Come superare la FOMO dell’innovazione e utilizzare l’AI/GenAI per risolvere specifici problemi aziendali

Stiamo entrando nella stagione più impegnativa per la dirigenza aziendale, quando i manager di tutte le funzioni si riuniscono per valutare le prestazioni e pianificare cosa verrà dopo. Dopo un anno di costi in aumento, problemi persistenti nella catena di approvvigionamento e sforzi continui per raggiungere gli obiettivi di sostenibilità, ci sono molte sfide. Ma un argomento sembra ancora essere al centro dell’attenzione di tutti – l’intelligenza artificiale (AI)/intelligenza artificiale generativa (GenAI).

È l’era della FOMO dell’innovazione, e i leader sono stati sommersi dalla richiesta di incorporare alcune funzionalità AI/GenAI nelle loro operazioni in modo che le loro aziende non rimangano indietro. Ma in mezzo a tutto l’entusiasmo, è importante ricordare che l’innovazione è un processo, non una soluzione. Per creare un impatto duraturo, le organizzazioni devono assicurarsi che le nuove capacità siano abbinate a specifiche esigenze, valutate per il rischio e legate a risultati aziendali misurabili.

Ecco tre domande/sfide comuni dalle squadre di leadership aziendale e come l’AI/GenAI possa aiutare, insieme a esempi da diversi settori in cui questa innovazione sta già facendo la differenza:

Sembra che ci sia una nuova tecnologia introdotta ogni giorno e il nostro budget è già molto stretto. Come possiamo determinare dove il nostro investimento nell’innovazione AI/GenAI produrrà il maggior ROI?

Paradossalmente, quando tutti iniziano ad accelerare, è il momento per il tuo team di leadership di rallentare e concentrarsi sui fondamentali. Innanzitutto, assicurati che tutti siano allineati con il modo in cui pensi all’AI/GenAI. L’AI esiste da un po’ di tempo e, a livello alto, è meglio pensare a essa come a uno strumento per analizzare i dati, raccogliere informazioni e lavorare in modo più intelligente. Il GenAI è più nascente e riguarda il modo in cui utilizzare tutte quelle informazioni per generare autonomamente contenuti e raccomandazioni reali. Ogni azienda può trarre vantaggio dall’incorporare le capacità AI/GenAI, ma aiuta a democratizzare la transizione in modo che i lavoratori si sentano valorizzati.

Le aziende che cercano di costruire un ecosistema aziendale AI possono trarre ispirazione dal metodo “Kaizen” sviluppato da Toyota. Questo approccio prevede il miglioramento continuo, in cui i team di tutti i livelli dell’organizzazione sono incoraggiati a fare piccoli cambiamenti incrementali per eliminare gli sprechi e ottimizzare i processi. Non solo aiuta a identificare dove l’AI/GenAI potrebbe avere il maggior impatto, ma inizia a promuovere una mentalità “test-and-learn” che si diffonderà attraverso la cultura dell’organizzazione e porterà a dipendenti più felici e produttivi.

Focus On: Settore dei trasporti

Nel settore dei trasporti, l’AI/GenAI sta aiutando le aziende a migliorare tutto, dalla previsione della domanda e dalla gestione degli inventari alla manutenzione predittiva e all’ottimizzazione delle rotte. Delta Air Lines utilizza il GenAI per analizzare i dati dei clienti e fornire esperienze di viaggio personalizzate, UPS utilizza il suo sistema ORION alimentato da AI per regolare le rotte di consegna in base alle condizioni del traffico e la MTA di New York City utilizza l’AI per ridurre l’evasione del pedaggio.

Mentre ci espandiamo, stiamo trovando che si stanno sviluppando lacune di comunicazione tra il C-Suite e la leadership funzionale, specialmente IT. Come possiamo utilizzare l’AI/GenAI per creare messaggi interni ed esterni più efficaci senza perdere la nostra autenticità?

Sebbene il GenAI possa produrre messaggi realistici, è importante mantenere certi standard per salvaguardare la reputazione del marchio. In altre parole, lo stile conta e le persone vogliono comunicare in modo che sembri genuino. Secondo un recente sondaggio di PwC, stabilire quella fiducia è sempre più critico tra il C-Suite, i consumatori e i dipendenti e il 93% degli esecutivi aziendali concorda che costruire e mantenere la fiducia migliora il bottom line. Lo stesso vale all’interno di un’organizzazione e è comune per i lavoratori essere cauti con le nuove direttive di gestione che suonano false o diffidenti nei confronti della nuova tecnologia che non è stata messa nel contesto giusto.

