Cambiando marcia: le aziende si muovono verso l’AI applicata per trovare il ROI

L’era dell’AI applicata è arrivata e si sta muovendo velocemente. Ogni giorno sembra esserci una nuova scoperta nell’ambito dell’AI, sia essa l’AI multimodale, il GPT-4o o l’AI agente. Con la politica federale che si sta spostando per consentire ulteriore sviluppo dell’AI, questa ondata di innovazione non si sta rallentando – è solo all’inizio. Stiamo entrando in una fase in cui l’AI viene costruita con un impatto sul mondo reale in mente.

Ma mentre i titoli dei giornali si concentrano ancora sul potenziale dell’AI per sostituire i lavori umani, la realtà per i prossimi anni è molto più pratica: l’adozione dell’AI generativa sarà guidata da strumenti che assistono gli esseri umani, non li sostituiscono. Questi agenti dell’AI sono pronti ad assumere compiti ripetitivi o gravosi in termini di dati, liberando il tempo per le persone di concentrarsi su processi di pensiero e decisione di alto livello.

Così, cosa possono fare le aziende con l’AI applicata? Stiamo assistendo a un passaggio dallo sviluppo teorico al dispiegamento pratico. L’AI applicata non riguarda solo l’innovazione, ma l’impatto. La focalizzazione non è più solo su ciò che l’AI può fare, ma su come può essere integrata nei sistemi quotidiani per guidare il valore aziendale in modo affidabile e responsabile.

L’opportunità dell’AI si trova nei dati

L’AI ha il potenziale per sbloccare uno degli asset più sottovalutati nel business moderno: i dati. Le organizzazioni detengono enormi quantità di dati – in effetti, il 64% gestisce almeno un petabyte di dati, e il 41% supera questo limite con almeno 500 petabyte di dati. Invece di sedere su queste informazioni, l’AI può analizzare e portare a galla informazioni da esse per aiutare i leader a prendere decisioni informate e rimanere davanti alla concorrenza.

Ad esempio, una grande barriera sia nelle previsioni di vendita che in quelle di entrate è l’inserimento manuale dei dati. Ci sono stati sistemi che hanno affrontato queste operazioni aziendali gravose in passato, ma non sono in grado di gestire i grandi volumi di dati o gli strumenti per utilizzare i dati in modo accurato. Non possono scalare con i volumi di dati odierni o fornire informazioni utili in tempo reale. Con l’AI, questi compiti possono essere automatizzati dall’inizio alla fine, attingendo da più fonti, identificando tendenze e generando previsioni accurate con un minimo di supervisione umana.

L’automatizzazione di queste operazioni offre benefici più grandi di quelli di liberare solo il tempo per gli impiegati per completare altri compiti. Centralizza anche le operazioni aziendali, la gestione dei dati e rimuove la possibilità di errori umani, portando alla fine a decisioni più informate e risultati più affidabili.

Mentre molte aziende siedono su enormi quantità di informazioni che potrebbero guidare una migliore presa di decisioni, spesso mancano dell’infrastruttura o degli strumenti per analizzarle efficacemente. Ciò accade perché i sistemi legacy non sono stati costruiti per supportare ambienti di dati dinamici e potenziati dall’AI, e la maggior parte dei team non è in grado di colmare questa lacuna da sola. L’AI applicata offre un percorso per trasformare questi dati inutilizzati in un reale vantaggio strategico.

L’accuratezza è il rischio fondamentale nelle aziende

Per le imprese, la sfida chiave per un’adozione vera dell’AI è la precisione. La maggior parte dei flussi di lavoro aziendali, specialmente in settori come la finanza e le vendite, richiede un’accuratezza estremamente alta. Gli strumenti di AI generativa odierni, sebbene potenti, non sono ancora abbastanza affidabili da operare in modo autonomo in ambienti aziendali ad alto rischio. Anche un piccolo errore può comportare un rischio significativo. È per questo che gli esseri umani rimangono essenziali per garantire la qualità, la responsabilità e la fiducia.

Le poste in gioco sono chiare: il 97% dei leader di vendite e finanza concorda che i dati giusti renderebbero più facile la fornitura di previsioni accurate. Ma l’AI è solo buona quanto i dati sui quali è stata addestrata. Assicurarsi della qualità e della rilevanza dei dati è fondamentale per sbloccare un reale ROI dai sistemi di AI. “Spazzatura dentro, spazzatura fuori” è ancora vero, specialmente nell’AI.

Detto questo, l’AI può ridurre gli errori umani nelle previsioni e portare a galla informazioni difficili da individuare manualmente. Quando integrata correttamente, l’AI può automatizzare le funzioni di previsione di base, eliminare i pregiudizi e portare un livello di coerenza che i processi manuali non possono fare.

Il futuro del successo aziendale si trova nella combinazione di supervisione umana e intelligenza macchina. L’AI può segnalare i segnali più importanti, priorizzare i lead ad alto potenziale e raccomandare i migliori passi successivi. Ma sono i rappresentanti umani che costruiscono relazioni, interpretano le sfumature e chiudono alla fine gli affari. Le aziende che colpiscono questo equilibrio, sfruttando l’AI per ottimizzare la strategia e liberare la creatività umana, alla fine forniranno previsioni più accurate, esperienze clienti migliori e risultati di vendita più forti.

Il futuro dell’AI agente nel business

Mentre guardiamo avanti, i leader dovrebbero priorizzare le strategie di AI che bilanciano l’ambizione con la responsabilità e che forniscono un valore reale e misurabile. Non si tratta solo di ciò che l’AI può fare, ma di come si integra con i flussi di lavoro umani per risolvere problemi aziendali significativi su larga scala.

L’AI agente è una delle forme più potenti di AI applicata. I praticanti di oggi lottano nell’analizzare i loro dati in modo efficace per estrarre informazioni utili che consentano loro di operare in modo più efficiente. Identificando autonomamente opportunità, adattando strategie e eseguendo compiti, i sistemi agente danno ai team la libertà di concentrarsi sul lavoro ad alto impatto, senza sacrificare la supervisione o la precisione.

È qui che l’AI può avere un impatto significativo per le aziende l’anno prossimo e oltre. L’AI applicata, specialmente quando fondata su dati solidi e guidata da giudizio esperto, può sbloccare nuovi livelli di efficienza, accuratezza e innovazione. La vera opportunità non si trova nell’ipérbole: si trova nel costruire strumenti di AI che sono fondati, mirati e progettati per risolvere problemi che contano.