AI: scalabilità per ottenere risultati tangibili

I rapidi progressi dell’intelligenza artificiale generativa hanno contribuito all’emergere della sindrome della paura di perdersi qualcosa, più comunemente nota con l’acronimo inglese FOMO¹, alimentando una moltitudine di iniziative volte a esplorare e sperimentare l’integrazione dell’IA nei processi operativi. Queste iniziative mirano a migliorare il servizio clienti, ottimizzare le operazioni e stimolare l’innovazione. Sebbene siano stati compiuti progressi significativi, le organizzazioni devono ora affrontare una sfida cruciale: come scalare le proprie iniziative di IA ottenendo al contempo risultati tangibili, data la rapida evoluzione dell’IA guidata dai consumatori.

Questa trasformazione segna l’inizio di una nuova era in cui l’attenzione non è più focalizzata esclusivamente sull’IA, ma sulle opportunità di ingegnerizzazione ed espansione delle iniziative che ottimizzano i processi e sviluppano le tecnologie, mantenendo sempre una forte attenzione ai risultati aziendali. La capacità di scalare rappresenta il prossimo passo fondamentale per estrarre valore aziendale dall’IA e garantire che i suoi benefici vengano sfruttati dall’intera organizzazione.

Tuttavia, scalare l’IA non significa semplicemente ampliarne l’uso. Grazie a decenni di collaborazione con governi e aziende, abbiamo sviluppato un quadro strategico per valutare, dare priorità e rendere operativi i casi d’uso che si allineano con gli obiettivi chiave delle organizzazioni.

Nell’ultima edizione del nostro studio La Voce dei Nostri Clienti, l’IA è in cima alle priorità di investimento per l’innovazione nei prossimi tre anni. Con questi investimenti già avviati, i leader aziendali non possono permettersi di restare fermi in attesa che la tecnologia maturi. Le organizzazioni devono concentrarsi sulla scalabilità a lungo termine dei loro investimenti in IA, pena il rischio di incorrere in insidie future: calo delle aspettative dei clienti, perdita del vantaggio competitivo e accesa competizione per attrarre i migliori talenti.

Eppure, molte organizzazioni incontrano difficoltà nella fase di implementazione dell’IA. Possono essere troppo caute—muovendosi lentamente o concentrandosi su piccoli progetti sicuri che non apportano valore significativo—oppure troppo avventate—lanciandosi in troppe iniziative contemporaneamente o procedendo senza considerare pienamente i rischi. Per evitare questi scenari, le organizzazioni devono comprendere gli elementi chiave necessari per costruire una solida base per la loro strategia e tecnologia IA.

Scalare con successo l’IA non significa semplicemente sovrapporre una nuova tecnologia a un’infrastruttura obsoleta, a dati inadeguati o operare senza trasparenza sulle fonti di dati utilizzate per addestrare i modelli di IA. Le organizzazioni devono anche affrontare la questione della cultura aziendale e della gestione del cambiamento. La scalabilità e la creazione di valore devono basarsi su cinque principi fondamentali:

• Modello operativo adatto alle sfide future – Adottare un approccio di sviluppo incentrato sul prodotto con team agili e interfunzionali per standardizzare i processi e definire metriche e indicatori chiave di prestazione per valutare la qualità e il valore dei risultati. È fondamentale bilanciare la standardizzazione con l’agilità, stimolando l’innovazione e garantendo al contempo soluzioni responsabili, sicure e affidabili. Il modello operativo deve consentire un’allocazione efficiente delle risorse e fornire una chiara visione del costo totale di proprietà.
• Modernizzazione IT – Aggiornare i sistemi esistenti e accelerare l’adozione del cloud per supportare la velocità di innovazione necessaria alla scalabilità e alla sostenibilità a lungo termine dei casi d’uso dell’IA.
• Strategia dei dati e interoperabilità – Concentrarsi sull’interoperabilità delle piattaforme dati tra cloud, SaaS e fonti on-premise; sfruttare soluzioni di IA per migliorare la qualità dei dati ed eliminare i silos, garantendo lo sviluppo di modelli IA accurati e ad alte prestazioni con set di dati affidabili.
• IA agenziale e automazione – Ridurre le attività manuali per migliorare l’efficienza dei team e permettere loro di concentrarsi su iniziative strategiche.
• Cultura e strategia dei talenti – Investire nella formazione continua delle risorse umane e promuovere una cultura aziendale in cui l’IA sia onnipresente, stimolando l’innovazione. Creare un ambiente favorevole all’innovazione riduce il rischio di abbandono dei talenti e rafforza la capacità dell’organizzazione di attrarre e trattenere i migliori professionisti. Questo approccio dimostra che l’IA non sostituirà i posti di lavoro, ma migliorerà l’ambiente di lavoro e valorizzerà le competenze per attività più creative.

Con una solida base, le aziende in grado di implementare rapidamente l’IA in tutte le aree organizzative saranno meglio posizionate per adattarsi ai cambiamenti del mercato, ottimizzare le operazioni e innovare rapidamente. Nel settore pubblico, l’adozione su larga scala di soluzioni IA può accelerare i tempi di risposta alle richieste dei cittadini e migliorare la collaborazione tra le agenzie governative.

Le organizzazioni hanno bisogno di partnership con fornitori di tecnologia affidabili, impegnati a sviluppare le loro capacità IA per ottenere risultati concreti. Questi partner devono condividere la visione strategica dei clienti e impegnarsi contrattualmente nella fornitura di servizi e nel supporto a lungo termine. Un partner esperto con competenze settoriali può aiutare ad allineare persone, processi e tecnologia per massimizzare il ritorno sugli investimenti.

Il futuro dell’IA nelle aziende risiede nell’allineamento delle iniziative IA responsabili con una governance chiara e obiettivi aziendali ben definiti, nella creazione di un’infrastruttura scalabile e nel mantenimento di un focus costante sui risultati. Le organizzazioni possono trasformare l’IA da una tecnologia promettente a un potente motore di crescita e innovazione per massimizzare il valore. Se implementata correttamente, l’IA può passare da una promessa a risultati tangibili e affidabili, non solo nei laboratori o nei luoghi di lavoro, ma anche nelle case e nelle comunità, creando un impatto sociale più ampio.