Il costo dell'intelligence sta diminuendo: come possono competere le imprese?

$ 15.7 trilioni.

È più della produzione annua combinata di Giappone, Germania, India e Regno Unito messi insieme. Non sorprende che sia anche cosa PwC stima che l'intelligenza artificiale contribuirà all'economia globale entro il 2030. Non è un segreto che il costo dell'intelligence sia in costante diminuzione da anni. Infatti, nel 2020, un terzo delle imprese ha riferito che il il costo dell'IA è diminuito fino al 20% in quasi tutti i settori.

Nel 1965, Gordon Moore predisse che il numero di transistor su un chip sarebbe raddoppiato ogni due anni, consentendo progressi proporzionati nella potenza di calcolo, nell'archiviazione dei dati e nell'efficienza algoritmica. Sulla scia di questa previsione, la crescita quasi esponenziale del cloud e del modello pay-as-you-go significa ora che anche le organizzazioni più piccole hanno ora accesso a un'infrastruttura informatica altamente scalabile a un costo relativamente basso. Ciò ha eliminato la necessità di grandi investimenti iniziali nell'infrastruttura informatica e ha consentito alle organizzazioni più piccole di competere con quelle più grandi su un piano di parità.

Inoltre, l’esplosione dei dati ha giocato un ruolo cruciale nella riduzione del costo dell’intelligence. Con la crescita di Internet e la proliferazione dei sensori, oggi i dati disponibili per l’analisi sono in abbondanza. Ciò ha consentito di addestrare gli algoritmi di apprendimento automatico su set di dati di grandi dimensioni, con conseguente miglioramento della precisione e delle prestazioni. Inoltre, il movimento open source ha consentito agli sviluppatori di accedere e utilizzare gratuitamente grandi set di dati, abbassando le barriere all’ingresso per lo sviluppo di sistemi intelligenti. Infine, anche i progressi nell’efficienza algoritmica hanno contribuito alla riduzione del costo dell’intelligence. I ricercatori hanno sviluppato nuove tecniche per addestrare e ottimizzare gli algoritmi di apprendimento automatico, ottenendo modelli più rapidi e accurati. Ciò ha reso possibile lo sviluppo di sistemi intelligenti con minori risorse computazionali, riducendo i costi di sviluppo e implementazione.

In un'era in cui le tecnologie AI e ML sono onnipresenti, possiamo aspettarci di vedere cambiamenti significativi nel modo in cui le aziende operano e innovano in tutti i settori. Nel fintech, ad esempio, le startup agili utilizzano l'intelligenza artificiale per fornire qualsiasi cosa, da STP per KYC dei clienti e onboarding a approfondimenti finanziari e di budget. E nel settore sanitario, consente alle piccole start-up tecnologiche di prevedere i sintomi dei pazienti tramite input da dispositivi indossabili e fornire servizi di emergenza tempestivi.

Costruire un'impresa connessa è fondamentale

Le imprese connesse sono in una posizione molto migliore per trarre vantaggio dal calo dei costi dell'intelligence rispetto alle loro controparti tradizionali. Parte del motivo è che le imprese connesse utilizzano la tecnologia digitale per connettersi con clienti, dipendenti, fornitori e partner in tempo reale. Adottano anche un approccio cloud-first all'infrastruttura, che li aiuta a elaborare facilmente elevati volumi di dati da dispositivi mobili, social media e altri strumenti per semplificare i processi e ottenere informazioni dettagliate sul comportamento dei clienti. La maggior parte delle imprese connesse, infatti, si basa su tre pilastri principali.

Potenziale umano amplificato: Spesso le imprese connesse ospitano la cultura dell'innovazione, dell'agilità e della collaborazione. L'elevato grado di automazione e digitalizzazione end-to-end significa che i dipendenti sono emancipati dalla tirannia delle attività manuali ripetitive e hanno più tempo per la risoluzione creativa dei problemi e il lavoro di ordine superiore. In effetti, disporre dell'infrastruttura digitale per supportare la cultura dell'innovazione è tanto importante quanto costruire la cultura stessa.

