificiale generativa aziendale raggiungono un’accelerazione rapida dei ricavi.

L’istinto naturale è spesso quello di lanciare un enorme programma di trasformazione e rinviare la consegna significativa di intelligenza artificiale fino a quando ogni strato fondamentale non sia completo. È lì che muore la spinta. Ecco il messaggio fondamentale: la piattaforma di dati è essenziale per il successo dell’intelligenza artificiale, ma aspettare che l’intera piattaforma sia finita è il modello operativo sbagliato. Costruire la piattaforma e creare valore in parallelo.

Perché il fronte è dove inizia il valore

In qualsiasi organizzazione con una grande popolazione di lavoratori della conoscenza, il valore è spesso facilmente trovato se si chiede alle persone giuste e è più grande del chiedere a un chatbot di riassumere un documento. La vera opportunità è l’intelligenza artificiale agente incorporata nei flussi di lavoro operativi. Abbiamo utilizzato piattaforme a basso codice nella contabilità per accelerare l’elaborazione delle fatture e rispondere automaticamente alle domande di pagamento. Nel supporto clienti, un agente che gestisce un caso in ingresso, recupera la storia del cliente e prepara una risoluzione per la revisione umana può migliorare materialmente i tassi di risposta e la soddisfazione del cliente. Questi sono flussi di lavoro multi-passaggio che attraversano i sistemi, richiedono giudizio e si trovano più vicini alle persone che già sanno dove vive l’attrito. Non hanno bisogno di una fase di scoperta di sei mesi per dir loro cosa è rotto. Lo affrontano ogni giorno.

Ci sono due mosse che funzionano insieme. Potenziare i lavoratori della conoscenza con strumenti di intelligenza artificiale a basso codice/no-code governati in modo che possano migliorare i propri flussi di lavoro e creare una funzione di ingegneria di intelligenza artificiale per le squadre aziendali per casi d’uso più difficili. Entrambi creano valore e le organizzazioni più forti fanno entrambi. Ma nessuno dei due si scala senza una piattaforma condivisa per identità, accesso, dati, integrazione e operazioni.

Il divario tra piloti e produzione è un problema di piattaforma

Molte organizzazioni rimangono bloccate a discutere su quale modello utilizzare. Ciò è importante, ma non è il vincolo principale. Il problema più grande è la maturità della piattaforma. I team possono prototipare rapidamente, ma non possono distribuire in modo coerente in tutta l’azienda quando le fondamenta condivise mancano: controlli di identità e accesso che le squadre aziendali possono effettivamente utilizzare, confini di dati chiari, modelli di integrazione riutilizzabili e un processo pratico per la revisione, il rilascio e il monitoraggio. S&P Global ha scoperto (SPGI ) che l’organizzazione media ha scartato il 46% delle prove di concetto di intelligenza artificiale prima che raggiungessero la produzione.

Questo è il motivo per cui la piattaforma di dati è così importante. I dati pronti per l’intelligenza artificiale non sono un optional; sono la chiave del successo in produzione. Senza dati attendibili, accessibili e conformi alle politiche, anche i casi d’uso forti si bloccano.

La trappola dei dati e perché non dovresti aspettare

Ecco cosa ferma la maggior parte dei programmi: i dati. Gartner prevede che entro il 2026, le organizzazioni abbandoneranno il 60% dei progetti di intelligenza artificiale che non sono supportati da dati pronti per l’intelligenza artificiale. La reazione usuale è quella di lanciare un enorme programma di piattaforma di dati, modernizzare tutto, perfezionare la discendenza e poi fare l’intelligenza artificiale.

Quella sequenza sembra disciplinata, ma spesso ritarda il valore per anni. La modernizzazione della piattaforma di dati è reale, necessaria e non negoziabile. Corre anche su timeline multi-ennali nella maggior parte delle aziende. Se ogni caso d’uso di intelligenza artificiale è costretto ad aspettare l’architettura finale, la fiducia degli executive si erode prima che arrivino risultati significativi.

L’approccio migliore è l’esecuzione parallela: continuare a costruire la piattaforma di dati aziendale mentre si dà priorità all’abilitazione dell’intelligenza artificiale nelle aree di processo con l’attrito operativo più alto.

Governance just-in-time, just-enough per flussi di lavoro ad alta frizione

Inizia con il dolore del processo, non con la roadmap tecnologica. Identifica dove la frizione è più alta e l’impatto aziendale è più chiaro: cicli di fatturazione ritardati, risoluzione dei casi lenta, approvazioni con eccezioni pesanti, ricerche di dati ripetitive o loop di riconciliazione manuali. Poi targetta quei flussi di lavoro per l’abilitazione dell’intelligenza artificiale.

Utilizza la governance just-in-time per renderlo possibile. Invece di cercare di governare tutto in anticipo, governa i dati specifici necessari per ogni caso d’uso prioritario quando il caso d’uso è pronto a muoversi. Un piccolo team cross-funzionale può giudicare la proprietà, l’accesso, i requisiti di qualità e i controlli in giorni, non in mesi, in cicli di comitato.

Applica il controllo sufficiente a corrispondere al rischio reale. Un caso d’uso che gestisce il contenuto del prodotto pubblico non richiede gli stessi parapetti di uno che gestisce informazioni personali identificative dei clienti. Questo modello di rischio proporzionale protegge l’organizzazione mentre mantiene la velocità di consegna e riduce il comportamento dell’intelligenza artificiale ombra che emerge quando i percorsi formali sono troppo lenti.

La backlog è il ponte per la completa prontezza dei dati

Ogni distribuzione di intelligenza artificiale di prima linea dovrebbe generare apprendimento strutturato: quali dati sono stati utilizzati, quali difetti di qualità sono emersi, quali trasformazioni sono state richieste e quali decisioni di governance sono state prese. Cattura ogni lacuna come un elemento di backlog per il rimedio della piattaforma.

Quella backlog diventa una mappa di modernizzazione dei dati guidata dalla domanda. Invece di indovinare dove investire per primo, si migliorano i set di dati e i prodotti di dati già legati ai risultati aziendali misurabili. Nel tempo, ciò crea un ciclo di rinforzo: i casi d’uso di intelligenza artificiale di prima linea espongono le lacune di dati più importanti, i team della piattaforma li rimediano e la prossima ondata di soluzioni di intelligenza artificiale viene spedita più velocemente con un rischio inferiore.

Pensiero finale: la piattaforma è la decisione

La decisione non è “pilota o no pilota”. È se costruirete una piattaforma di intelligenza artificiale e dati governata che consenta alla vostra organizzazione di apprendere, spedire e scalare in modo sicuro.

Trattate i dati pronti per l’intelligenza artificiale come mission-critical. Costruite la piattaforma di dati come un programma strategico. Ma non aspettate che l’intera cosa sia finita. Date priorità alle aree di processo con l’attrito più alto, abilitatele con l’intelligenza artificiale e governate i dati just-in-time. È così che create valore ora mentre costruite la base che sostiene il valore su larga scala.