AI per le aziende: strategie per il successo nel mercato odierno

AI sta rimodellando il modo in cui le organizzazioni creano e operano, introducendo automazione e intelligenza nei flussi di lavoro principali. I team usano l'IA per alleggerire le attività ripetitive, estrarre approfondimenti da grandi set di dati e prendere decisioni più rapide e affidabili. Queste capacità stanno diventando fondamentali per il modo in cui le aziende moderne scalano e competono.

Le aziende che desiderano sfruttare appieno i vantaggi dell'AI devono comprendere le capacità dell'AI nel contesto di come si allineano con le esigenze uniche dell'organizzazione. È inoltre essenziale un'implementazione efficace. Una strategia graduale e attentamente progettata contribuisce a garantire che l'integrazione dell'AI offra il suo pieno potenziale.

Questo blog illustra come identificare opportunità ad alto impatto, selezionare gli strumenti di IA appropriati e creare una roadmap di adozione che generi un valore di business misurabile.

Dove l'AI può avere un impatto immediato

L'IA nel business è più efficace se applicata a problemi chiari e risultati misurabili. Spetta a ogni organizzazione identificare le aree all'interno dell'azienda che trarrebbero maggior beneficio dall'integrazione dell'AI.

Inizia mappando i flussi di lavoro principali delle funzioni aziendali comuni, come finanza, risorse umane, servizio clienti, sviluppo aziendale e catena di approvvigionamento. Analizzare i flussi di lavoro passo dopo passo ti consente di individuare dove l'IA può ottimizzare i processi, supportare le decisioni aziendali e fornire una comprensione più approfondita dei processi e delle opportunità.

Le funzioni aziendali più pronte per l'integrazione dell'AI

Le funzioni aziendali che si basano in larga misura su dati, attività ripetitive e riconoscimento di pattern sono candidate ideali per l'automazione e l'ottimizzazione tramite AI. Queste aree in genere comportano processi strutturati, flussi di lavoro prevedibili e grandi volumi di informazioni che l'IA può elaborare in modo più rapido e preciso rispetto ai soli esseri umani. Ecco alcuni esempi:

• Servizio clienti: utilizza chatbot e assistenti virtuali basati sull'IA per gestire le richieste di routine, consentendo ai dipendenti di concentrarsi su interazioni più complesse o basate sulle relazioni. Il deep learning e le reti neurali aiutano questi sistemi ad analizzare i dati non strutturati e il comportamento degli utenti per fornire risposte più accurate e personalizzate.
• Finanza e contabilità: Utilizzare l'automazione intelligente e il rilevamento di anomalie per attività ad alta frequenza e basate su regole come l'abbinamento delle fatture, il monitoraggio delle spese e l'analisi dei rischi. L'IA può automatizzare attività che richiedono molto tempo, riducendo lo sforzo manuale e migliorando la precisione.
• Marketing: analizzare i dati dei clienti per prevedere il comportamento d'acquisto, generare contenuti personalizzati e ottimizzare le campagne in tempo reale, consentendo ai team di fornire messaggi più mirati ed efficaci con maggiore efficienza. I modelli di deep learning e le reti neurali consentono l'analisi di dati non strutturati, come testo e immagini, e del comportamento degli utenti, permettendo un targeting e una personalizzazione avanzati senza un intervento umano significativo.
• Risorse umane: sfrutta l'IA per automatizzare lo screening delle candidature, analizzare il sentiment dei dipendenti e prevedere i rischi di turnover. Automatizzando le attività che richiedono molto tempo nel processo di assunzione, i professionisti delle risorse umane possono concentrarsi su attività di talent acquisition più strategiche.
• Catena di approvvigionamento e logistica: utilizzare l'analisi predittiva basata sull'IA per ottimizzare i livelli di inventario, anticipare le interruzioni e migliorare l'efficienza delle consegne.
• Vendite: individua lead ad alto potenziale, prevedi il comportamento di acquisto, automatizza gli aggiornamenti del CRM, genera comunicazioni personalizzate e sfrutta informazioni dettagliate in tempo reale per aiutare i team a chiudere le trattative in modo più efficiente.
• Produzione e trasporti: implementa tecnologie di visione artificiale per l'ispezione visiva automatizzata e il rilevamento dei difetti, migliorando l'efficienza operativa e la qualità dei prodotti.

