Le 3 domande a cui rispondere per portare l'AI dalla sperimentazione all'impatto

Le aziende stanno iniziando a vedere il potenziale dell'AI nelle loro attività.

Oggi, il 60% delle aziende utilizza già sistemi autonomi nelle proprie attività, secondo un sondaggio condotto su oltre 1.200 leader tecnologici IT da Economist Enterprise. Un clamoroso 90% dei dirigenti afferma che l'implementazione dell'AI sta superando le aspettative. E già il 75% delle aziende dichiara di aver modificato le qualifiche professionali per riflettere l'uso dell'AI.

Ora che le aziende cercano di trasformare questo entusiasmo in risultati concreti, l'attenzione dovrebbe concentrarsi sul portare l'AI agli utenti in modi intuitivi e fluidi che li aiutino a migliorare ulteriormente la produttività e l'efficienza. Per compiere questa svolta, i leader aziendali devono considerare tre domande chiave:

• I miei dipendenti e la governance sono pronti?
• I tool di AI sono accessibili?
• I dipendenti hanno le competenze di cui hanno bisogno?

In questo blog scoprirei come raggiungere gli utenti direttamente dove lavorano con agenti AI sicuri e governati.

I miei dipendenti e la governance sono pronti?

Grazie a un'interfaccia in linguaggio naturale, le competenze SQL non sono più un prerequisito per generare business intelligence e le competenze tecniche non rappresentano più un ostacolo all'automazione. Al contrario, i dipendenti di tutta l'azienda sono sempre più in grado di distribuire l'AI in modi unici e critici per il business, senza bisogno di conoscenze avanzate.

Ma per scoprire i casi d'uso di maggior successo, hanno bisogno della libertà di sperimentare in sicurezza — e di capire come utilizzare i nuovi strumenti di AI per generare valore. C'è un divario tra l'entusiasmo e l'abilitazione effettiva.

Le piattaforme sicure aiutano a colmare questo divario offrendo ai dipendenti la possibilità di testare in sicurezza gli agenti AI in molti scenari diversi. Senza le giuste barriere di protezione, le aziende potrebbero essere costrette a limitare l'uso da parte dei dipendenti, rallentando l'adozione dell'AI e riducendone l'impatto. Nonostante i vantaggi, meno della metà delle aziende dispone di un framework di governance formale per i carichi di lavoro autonomi, secondo il sondaggio di Economist Enterprise. Questa situazione non è sostenibile e le aziende dovranno prima o poi colmare queste lacune di supervisione o affrontarne le conseguenze.

“La governance non serve a rallentare le cose”, ha dichiarato Karthik Iyer, Group Vice President e Transformation Leader per Merchandising Technology e AI presso Albertsons Companies. “È ciò che rende possibile questo livello di velocità e scalabilità fin dall'inizio.”

Quando le aziende possono applicare lo stesso framework di governance a ogni carico di lavoro di AI, la fiducia cresce. E i dipendenti sono liberi di accedere alle funzionalità di AI di cui hanno bisogno e di sviluppare nuove competenze senza mettere a rischio la sicurezza dell'azienda.

I tool di AI sono accessibili?

Costringere gli utenti ad aprire nuove applicazioni o a passare da una scheda all'altra per accedere alle interfacce di AI crea attrito e influisce sull'adozione. Gli agenti AI devono essere accessibili ai dipendenti nei loro normali flussi di lavoro — che si tratti di un impiegato davanti a un computer o di un addetto alle vendite in un negozio. Da un'unica interfaccia di chat disponibile su tutti i dispositivi, dovrebbero poter accedere a tutti i dati aziendali importanti — dai CRM a Google Docs — per ottenere insight in tempo reale e un'automazione continua.

Ad esempio, le interfacce di AI possono essere integrate direttamente nelle dashboard di intelligence che i team di marketing utilizzano ogni giorno. Dopo aver dato uno sguardo d'insieme alle attività, possono rivolgersi immediatamente all'agente AI per approfondire, indagare, agire o ideare. Invece di chiedersi semplicemente Cosa c'è dietro questo picco di traffico?, i team possono passare direttamente a: Come possiamo replicarlo in futuro?.

Le stesse funzionalità possono essere integrate con altre applicazioni aziendali di uso comune. Ma per consentire un accesso fluido a questi strumenti, le interfacce basate su agenti devono essere supportate da funzionalità quali la gestione automatizzata delle identità per mantenere gli utenti costantemente connessi, oltre a una governance e a una logica di business coerenti in ogni interazione.

“L'AI funziona al meglio quando si integra perfettamente nel flusso della giornata lavorativa di chiunque”, ha affermato Ashish Agrawal, Chief Information Officer di KONE.

I dipendenti hanno le competenze necessarie per sfruttare al meglio l'AI?

Quando gli strumenti interni sono troppo restrittivi, i dipendenti aggirano le barriere di protezione interne e si sviluppa la “shadow IT”, creando notevoli problemi di governance. Gli utenti vogliono ottenere insight, ma vogliono anche poter agire di conseguenza. Sempre più spesso desiderano che gli agenti AI stimolino la loro riflessione, li guidino verso i passaggi successivi e agiscano persino per loro conto. In definitiva, l'interazione con i sistemi dovrebbe dare la sensazione di collaborare con colleghi esperti. Gli agenti AI devono andare oltre la semplice risposta alle domande e sfruttare invece la potenza dell'intero patrimonio di dati per fornire un'intelligence accurata dal punto di vista del contesto, azionabile e un'automazione fluida. Deve trattarsi di un assistente AI in grado di agire per tuo conto.

Leggi l'intero report di Economist Enterprise per scoprire come le organizzazioni leader si assicurano di raggiungere i dipendenti direttamente dove lavorano, con una tecnologia AI che fa davvero la differenza.

(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale