Trasformare gli esperimenti di IA in intelligenza e valore aziendali

L’IA aziendale non è limitata dai modelli. Le aziende possono avviare programmi pilota di prova, eseguire attività comuni e implementare modelli proof‑of‑concept molto più rapidamente rispetto al passato, ma spesso non riescono a superare i successi “IA” isolati.

Il problema, però, non è il modello; è l’ambiente in cui operano. Rimangono molte sfide di scalabilità, tra cui dati disparati e proprietà poco chiara, principalmente perché questi sistemi sono stati progettati prima che l’IA diventasse un’opzione aziendale fondamentale.  

Uno studio recente di Wipro e HFS Research ha concluso che, sebbene il 90 % dei leader aziendali preveda che team umani e IA diventeranno una realtà entro tre anni, solo il 18 % sta riprogettando i propri processi per supportare quel futuro. Allo stesso modo, l’87 % afferma di investire in IA più rapidamente di quanto riesca a dimostrare il valore ottenuto. Le imprese non possono aspettarsi che l’IA trasformi il business se non hanno dato priorità all’aggiornamento di dati, governance e processi operativi.

La capacità dell’IA sta diventando rapidamente onnipresente. I vantaggi competitivi deriveranno da quanto efficacemente le organizzazioni collegano dati, contesto, intelligenza, governance ed esecuzione.

I piloti tendono a fermarsi

Anche quando ci sono dati preziosi da utilizzare, i programmi pilota possono comunque fallire. Per esempio, se un piccolo team conosce l’origine dei dati di un foglio di calcolo, di solito si sente a proprio agio nell’usarlo. Tuttavia, è difficile scalare lo stesso livello di comprensione dei dati a tutta l’organizzazione. Con l’IA agentica, è facile recuperare informazioni da più sistemi o creare flussi di lavoro che portano a raccomandazioni per i clienti. Sebbene l’agente IA possa agire rapidamente, spesso non è chiaro se i dati siano affidabili. 

Quando le aziende cercano di passare da un caso d’uso di IA a molti, lo scetticismo aumenta e possono sorgere problemi. Se le informazioni sui clienti provengono da sistemi diversi, potrebbe essere impossibile sapere come le informazioni originali siano state raccolte e curate. Allo stesso modo, potrebbero esistere politiche di governance, ma non è chiaro se tali regole siano state applicate al set di dati da cui gli agenti hanno tratto le informazioni.

Quindi, sebbene scalare l’IA sia allettante, le incoerenze creano insidie. Per garantire realmente valore dall’IA agentica, le aziende devono implementare progetti di dati e flussi di lavoro fin dall’inizio, non a posteriori. 

Costruire una base IA affidabile

Costruire una solida base pronta per l’IA significa che persone e sistemi IA possono scoprire, accedere e utilizzare dati affidabili con un adeguato sistema di governance. 

Concentrarsi su tre capacità essenziali: 

1. È fondamentale adottare un approccio unificato a dati e IA. Le applicazioni di IA agentica devono attingere dati da una base solida, non da sistemi disparati e disconnessi. Questo riduce notevolmente la confusione derivante da fonti di dati sovrapposte e facilita l’applicazione di regole sistematiche per l’accesso, la qualità e la conformità.
2. Integrare la governance nel sistema fin dall’inizio è fondamentale per gestire l’uso dei dati. Per esempio, un agente che raccomanda un’azione dovrebbe basarsi su informazioni approvate, operare entro un insieme definito di permessi e fornire una traccia verificabile di come ha raggiunto i risultati forniti.
3. Utilizzare l’IA attorno a flussi di lavoro e processi reali. L’IA dovrebbe essere integrata nei workflow in cui i dipendenti incontrano già attriti, come la risposta alle richieste dei clienti o la risoluzione di problemi IT. 

Non considerare l’IA come uno strumento autonomo. Invece, concentrati sul collegare agenti, supervisione umana e decisioni all’interno di un processo end‑to‑end governato. La supervisione umana è fondamentale, ma riguarda più il possedere un controllo specifico per processi complessi. 

Mettere l’IA in pratica

Costruire una base dati che l’IA possa sfruttare è fondamentale. Un esempio proviene da un’operazione procure‑to‑pay in un’azienda di assistenza sanitaria al consumatore. Una grande organizzazione può elaborare enormi volumi di fatture gestendo processi di approvazione complessi. La revisione manuale di queste fatture rallentava i cicli di pagamento e limitava la visibilità sui punti critici. L’applicazione dell’IA agentica per elaborare le fatture ha prodotto un’operazione al 70 % senza intervento umano e un miglioramento dell’efficienza del 45 %. Il sistema potenziato dall’IA elabora circa un milione di fatture all’anno, per un valore di circa 6 miliardi di dollari, indirizzando le questioni più complesse alle persone per la revisione.

L’obiettivo è creare un processo governato in cui il sistema possa recuperare le informazioni corrette, applicare regole approvate, apprendere da schemi ricorrenti e segnalare solo quando necessario. Una solida base dati fornisce ai sistemi IA il contesto necessario a supportare pianificazione, analisi e reporting, con la certezza che sia presente un sistema di governance.

Passi per andare avanti

Per preparare l’azienda a un successo a lungo termine, affrontare l’espansione e la scalabilità dell’IA con la stessa diligenza adottata per un programma di trasformazione aziendale.

1. Dati e IA: Prima di iniziare, comprendere la fonte originale dell’informazione e chiedersi: I dati erano incompleti? Le definizioni di business erano incoerenti? Le restrizioni di accesso hanno impedito al sistema di vedere il contesto necessario? I dipendenti mancavano di un flusso di lavoro per utilizzare o mettere in discussione l’output dell’IA?
2. Creare una base: È fondamentale costruire una solida base dati che dia priorità ai domini di dati più rilevanti per i casi d’uso iniziali. Definire la proprietà e applicare gli accessi con controlli di qualità allineati fin dall’inizio. L’obiettivo è avere dati di alta qualità, governati, che costruiscano fiducia e favoriscano decisioni migliori. 
3. Identificare alcuni flussi di lavoro importanti in cui i problemi aziendali sono chiaramente definiti; i dati sono disponibili e è facile misurare il successo. Creare agenti focalizzati su quei flussi di lavoro, inclusi quelli che richiedono l’intervento umano, per garantire la qualità. 

Cosa ci riserva il futuro

Il prossimo vantaggio competitivo non deriverà dall’accesso all’IA. Deriverà dalla capacità di trasformare i dati aziendali in intelligenza d’impresa e risultati di business misurabili su larga scala. L’IA aziendale sarà determinata da quanto bene vengono creati i modelli e dagli agenti costruiti su di essi per operare in modo responsabile e produttivo. Vivere in un mondo di dati frammentati, poco affidabili e non gestiti limiterà i risultati aziendali positivi. Le aziende che collegano dati, governance e ridisegno dei flussi di lavoro possono trasformare gli esperimenti in valore a lungo termine. Il percorso verso l’IA agentica inizia con le basi operative e di dati che consentono azioni intelligenti.