Individuando le aree del business a forte impatto e ad alta intensità di tempo, le organizzazioni possono lanciare iniziative di IA che portano a vittorie rapide, dimostrano un ROI misurabile e gettano le basi per una trasformazione più ampia a livello aziendale.

Un esempio viene da Block, un'azienda tecnologica globale impegnata a rendere i servizi finanziari più accessibili. Block utilizza l'automazione basata sull'IA per semplificare l'onboarding di nuovi clienti business sulla piattaforma Square, ottimizzando l'importazione dei dati e i processi di configurazione. I venditori possono utilizzare strumenti di IA generativa per produrre automaticamente contenuti di marketing, incluse descrizioni di prodotti e testi promozionali. Le aziende possono scegliere tra più di 50 prompt di stile creativo e migliorare le immagini dei loro prodotti con sfondi realistici generati dall'IA, che le aiutano a elevare la loro presenza online, ad attrarre nuovi clienti e a crescere.

Tipi principali di applicazioni IA e i loro casi d'uso aziendali

Le aziende possono implementare applicazioni di IA in molti modi diversi per risolvere problemi, lavorare in modo più efficiente e prendere decisioni migliori. L'AI può aiutare le organizzazioni ad analizzare grandi volumi di dati per estrarre informazioni dettagliate strategiche che supportano la strategia di business e generano un più ampio valore di business.

• IA generativa: crea contenuti, inclusi testo, immagini, audio, video o codice. Svolge compiti come brainstorming di idee, scrittura di contenuti che spaziano da email a post sui social media, generazione di immagini di prodotti o assistenza agli sviluppatori con il completamento del codice.
• Analisi predittiva: prevedere il futuro utilizzando algoritmi statistici e dati storici. L'analisi predittiva viene utilizzata in tutti i settori industriali per una varietà di funzioni, tra cui la previsione della domanda, la gestione dell'inventario, la previsione dell'abbandono dei clienti, l'ottimizzazione della supply chain, il punteggio dei lead e la pianificazione della manutenzione. L'analisi predittiva basata sull'IA aiuta le aziende ad anticipare le tendenze di mercato e a ottimizzare i livelli di inventario, migliorando il processo decisionale dei leader aziendali grazie a informazioni basate sui dati per la pianificazione strategica.
• Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): basata sulla capacità di consentire ai computer di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano, l'NLP è fondamentale per estrarre approfondimenti da dati non strutturati come email, recensioni e trascrizioni di chiamate. L'NLP supporta le ricerche di mercato e la strategia di business fornendo informazioni dettagliate strategiche da grandi set di dati. Le applicazioni di business più comuni includono l'analisi del sentiment per il marketing o le risorse umane, i chatbot di assistenza clienti, la riepilogazione di documenti e gli assistenti vocali.
• Machine learning (ML): l'ML è il fondamento della maggior parte delle applicazioni di IA e consente ai sistemi di apprendere dai dati per migliorare le prestazioni nel tempo senza una programmazione esplicita. Le aziende applicano l'ML nel rilevamento delle frodi, nella determinazione dinamica dei prezzi, nel controllo qualità, nell'ottimizzazione dei processi e nei motori di raccomandazione per suggerire prodotti o contenuti. Tra gli esempi reali figurano i rivenditori che utilizzano l'ML per ottimizzare l'inventario e gli istituti finanziari che sfruttano l'AI per la valutazione del rischio.

Valutazione della preparazione: la tua azienda ha i prerequisiti necessari?

Prima di prendere decisioni sugli strumenti di IA, è necessario disporre delle giuste basi. Le aziende pronte per l'IA hanno identificato i punti critici o i colli di bottiglia aziendali che possono essere misurati e migliorati. Mantengono dati dei clienti e registrazioni aziendali strutturati e dispongono di una solida infrastruttura digitale e di solide pratiche di raccolta. La cultura è fondamentale: i team dovrebbero essere incoraggiati a sperimentare e perfezionare man mano che integrano l'IA.

