Massimizzare il ROI dell’Intelligenza Artificiale nell’Impresa

Come è stato il caso con numerose tecnologie prima di essa, l’intelligenza artificiale (AI) è stata acclamata come la prossima grande innovazione che le imprese semplicemente devono utilizzare. Ironia della sorte, la tecnologia sottostante è stata presente per decenni, ma con le ultime iterazioni, l’entusiasmo ha raggiunto un picco febbrile – superando la realtà dell’implementazione in tutta l’impresa. Tuttavia, poiché i team IT affrontano una pressione crescente per salire a bordo del treno IT, devono bilanciare quell’entusiasmo con la realtà del bottom line. Diverse implementazioni richiedono diversi livelli di investimento, il che significa che devono anche produrre un ritorno diverso – spesso su un calendario diverso.

La capacità di consegnare prodotti di intelligenza artificiale di successo dipende da numerosi fattori: strategie specifiche, pianificazione ed esecuzione scelte dai leader aziendali; disponibilità di risorse qualificate; adattamento all’interno della roadmap del prodotto; accettazione organizzativa del rischio; e gestione del tempo contro il ritorno atteso sugli investimenti (ROI).

Bilanciare questi fattori è la sfida, ma seguire questi tre passaggi può tenere le organizzazioni sul percorso verso il ROI dell’AI.

Comprendere la Tecnologia

Molte imprese entrano nella mischia dell’AI credendo di essere in ritardo, ma non comprendendo appieno il perché, il come o addirittura cosa sia la tecnologia. Di conseguenza, il loro primo compito è distinguere tra i diversi sapori di AI, iniziando con l’AI di precisione vs. l’AI generativa.

L’AI di precisione è l’uso di apprendimento automatico e apprendimento profondo per migliorare i risultati. Consente alle imprese di automatizzare i processi decisionali, creando efficienze e aumentando il ROI. L’AI di precisione è diventata una tecnologia consolidata e stabile per le imprese, che continua a vedere un’adozione significativa e sta diventando sempre più mainstream.

L’AI generativa (GenAI) è nuova e ha guadagnato importanza dopo che OpenAI ha rilasciato ChatGPT alla fine del 2022. Consiste di modelli di linguaggio fondamentali grandi (LLM) addestrati con miliardi di parametri per generare nuovo contesto semantico del testo, l’AI generativa offre opportunità significative per l’impatto aziendale e l’efficienza operativa, ma è ancora all’inizio del suo ciclo di adozione.

Un ostacolo significativo è lo standard per la qualità dei dati, che è elevato per le applicazioni GenAI, poiché i set di dati di bassa qualità possono introdurre problemi di trasparenza ed etici.

L’affidabilità dei dati inizia con la progettazione e l’implementazione dei flussi di lavoro; stabilire pipeline per eseguire; astrazione attraverso API; cura e democratizzazione; e l’elaborazione di diversi tipi di dati. Piuttosto che le precedenti generazioni di requisiti di qualità dei dati che includevano i 4V (volume, velocità, veridicità e varietà), l’AI necessita di nuovi requisiti che includono 4P: previsione, produttività, precisione e persona su larga scala.

Previsione: gli algoritmi di AI consentono l’uso dell’analisi statistica per trovare modelli nei dati e identificare comportamenti per prevedere e prevedere eventi futuri correlando i dati storici e i dati in streaming per prendere decisioni in tempo reale.

Produttività: l’AI consente l’automazione dei processi aziendali, aumentando l’efficienza operativa e la produttività dell’impresa, riducendo i compiti ripetitivi e liberando il tempo dello staff per lavorare su compiti più strategici.

Precisione: questa metrica misura i risultati del modello in un modo che i modelli di apprendimento automatico possono produrre precisione all’interno di un intervallo accettabile determinato dai casi d’uso. La precisione è anche calcolata come il numero di veri positivi diviso per il numero totale di previsioni positive.

Persona su larga scala: si riferisce al processo di utilizzo di dati affidabili come storie di acquisto dei clienti, azioni sul sito, analisi dei sentimenti dei clienti per prodotti specifici e risposte ai sondaggi. Fornisce esperienze personalizzate su larga scala.

Oltre alla qualità dei dati, le imprese devono considerare numerosi altri fattori, sia interni che esterni, quando valutano la loro prontezza per l’AI: governance, allineamento con la conformità, investimenti cloud, talenti, nuovi modelli di operazioni aziendali, gestione del rischio e impegno della leadership.

Le organizzazioni devono iniziare stabilendo una visione AI che corrisponda ai loro obiettivi e obiettivi strategici. L’approvazione della C-suite è fondamentale, poiché i dispiegamenti di AI richiedono investimenti significativi iniziali. Il CIO deve articolare chiaramente il percorso verso il ROI per l’intera C-suite – una vera prova del CIO nell’elevare l’IT da una funzione di supporto a una funzione strategica.