La cattiva comunicazione spreca tempo e denaro, rallentando l’innovazione e l’efficienza operativa. Il GenAI può affrontare proattivamente questo analizzando enormi set di dati di interazioni precedenti (con clienti e dipendenti) per modellare potenziali reazioni, offrire informazioni in tempo reale e fungere da ponte tra due “linguaggi” (ad esempio, cosa vuole dire l’azienda e come viene percepito dai clienti/dipendenti). Quando gli esecutivi hanno informazioni tempestive e guidate dall’AI sui risultati, possono allineare meglio le decisioni operative con gli obiettivi strategici. E quando i lavoratori sono coinvolti nel processo attraverso iniziative di formazione continua e miglioramento delle competenze, l’AI/GenAI può essere vista come un vantaggio invece di una minaccia.

Focus On: Settore retail

Il comportamento dei consumatori post-pandemico è cambiato drasticamente, quindi è fondamentale che le aziende di retail utilizzino l’AI per analizzare i dati dei clienti e fornire servizi personalizzati, raccomandazioni di prodotti e campagne di marketing. A livello di scala, l’AI può anche essere utilizzato per aiutare a prevedere il comportamento futuro, consentendo sforzi di vendita mirati e un miglioramento dell’acquisizione dei clienti. Il futuro in questo spazio è emozionante e pronto a rivoluzionare completamente il modo in cui facciamo shopping. Ad esempio, Amazon continua a perfezionare la sua tecnologia “Just Walk Out” alimentata da AI che analizza i dati dalle telecamere e dai sensori in-store per alimentare negozi senza casse in tutto il mondo.

Nel nostro settore, trattiamo grandi quantità di informazioni sensibili dei clienti e siamo preoccupati per il fatto che l’introduzione di nuova tecnologia potrebbe esporre i nostri dati a vulnerabilità aumentate. Quali sono i vantaggi dell’utilizzo dell’AI/GenAI in questi settori e come possiamo mitigare il rischio?

Come in medicina, la regola d’oro nella trasformazione AI/GenAI è: “Primo, non fare del male”. Certi settori come sanità e servizi finanziari hanno avuto un’adozione più lenta e più ampia dell’AI a causa dei loro ambienti complessi e altamente regolamentati, ma ci sono stati enormi progressi in funzioni specifiche. La prova più visibile è nel servizio clienti, dove i chatbot e gli assistenti virtuali alimentati da AI possono fornire supporto 24/7 e aiutare a rispondere a domande logistiche comuni. Ad esempio, dal suo lancio nel 2018, il chatbot Bank of America “Erica” ha risposto a 800 milioni di richieste da oltre 42 milioni di clienti e fornito insight e indicazioni personalizzate oltre 1,2 miliardi di volte.

Ironia della sorte, nonostante le preoccupazioni persistenti sulla sicurezza nei settori sensibili, l’AI/GenAI ha avuto un impatto netto positivo nel campo della rilevazione delle frodi. La frode è un problema endemico nel settore finanziario che sta solo peggiorando e gli esperti prevedono che la frode bancaria costerà all’industria 48 miliardi di dollari entro il 2029. Gli algoritmi AI possono analizzare enormi set di dati per identificare anomalie che potrebbero indicare attività fraudolenta e i team di sicurezza possono stabilire soglie per l’attività sospetta, attivando interventi solo quando queste soglie vengono superate. Il GenAI può anche aiutare ad automatizzare certe attività di routine (inserimento dati, riconciliazione, ecc.) e liberare tempo per i team per prendere decisioni più approfondite (approvazioni di prestiti, default, ecc.) che traggono vantaggio da un’analisi umana più approfondita.

Focus On: Settore bancario

Nel 2021, PNC ha lanciato PINACLE, un’applicazione di gestione del contante che utilizza l’AI e il machine learning (ML) per formarsi dai dati storici di un’azienda. Una volta che il modulo è stato addestrato, può essere aggiornato quotidianamente e produrre una previsione a rotolo per aiutare a prevedere il flusso di cassa futuro, ridurre i problemi di controllo delle versioni e ottenere una migliore comprensione delle posizioni di cassa attuali e future per vari scenari. L’AI sta anche aiutando a potenziare gli investitori, specialmente quelli concentrati sulla sostenibilità. Morgan Stanley consiglia che le capacità analitiche dell’AI possano aiutare a “identificare le aziende con solide prestazioni ESG, mitigare i rischi e plasmare portafogli che si allineino meglio agli obiettivi di sostenibilità”.

Impostazione del tono per il 2025

Le aziende hanno un’opportunità unica nella vita per ottimizzare le loro operazioni con l’AI/GenAI, ma quel tipo di trasformazione richiede disciplina. Verso l’anno prossimo, la dirigenza deve chiarire che: (1) il cambiamento è uno sport di squadra; (2) il ROI di qualsiasi nuova tecnologia deve essere legato a risultati aziendali specifici; e (3) la velocità senza direzione crea caos. Sintonizzando il rumore e rimanendo concentrati sull’impatto significativo, le organizzazioni saranno pronte per il successo duraturo in questa emozionante nuova era di innovazione.