AI per il business e innovazione

Come l'AI guida l'innovazione del modello di business

L'AI sta rapidamente rimodellando il mondo del business, consentendo alle organizzazioni di ripensare e reinventare i propri modelli di business. Integrando strumenti di IA come il machine learning, l'IA generativa e le analitiche avanzate, i leader aziendali possono sbloccare nuove opportunità di crescita e differenziazione. L'IA consente alle aziende di automatizzare le attività ripetitive, permettendo ai team di concentrarsi su iniziative strategiche di maggior valore che promuovono l'innovazione.

L'integrazione dell'IA nelle pratiche aziendali non solo migliora l'efficienza operativa, ma sblocca anche prodotti, servizi e flussi di entrate completamente nuovi. I leader aziendali che sviluppano una strategia di IA di successo posizionano le loro organizzazioni per ottenere un vantaggio competitivo, adattarsi alle mutevoli condizioni di mercato e offrire un valore maggiore ai clienti.

Selezione e adattamento degli strumenti di IA per le esigenze aziendali

Una volta che si ha una chiara comprensione delle opzioni di IA disponibili e si è sicuri che la propria organizzazione disponga dell'infrastruttura, dei dati e della mentalità per adottarle, il passo successivo è prendere decisioni informate su quali strumenti di IA serviranno al meglio le esigenze uniche, i flussi di lavoro e la strategia a lungo termine della propria azienda. È fondamentale imparare a sfruttare l'IA in modo efficace selezionando attentamente strumenti in linea con gli obiettivi aziendali, sviluppando competenze pertinenti e gestendo i dati in modo strategico.

Quando si valutano gli strumenti di IA, è necessario considerare le loro funzionalità e capacità di integrazione, nonché fattori importanti come la sicurezza e la governance per democratizzare l'IA in modo sicuro in tutta l'organizzazione.

Lo sviluppo di un portafoglio di progetti di AI consente alle organizzazioni di utilizzare l'AI in modo efficace. Diversificando le iniziative di IA, ad esempio incorporando il machine learning, il deep learning e i modelli generativi, è possibile promuovere l'innovazione, migliorare l'efficienza e gestire i rischi nelle diverse funzioni aziendali.

Criteri di valutazione: scegliere le giuste soluzioni di AI

Stabilire criteri chiari per la valutazione degli strumenti di AI è fondamentale per un'implementazione di successo. I criteri dovrebbero allinearsi alle sfide, agli obiettivi, alle risorse disponibili e alle priorità specifiche della vostra organizzazione. Un quadro di valutazione ben definito aiuta a confrontare gli strumenti in modo obiettivo, a evitare costosi passi falsi e a concentrarsi su soluzioni che offrono un valore misurabile. I criteri di valutazione comuni includono:

• Considerazioni sui costi: valutare l'investimento iniziale, i costi di abbonamento o di licenza e gli eventuali costi nascosti associati all'implementazione, alla personalizzazione o alla manutenzione a lungo termine.
• ROI misurabile: definire obiettivi di performance chiari, stabilire metriche di successo e stimare la tempistica prevista per ottenere un ritorno sull'investimento nell'IA.
• Sforzo di integrazione: stabilire quanto bene la soluzione di IA si integra con i sistemi esistenti e comprendere i requisiti tecnici e le risorse IT necessarie per supportare l'integrazione.
• Scalabilità: assicurati che la soluzione possa espandersi con la tua attività, gestire volumi di dati crescenti e mantenere prestazioni elevate con la crescita delle attività operative.
• Facilità d'uso: valutare l'intuitività della piattaforma, quanto addestramento sarà necessaria per i team e quale livello di supporto e documentazione continui sono disponibili.
• Credibilità del fornitore: esaminare la reputazione del fornitore, il suo track record, la qualità dell'assistenza clienti e la frequenza degli aggiornamenti per valutare il potenziale di una partnership a lungo termine. Prestare particolare attenzione alle pratiche di sicurezza e privacy del fornitore, poiché misure solide sono essenziali per proteggere i dati del cliente e mantenere la loro fiducia, soprattutto perché le violazioni dei dati possono erodere la fiducia nella propria azienda.
• Sicurezza e risposta alle minacce: valutare la capacità della soluzione di IA di rilevare le minacce informatiche e di rispondere agli attacchi in tempo reale, salvaguardando l'azienda e rafforzando la fiducia dei clienti.