Reti di valore: I leader all'interno delle imprese connesse comprendono che la catena di fornitura lineare è sopravvissuta alla sua utilità e stanno invece investendo in ecosistemi di fornitori di tecnologia, aggregatori, distributori e startup. Le connessioni a bassa latenza all'interno di questi ecosistemi, o reti di valore, significano che ogni stakeholder ha accesso a un flusso di informazioni in tempo reale per alimentare il processo decisionale, ottimizzare i processi e accelerare la consegna dei prodotti. Un valido esempio è rappresentato dal modo in cui gli assicuratori automobilistici hanno collaborato con i produttori e le società di telematica per lanciare modelli pay-as-you-drive, in cui agli assicurati viene addebitato un premio inferiore se mostrano costantemente un comportamento di guida sicuro. Allo stesso tempo, le informazioni raccolte dalla telematica di bordo aiutano i soccorritori a monitorare rapidamente la scena di un incidente, restituendo dati critici ai produttori in modo che possano ottimizzare i componenti di sicurezza.

Operazioni cognitive: Nell'era odierna, una "cultura dell'innovazione" è valida solo quanto i dati che la alimentano. Le imprese connesse sono più decentralizzate e flessibili rispetto alle organizzazioni tradizionali, con team distribuiti e un focus sui risultati piuttosto che sul processo. Metodologie agili, processi guidati dall'intelligenza artificiale che richiedono un intervento umano minimo e un elevato grado di connettività interna sono i tratti distintivi delle imprese connesse di successo. Ciò significa che i dati fluiscono senza soluzione di continuità nell'intero sistema e le parti interessate possono accedere istantaneamente alle informazioni fondamentali per il loro lavoro senza i colli di bottiglia spesso creati dalle operazioni in silo.

Cosa comporta l'impatto nel mondo reale?

Con una presenza in oltre 20 paesi in Asia, Medio Oriente e Africa, un'azienda di beni di largo consumo in rapida crescita stava cercando di consolidare la propria posizione in più aree geografiche. Tuttavia, nonostante il suo successo, l'azienda ha faticato a sfruttare appieno il suo potenziale di vendita regionale a causa del panorama frammentato della vendita al dettaglio nei mercati emergenti. In particolare, l'azienda ha avuto difficoltà a ottenere visibilità sulla domanda e aumentare la propria quota di mercato, a causa della forte dipendenza dai processi manuali. In termini di soluzione, il primo passo è stato l'utilizzo di una piattaforma basata sull'intelligenza artificiale per automatizzare le operazioni e mappare i dati operativi critici. Il successivo ha comportato la creazione di una dashboard per i rappresentanti di vendita e i gestori del territorio che li ha aiutati a mappare la penetrazione geografica, identificare le lacune del territorio e costruire una strategia per un'efficace copertura dei punti vendita. In pochi mesi, hanno registrato un aumento del 15% del valore per dimensione, un miglioramento del 15% della produttività dei rappresentanti di vendita e un aumento del 50% dell'ECO.

Allo stesso modo, quando la pandemia era in pieno svolgimento, un'azienda di beni di largo consumo ha monitorato la diffusione del COVID in diversi quartieri e ha inserito tali informazioni in una piattaforma di intelligenza artificiale per prevedere quali punti vendita al dettaglio sarebbero stati colpiti più duramente dall'esaurimento delle scorte. Utilizzando queste intuizioni, insieme a una rete di distributori connessi digitalmente, sono stati in grado di rifornire i loro prodotti nel giro di un paio di giorni, mentre gli scaffali erano spogli dei marchi della concorrenza.

L'etica e l'agilità dell'intelligenza

Queste storie illustrano come le piccole organizzazioni che abbracciano gli strumenti e i talenti dell'intelligenza artificiale a loro disposizione siano in grado di creare un impatto che le imprese più grandi e più tradizionali farebbero fatica a replicare. Per rimanere resilienti in un mondo in cui ogni organizzazione ha accesso a strumenti di intelligence e analisi all'avanguardia, trasformarsi in un'impresa connessa è chiaramente essenziale.

Ma oltre a creare più valore economico, una chiara opportunità per le imprese di distinguersi tra le loro pari è impegnarsi nell'uso etico dell'IA. Ciò non solo si traduce nell'utilizzo della tecnologia per promuovere programmi ambientali e sociali, ma significa garantire che i loro modelli di intelligenza artificiale siano culturalmente sensibili, imparziali verso le prospettive delle minoranze e siano utilizzati in conformità con le normative sulla privacy. Man mano che l'intelligenza artificiale si radica ulteriormente nelle operazioni aziendali, anche lo spostamento della forza lavoro è una preoccupazione fondamentale, che i leader possono affrontare attraverso programmi di miglioramento delle competenze e un'efficace gestione del cambiamento.