Perché le aziende dovrebbero convalidare i casi d’uso dell’IA prima di investire nello sviluppo

L’intelligenza artificiale sta entrando a far parte della pianificazione aziendale quotidiana. Le aziende stanno esplorando modi per automatizzare le attività ripetitive, migliorare il servizio clienti, analizzare le informazioni e ridurre i costi operativi.

Ma c’è una differenza importante tra trovare un’idea interessante per l’IA e individuare un problema che l’IA può effettivamente risolvere.

Molte aziende iniziano a parlare di sviluppo prima di aver compreso appieno cosa vogliono migliorare. Scelgono una tecnologia, stimano un budget e cominciano a realizzare una soluzione senza verificare se l’idea sia valida dal punto di vista aziendale.

Questo può portare a progetti costosi che funzionano sul piano tecnico, ma offrono poco valore pratico.

Prima di investire denaro nello sviluppo dell’IA, le aziende devono verificare che il caso d’uso proposto risolva un problema reale, disponga dei dati adeguati e possa produrre risultati misurabili.

Prendersi il tempo necessario per rispondere a queste domande può evitare spese inutili e aiutare le aziende a concentrarsi sulle opportunità che vale la pena sviluppare.

Iniziare comprendendo il problema aziendale concreto

Ogni progetto di IA efficace dovrebbe partire da un problema che dipendenti o clienti già si trovano ad affrontare.

Un’azienda potrebbe dire di volere un chatbot basato sull’IA perché i concorrenti ne usano uno. Ma questo non chiarisce quale obiettivo debba raggiungere il chatbot.

I clienti devono aspettare troppo a lungo per ricevere risposte? Gli addetti all’assistenza si trovano a rispondere continuamente alle stesse domande? Le richieste importanti rischiano di passare inosservate fuori dall’orario di lavoro?

Ogni problema richiede un approccio diverso.

Per esempio, se i clienti non riescono a trovare informazioni di base sui propri ordini, migliorare il portale clienti esistente potrebbe risolvere il problema senza sviluppare un assistente basato sull’IA.

Se invece gli addetti all’assistenza passano diverse ore a rispondere a domande diverse su più sistemi, potrebbe valere la pena valutare una soluzione basata sull’IA.

Il primo passo consiste nel comprendere il processo attuale, individuare dove si verificano le difficoltà e determinare perché si presentano.

Senza questa comprensione, le aziende rischiano di investire in una tecnologia che non affronta il problema iniziale.

Individuare le attività in cui l’IA può fare concretamente la differenza

Non tutte le attività aziendali richiedono l’intelligenza artificiale.

Alcune attività seguono regole semplici e possono essere gestite con i tradizionali strumenti di automazione software. Altre richiedono di comprendere documenti, riconoscere schemi o lavorare con grandi quantità di informazioni.

Questa differenza è importante quando si decide dove investire.

Si pensi a un ufficio finanziario che riceve centinaia di fatture ogni settimana.

Se i dipendenti si limitano a copiare informazioni tra due sistemi compatibili, potrebbe bastare una normale integrazione.

Se invece le fatture arrivano in formati diversi e i dipendenti devono leggerle, classificarle ed estrarne le informazioni prima di inserirle nel software di contabilità, l’elaborazione dei documenti basata sull’IA potrebbe offrire un valore maggiore.

L’azienda dovrebbe valutare con quale frequenza si svolge l’attività, quanto tempo richiede e quali difficoltà incontrano i dipendenti.

Le opportunità migliori si trovano spesso nei processi che prevedono verifiche manuali ripetute, grandi volumi di documenti o informazioni che richiedono troppo tempo per essere organizzate.

L’obiettivo non è introdurre l’IA ovunque, ma individuare le situazioni in cui le sue capacità offrono un vantaggio significativo.

Verificare che il problema sia abbastanza importante da giustificare una soluzione

Un problema può essere frustrante senza essere abbastanza costoso o importante da giustificare una nuova soluzione basata sull’IA.

Per esempio, i dipendenti potrebbero impiegare dieci minuti alla settimana per preparare un piccolo rapporto. Automatizzare l’attività potrebbe far risparmiare tempo, ma i costi di sviluppo e manutenzione potrebbero superare i benefici.

Si pensi, per contro, a un’azienda di logistica in cui i dipendenti trascorrono diverse ore al giorno a controllare i documenti di spedizione.

I ritardi in questo processo potrebbero ripercuotersi sulle comunicazioni con i clienti, sulla fatturazione e sui tempi di consegna.

Migliorare questo flusso di lavoro potrebbe offrire una giustificazione economica più solida.

Le aziende dovrebbero valutare con quale frequenza si verifica il problema, quante persone coinvolge e cosa accade se il processo subisce ritardi o viene completato in modo errato.

Dovrebbero inoltre esaminare se il problema incide sui ricavi, sui costi operativi, sulla soddisfazione dei clienti o sulla conformità normativa.