Sviluppare o acquistare: sfruttare gli strumenti di AI esistenti

Un altro fattore da considerare nell'adozione dell'AI è se la tua azienda trarrebbe maggiori vantaggi dall'acquisto di strumenti e piattaforme di AI pronti all'uso o dalla creazione di soluzioni personalizzate. Ogni tipo offre i propri punti di forza e compromessi. Gli strumenti predefiniti offrono velocità, semplicità e risparmio, mentre gli strumenti personalizzati richiedono maggiori investimenti ma offrono maggiore flessibilità e differenziazione.

Per la maggior parte delle aziende, le soluzioni predefinite consentono di ottenere valore più rapidamente rispetto allo sviluppo personalizzato. Le organizzazioni dovrebbero scegliere soluzioni di AI predefinite quando hanno bisogno di risultati rapidi ed economici per attività comuni come l'assistenza clienti, l'automazione del marketing o le previsioni. Questi strumenti sono facili da implementare, richiedono competenze tecniche minime, spesso includono il supporto del fornitore e funzionano bene per problemi standardizzati.

La creazione di soluzioni di AI personalizzate può essere giustificata quando un'azienda desidera sfruttare dati proprietari o ha flussi di lavoro complessi che gli strumenti standard non sono in grado di gestire. Ad esempio, le aziende in settori come la finanza, la sanità o la produzione potrebbero richiedere modelli di IA personalizzati per specifici fattori di rischio, dati dei pazienti o variabili di produzione.

La maggior parte delle aziende finisce per fare entrambe le cose: acquistare funzionalità di base e al contempo costruire l'intelligenza specifica del dominio e i flussi di lavoro agentici che differenziano la loro attività.

Costruire la tua roadmap per l'adozione dell'IA: dal progetto pilota all'implementazione su larga scala

Per raggiungere il tuo obiettivo in materia di AI, avrai bisogno di una roadmap per l'adozione che fornisca un framework passo dopo passo con traguardi chiari. È essenziale allineare questa roadmap con la tua strategia aziendale complessiva per garantire che le iniziative di IA supportino gli obiettivi organizzativi e generino un valore aziendale più ampio.

Fase 1: avvio di un progetto pilota strategico di AI

Iniziare con un progetto pilota di IA aiuta le organizzazioni a testarne il valore, ridurre i rischi e acquisire fiducia prima di passare a un'implementazione su larga scala. Un processo strutturato e incentrato sulle metriche garantisce risultati chiari e punti chiave.

• Selezionare un caso d'uso circoscritto: scegliere un flusso di lavoro o un reparto con metriche definite e dati accessibili per ottenere risultati chiari.
• Stabilisci obiettivi specifici: definisci criteri di successo misurabili, come risparmio di tempo, miglioramenti della precisione o riduzioni dei costi.
• Stabilire misurazioni di base: documentare le metriche di performance attuali per confrontare i risultati prima e dopo l'implementazione dell'AI.
• Implementare con un ambito limitato: implementare la soluzione di IA per un piccolo team o un sottogruppo di clienti per semplificare il monitoraggio e gestire i rischi.
• Misurare e iterare: monitorare regolarmente i risultati, raccogliere il feedback degli utenti e adeguare l'approccio per migliorare i risultati durante tutto il progetto pilota.
• Documentare le lezioni apprese: Catturare informazioni dettagliate su ciò che ha funzionato, ciò che non ha funzionato e perché per orientare le best practice future.