Successivamente, l’organizzazione deve allineare persone, processi e tecnologia. L’AI richiede nuove competenze e certificazioni, come modelli di apprendimento profondo e modelli di apprendimento automatico, poiché le organizzazioni hanno tradizionalmente integrato l’AI nei flussi di lavoro umani. Tuttavia, l’AI generativa inverte la dinamica, ma le migliori pratiche e le linee guida per l’uso responsabile includono ancora un “uomo nel loop” per mantenere gli standard etici e i valori.

Un dispiegamento di AI richiede anche nuovi processi aziendali per la governance e la garanzia della qualità dei dati, abilitando i data scientist responsabili della consegna di nuovi modelli di AI a risolvere complessi problemi aziendali.

Man mano che nuovi prodotti di AI vengono progettati, sviluppati e prodotti per la produzione, le imprese devono anche rimanere vigili sulle ultime politiche normative dell’industria AI. L’atto europeo sull’AI ha stabilito le migliori pratiche per l’uso di AI – e le conseguenze per non seguire quelle politiche. Di conseguenza, le imprese hanno costruito team per creare, valutare e aggiornare gli sforzi intorno alle norme AI.

Con le imprese che diventano sempre più guidate dai dati, devono sviluppare strategie fondamentali per proteggere gli asset di dati che consentono loro di fornire le migliori informazioni attraverso piattaforme di automazione dei processi analitici. Da lì, possono selezionare le tecnologie di AI e le nuove piattaforme che hanno più senso per loro.

Definire il Caso di Business

Infine, un vero ritorno sugli investimenti in AI richiede di vendere il beneficio ai clienti, il che significa che la prontezza per l’AI richiede una nuova mentalità aziendale poiché la tecnologia sta guidando la trasformazione per le imprese in tutti i settori.

Lo sviluppo di prodotti di AI di successo richiede una comprensione approfondita dei percorsi dei clienti specifici dell’industria e l’allineamento delle soluzioni di AI con gli obiettivi aziendali. La centralità del cliente svolge un ruolo fondamentale nello sviluppo di nuovi modelli operativi, e le tecnologie moderne sono utilizzate per aumentare l’efficienza.

Ad esempio, i clienti che cercano piccole vittorie nella maturità di AI possono fare affidamento sui loro asset di software e sull’infrastruttura cloud per sviluppare nuovi prodotti e soluzioni. Ciò mantiene la soddisfazione tra i dipendenti più alta e mantiene la loro attenzione sul superare le aspettative dei clienti.

Detto questo, il nucleo dell’organizzazione dovrebbe concentrarsi sull’accorciare i tempi di commercializzazione e migliorare la gestione dei nuovi processi per accorciare il ciclo di vita dello sviluppo del prodotto e aumentare l’efficienza della consegna di nuovi prodotti. Ad esempio, una piattaforma di analisi dei dati distribuita è utilizzata per automatizzare l’ingestione, la cura, la democratizzazione, l’elaborazione e l’analisi in tempo reale – il che aumenta la produttività e il ROI.

Sbloccare il Potenziale Completo del ROI dell’AI

L’AI nella sua essenza rappresenta algoritmi avanzati, qualità dei dati, potenza di calcolo, Infrastruttura come codice, governance, AI responsabile con etica per proteggere la privacy e la riservatezza dei dati. Gli elementi essenziali della prontezza dell’applicazione di AI e le sfide della gestione dei dati richiedono framework guidati dai dati, persone, processo, strategia, etica e piattaforme tecnologiche.

Contemporaneamente, Mckinsey riporta che il 65% delle imprese utilizza tecnologie di AI – il doppio del numero dell’anno scorso. Dimostra il momentum, ma i dispiegamenti stanno ancora muovendosi lentamente dalla curiosità ai veri casi d’uso aziendali su larga scala. L’AI generativa sta consegnando nuove scoperte, consentendo alle organizzazioni di sfruttare nuove capacità attraverso lo sviluppo di LLM semantici e multimodali. Democratizza uno spettro completo di capacità di AI, consentendo loro di generare nuovi flussi di entrate.

Con la giusta strategia, l’impegno della leadership e l’investimento nei casi d’uso corretti, le imprese possono ottenere un valore significativo e guidare una crescita trasformativa attraverso l’AI. Lo sviluppo di semantiche e LLM multimodali democratizza uno spettro completo di capacità di AI, consentendo loro di generare nuovi flussi di entrate. Con la giusta strategia, l’impegno della leadership e l’investimento nei casi d’uso corretti, le imprese possono ottenere un valore significativo e guidare una crescita trasformativa attraverso l’AI.