Un caso d’uso dell’IA efficace dovrebbe affrontare un problema rilevante per i risultati aziendali, non limitarsi a eliminare un inconveniente grazie alla tecnologia.

Verificare la disponibilità dei dati prima di pianificare lo sviluppo

Una soluzione basata sull’IA non può funzionare in modo affidabile senza accedere a informazioni adeguate.

A volte le aziende presumono che, avendo anni di dati sui clienti, fatture o rapporti operativi, i propri dati siano già pronti per lo sviluppo dell’IA.

Non è sempre così.

Le informazioni possono essere archiviate in più applicazioni, contenere campi mancanti o seguire formati incoerenti.

Per esempio, un’azienda che intende sviluppare un sistema di previsione delle vendite basato sull’IA potrebbe scoprire che i dati dei clienti sono incompleti e che i rapporti sulle vendite vengono aggiornati in modo diverso da un reparto all’altro.

Questi problemi possono influire sulla qualità delle previsioni, anche quando la tecnologia sottostante funziona correttamente.

Prima di approvare lo sviluppo, i team devono verificare dove si trovano i dati necessari, se sono accurati e come è possibile accedervi.

Devono inoltre capire se i requisiti in materia di privacy o sicurezza ne limitano l’utilizzo.

A volte, migliorare la qualità dei dati è il primo passo più importante. Avviare lo sviluppo prima di aver completato questo lavoro può causare ritardi e costi aggiuntivi.

Capire come integrare l’IA nei flussi di lavoro esistenti

Un caso d’uso promettente può comunque risultare difficile da implementare se non si integra nelle attività operative esistenti dell’azienda.

Le aziende si affidano a piattaforme ERP, strumenti CRM, sistemi contabili e altre applicazioni che i dipendenti utilizzano ogni giorno.

Introdurre l’IA spesso significa collegare questi sistemi e modificare il modo in cui le informazioni circolano tra i team.

Immaginiamo un’azienda che sviluppa uno strumento di IA per elaborare gli ordini di acquisto.

Lo strumento potrebbe estrarre correttamente le informazioni sugli ordini, ma i dipendenti avrebbero comunque bisogno di un modo per esaminare le eccezioni, approvare le transazioni e aggiornare il sistema ERP.

Se questi passaggi non vengono pianificati, la soluzione potrebbe creare un ulteriore processo scollegato dagli altri.

Prima di impegnarsi nello sviluppo, le aziende dovrebbero individuare i sistemi a cui l’IA deve accedere, le informazioni che deve scambiare e i passaggi che richiedono l’approvazione dei dipendenti.

Un caso d’uso diventa più praticabile quando si comprende l’intero flusso di lavoro, non solo la singola attività affidata all’IA.

Stimare il valore per l’azienda prima di investire

Lo sviluppo dell’IA richiede più di un budget iniziale per il software.

Le aziende potrebbero dover sostenere costi per l’integrazione, la preparazione dei dati, i test, la formazione dei dipendenti, le verifiche di sicurezza e la manutenzione continua.

Queste spese andrebbero confrontate con benefici aziendali realistici.

Per esempio, supponiamo che un team dedichi 200 ore al mese all’esame di documenti. Se una soluzione di IA potesse ridurre di 80 ore il lavoro manuale, l’azienda potrebbe stimare il valore del tempo risparmiato.

Tuttavia, le ore risparmiate non si traducono automaticamente in risparmi economici. L’azienda deve valutare se i dipendenti possono dedicare quel tempo ad altre attività di valore o se i costi diminuiranno effettivamente.

È inoltre importante considerare il tempo che i dipendenti dedicheranno a verificare i risultati errati e a gestire le eccezioni.

Le aziende che elaborano un piano di adozione più ampio possono utilizzare una roadmap aziendale per l’IA incentrata sui casi d’uso e sul ROI per capire in che modo il valore per l’azienda, la preparazione all’implementazione e i rischi possano orientare le decisioni di investimento.

Un caso aziendale realistico aiuta i responsabili delle decisioni a confrontare le opportunità, invece di approvare progetti basandosi su supposizioni.

Verificare l’idea con un progetto pilota di piccole dimensioni

Uno dei modi più efficaci per convalidare un caso d’uso dell’IA consiste nel testarlo prima di impegnarsi nello sviluppo completo.

Un progetto pilota permette alle aziende di verificare se la soluzione proposta è in grado di gestire attività reali utilizzando una quantità limitata di dati e un flusso di lavoro controllato.

Per esempio, un’azienda che intende sviluppare un sistema di elaborazione dei documenti basato sull’IA potrebbe iniziare con un solo tipo di fattura proveniente da un piccolo gruppo di fornitori.

Il team può misurare la precisione dell’estrazione, i tempi di elaborazione e il numero di documenti che richiedono correzioni manuali.