Fase 2: Scalare le applicazioni di successo

Per passare da un progetto pilota di IA a un'implementazione completa, iniziate assicurandovi il budget necessario, basandovi sui risultati del progetto pilota e sui dati del ROI per dimostrare il valore dell'espansione. Integrare la soluzione di AI nei sistemi esistenti, come CRM, ERP o piattaforme dati, per creare un flusso di informazioni continuo ed eliminare i silos di dati man mano che l'adozione cresce. Progettare processi per mantenere le performance all'aumentare dell'utilizzo, stabilendo solide policy di governance per la gestione dei dati e la supervisione dei modelli.

Anche i processi relativi al personale sono fondamentali. Identifica i responsabili della gestione dei sistemi, della risoluzione dei problemi e del processo decisionale e implementa un piano per l'addestramento sull'IA.

La misurazione e l'iterazione sono essenziali per il progresso. Crea cicli di feedback continui che acquisiscano input, tengano traccia delle tendenze delle prestazioni e migliorino continuamente i processi, in modo che la soluzione di IA continui a evolversi e a fornire valore con la crescita dell'organizzazione.

Fase 3: Sviluppo di capacità di IA in tutta l'organizzazione

Per sfruttare appieno il potenziale dell'AI, i tuoi team devono possedere una solida alfabetizzazione in materia. Le organizzazioni dovrebbero fornire addestramento e supporto per creare fiducia e sviluppare competenze.

Una cultura del miglioramento continuo è fondamentale per un'adozione di successo dell'AI. Incoraggiare i team a sperimentare, misurare i risultati e perfezionare processi e approcci. Integrare l'apprendimento e l'iterazione nelle attività operative quotidiane può aiutare le aziende a evolversi da utenti a leader nel campo dell'AI.

Gestire il lato umano: gestione del cambiamento e abilitazione del team

L'IA ha il potenziale per aiutare le persone a essere più efficienti, promuovere una maggiore innovazione e ridurre l'errore umano. È fondamentale per le organizzazioni

Sviluppare l'alfabetizzazione sull'AI e migliorare le competenze del tuo team

Maggiore è la comprensione e l'esperienza che le persone hanno dell'IA, più è probabile che si entusiasmino per il suo potenziale e che esplorino attivamente come può portare vantaggi al loro lavoro. Tuttavia, i dipendenti hanno bisogno di opportunità per imparare, con un focus su come l'AI possa assisterli specificamente nei loro ruoli. L'addestramento dovrebbe iniziare con una consapevolezza di base sull'IA e progredire verso competenze più specializzate pertinenti ai loro ruoli.

Strategie di comunicazione per ottenere il consenso degli stakeholder

Pubblici diversi richiedono strategie di comunicazione diverse per aiutarli a comprendere il valore dell'AI. Ad esempio:

Dirigenti: evidenziare come l'IA possa contribuire al posizionamento strategico, offrire un vantaggio competitivo e fornire un ROI complessivo.

Manager: concentratevi sui guadagni in termini di efficienza operativa, sulla riduzione dei carichi di lavoro e sul miglioramento delle informazioni dettagliate.

Dipendenti: evidenziare come l'IA automatizzi le attività noiose e supporti lo sviluppo delle competenze, sottolineando che il suo obiettivo è rendere il lavoro più efficace ed efficiente.

Clienti: comunicare che l'IA migliora il servizio con la personalizzazione e tempi di risposta più rapidi.

Superare le barriere comuni nell'adozione dell'AI

La pianificazione e l'implementazione dell'adozione dell'IA richiedono anche di comprendere e prepararsi a sfide e ostacoli all'implementazione. Gli ostacoli spesso includono limitazioni tecniche e carenze di competenze. Le organizzazioni devono individuare con precisione dove l'AI può migliorare significativamente le attività operative.

Molti ostacoli derivano da problemi di base relativi a dati, sistemi e preparazione organizzativa. I problemi di qualità dei dati, come dati incompleti, incoerenti o isolati, possono limitare l'accuratezza del modello e rallentare l'implementazione. Anche la compatibilità dei sistemi può essere un problema, soprattutto per le organizzazioni che si basano su un'infrastruttura legacy.

L'adozione di piattaforme dati unificate basate su cloud e progettate per supportare l'IA può risolvere molti di questi problemi.

Carenze di competenze e vincoli di risorse

Le organizzazioni di ogni dimensione si scontrano spesso con una mancanza di competenze in materia di IA che può ostacolare l'implementazione dell'IA. Le aziende possono rivolgersi a:

• Strumenti di AI predefiniti che richiedono un investimento e competenze minimi
• Consulenti esterni per la configurazione iniziale
• Programmi di addestramento e supporto dei fornitori
• Addestramento mirato e pratico per sviluppare le competenze interne
• Programmi pilota che aumentano l'esperienza e la fiducia interne

Privacy dei dati, sicurezza e conformità

Privacy, sicurezza e conformità sono le principali aree di preoccupazione nell'adozione dell'AI. Una solida governance dei dati, che includa controlli degli accessi e il rispetto dei principi dell'IA, è fondamentale per superare questi ostacoli. Proteggi i dati sensibili con tecniche di gestione dei dati come la crittografia e l'anonimizzazione, che affrontano i problemi prima che i dati vengano forniti ai modelli di IA. Le aziende devono anche allineare i sistemi ai requisiti normativi per garantire la conformità. Mantieni una documentazione chiara e valuta regolarmente i sistemi e le prestazioni per prevenire potenziali problemi.

Misurare il successo dell'AI (sezione di supporto di circa 300 parole)

La misurazione delle iniziative di AI è essenziale per dimostrare il valore aziendale. Le organizzazioni dovrebbero definire metriche in linea con gli obiettivi strategici. Per valutare l'impatto degli strumenti e dei sistemi di IA, le organizzazioni dovrebbero stabilire metriche chiare in linea con i loro obiettivi strategici e le loro esigenze aziendali.

Gli indicatori chiave di prestazione (KPI) per i progetti di AI spesso includono miglioramenti nell'efficienza operativa, risparmi sui costi, aumento dei ricavi, maggiore soddisfazione del cliente e riduzione dei tassi di errore. Gli esempi includono il monitoraggio del tempo risparmiato su attività ripetitive, i miglioramenti nella precisione delle previsioni o le prestazioni del rilevamento delle frodi basato sull'IA.

È essenziale stabilire misurazioni di base prima di implementare soluzioni di AI. L'analisi regolare dei dati sulle performance consente ai leader aziendali di identificare pattern, ottimizzare i processi e prendere decisioni basate sui dati riguardo all'espansione o al perfezionamento delle applicazioni di IA. Inoltre, il feedback qualitativo di dipendenti e clienti può fornire insight preziosi su come l'IA stia influenzando l'esperienza utente e le attività operative.

Il monitoraggio continuo e l'iterazione sono essenziali per una strategia di IA di successo. Man mano che i sistemi di AI imparano e si adattano, la misurazione continua garantisce che continuino a soddisfare le esigenze aziendali in evoluzione e a offrire un vantaggio competitivo. Collegando i risultati dell'IA direttamente agli obiettivi aziendali, come una maggiore efficienza della catena di approvvigionamento, un processo decisionale più rapido o una maggiore quota di mercato, le organizzazioni possono dimostrare l'impatto reale dell'IA e giustificare ulteriori investimenti.

Sviluppare la propria strategia di AI: punti chiave

Le aziende di ogni dimensione possono integrare con successo l'IA e sfruttarne le capacità con un percorso graduale.

• Identificare i punti di ingresso ad alto impatto in cui l'IA risponde a specifiche esigenze aziendali.
• Valuta gli strumenti in modo strategico, considerando l'utilità, l'impegno di integrazione e il ROI previsto.
• Implementare gradualmente, passando da un progetto pilota circoscritto a un'implementazione su larga scala.
• Gestisci il cambiamento attraverso la comunicazione, l'addestramento e il coinvolgimento degli stakeholder.
• Affrontare gli ostacoli in modo pratico, definendo aspettative realistiche e implementando soluzioni pratiche.

L'adozione dell'AI è un'impresa importante. Sviluppare ora le competenze e i processi per l'adozione dell'IA ti consente di consolidare la tua esperienza in materia di IA, posizionando la tua organizzazione per massimizzare il valore dell'IA ed essere pronta per nuove opportunità.

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