In questo modo si ottengono indicazioni concrete su ciò che funziona e su ciò che va migliorato.

Il progetto pilota dovrebbe mettere alla prova anche situazioni difficili, come documenti incompleti, formati insoliti e informazioni mancanti.

L’obiettivo non è realizzare una dimostrazione perfetta, ma capire se la soluzione è in grado di funzionare in modo affidabile nelle normali condizioni operative dell’azienda.

Se il progetto pilota evidenzia problemi seri, l’azienda può modificare il proprio approccio prima di investire altro denaro.

Valutare i rischi prima di automatizzare le decisioni

Alcune applicazioni di IA aiutano i dipendenti preparando informazioni o suggerendo azioni. Altre possono influire su decisioni che riguardano i clienti, le finanze o documenti sensibili.

Questi casi d’uso richiedono livelli di controllo diversi.

Per esempio, utilizzare l’IA per riassumere gli appunti delle riunioni interne comporta rischi diversi rispetto a usarla per approvare transazioni finanziarie.

Prima di avviare lo sviluppo, le aziende dovrebbero valutare cosa potrebbe accadere se il sistema producesse un risultato errato.

Potrebbe causare perdite finanziarie? I clienti potrebbero ricevere informazioni fuorvianti? Potrebbero essere esposti dati riservati?

I team dovrebbero stabilire quando è necessario un controllo umano e come correggere gli errori.

Dovrebbero anche definire chi sarà responsabile del monitoraggio del sistema dopo la sua implementazione.

Individuare questi rischi in anticipo facilita la pianificazione di misure di protezione adeguate, anziché introdurle dopo che si sono verificati dei problemi.

Confrontare più casi d’uso invece di scegliere la prima idea

Spesso le aziende hanno diverse opportunità di applicazione dell’IA nei settori delle vendite, della finanza, delle operations e dell’assistenza clienti.

Scegliere la prima idea discussa durante una riunione potrebbe significare trascurare un progetto più semplice e dalle maggiori potenzialità.

Un approccio migliore consiste nel confrontare le opportunità applicando gli stessi criteri.

Ogni caso d’uso proposto può essere valutato sulla base di cinque domande pratiche:

1. Valore per l’azienda: Migliorerà un processo o un risultato importante?
2. Disponibilità dei dati: Le informazioni necessarie sono disponibili e affidabili?
3. Fattibilità tecnica: La soluzione può funzionare con i sistemi esistenti?
4. Impegno richiesto per l’implementazione: Quanto tempo, budget e supporto interno richiederà?
5. Rischio operativo: Cosa potrebbe andare storto e questi rischi sono gestibili?

Questo confronto aiuta le aziende a individuare opportunità in grado di offrire vantaggi concreti senza inutili complicazioni.

Un progetto più piccolo, basato su dati affidabili e con risultati chiari, può essere un punto di partenza migliore rispetto a una grande iniziativa che coinvolge più reparti.

Il caso d’uso migliore non è sempre quello più ambizioso. È quello che l’organizzazione può concretamente realizzare, gestire e migliorare.

Capire quando rimandare o rifiutare un’idea di IA

La convalida di un caso d’uso non porta sempre alla sua approvazione.

A volte la decisione giusta è rimandare lo sviluppo finché l’azienda non dispone di dati migliori, processi più solidi o obiettivi più chiari.

In altri casi, un software tradizionale può risolvere il problema a un costo inferiore.

Rifiutare un’idea di IA non significa che l’azienda stia restando indietro.

Significa che l’organizzazione sta decidendo in base alle esigenze aziendali, anziché cedere alla pressione di adottare nuove tecnologie.

Un processo di convalida efficace dovrebbe consentire ai team di procedere, rivedere l’idea, rimandarla o abbandonarla del tutto.

Questa flessibilità tutela le risorse e lascia spazio a opportunità più promettenti.

Conclusione

L’IA può aiutare le aziende a ridurre le attività ripetitive, facilitare l’accesso alle informazioni e favorire decisioni migliori. Tuttavia, questi vantaggi non sono garantiti dal semplice fatto che un’azienda investa nello sviluppo.

I risultati dipendono in larga misura dalla scelta del problema giusto.

Prima di approvare un progetto di IA, le aziende dovrebbero comprendere il flusso di lavoro esistente, verificare la disponibilità dei dati, stimare il valore potenziale, esaminare le difficoltà di implementazione e mettere alla prova le ipotesi più importanti.

Dovrebbero anche essere disposte a valutare alternative più semplici quando l’IA non è necessaria.

Convalidare i casi d’uso dell’IA non serve a frenare l’innovazione. Serve a garantire che tempo, denaro e impegno siano investiti in soluzioni capaci di generare un autentico valore per l’azienda.

Le aziende che prendono queste decisioni in anticipo sono più preparate a sviluppare soluzioni di IA pratiche, che i dipendenti possano utilizzare e che l’azienda possa sostenere nel tempo.