Ecco le strategie aziendali vincenti per l'AI

Sebbene le aziende siano sempre più consapevoli delle potenzialità dell'AI e sempre più desiderose di investire in questa nuova tecnologia, molte di esse sono spesso incerte su come farlo, soprattutto in Italia. Secondo il rapporto 2023 dell’Osservatorio sulla Trasformazione Digitale dell'Italia, infatti, il principale motivo per cui le aziende non investono nell'AI è la mancanza di un chiaro utilizzo di business (67%), seguito dai rischi legati alla normativa (33%) e dalla carenza di competenze interne (28%). In effetti, solo una strategia chiara e solida di implementazione aziendale dell'AI può produrre gli effetti e i miglioramenti sperati. Per questo, riportiamo qui il caso studio di AI Magazine sui migliori modi per adottare la tecnologia AI in azienda.

Definire obiettivi chiari

Questo è il punto di partenza nonché quello più importante: le aziende devono determinare un'idea chiara di ciò che vogliono fare con l'AI. In caso contrario, si potrebbero verificare perdite monetarie e forse anche risultati catastrofici per le operazioni aziendali. Stabilire obiettivi specifici e misurabili relativi a ciò che l'azienda intende raggiungere con l'AI si tradurrà in una maggiore efficienza e riduzione dei costi, un miglioramento dell'esperienza del cliente e un'innovazione continua in un settore turbolento e in rapida evoluzione.

Rimanere informati su tecnologie e normative

Sembra scontato ma è fondamentale: rimanere informati sulle ultime tecnologie, sui casi d'uso e sulle normative aiuta le imprese a mantenere il proprio vantaggio competitivo e a scoprire nuovi modi di utilizzare l'AI per migliorare i loro prodotti e servizi e ad automatizzare le operazioni più semplici.

Sperimentare

Testando liberamente l'AI, le aziende possono comprenderne i punti di forza e i limiti e capire come utilizzarla in modo responsabile ed etico. Trattandosi di un tipo di tecnologia in continua evoluzione, è necessario rimanere flessibili nel tentativo di affrontare nuove opportunità e sfide. Per questo, è consigliabile per le aziende investire in progetti pilota per sperimentare in uno spazio privo di rischi le infinite funzioni dell'AI e le soluzioni per il proprio ambiente.

Monitorare e valutare costantemente l'AI

La verifica regolare delle prestazioni dei modelli di AI è necessaria per sapere se stanno fornendo ciò che ci si aspetta da loro. Il monitoraggio aiuta soprattutto a identificare eventuali problemi o distorsioni nel funzionamento di queste tecnologie ed evitare conseguenze indesiderate come mancanza di accuratezza o violazioni di privacy 

Aggiornare e riqualificare i dipendenti 

Con le continue preoccupazioni per la sostituzione del lavoro umano da parte dell'IA, è importante che le aziende continuino a dare priorità alle capacità dei propri dipendenti attraverso iniziative di upskilling e reskilling. e opportunità formative. In questo modo, i lavoratori possono adattarsi meglio ai nuovi ruoli legati alle tecnologie AI e ridurre lo scetticismo nei confronti di questa tecnologia. Microsoft e SAP , per esempio, hanno avviato programmi di formazione per ampliare l'interesse e la conoscenza dei sistemi di AI 

Adottare i principi etici dell'AI 

L'etica sta diventando sempre più importante per le aziende che sfruttano l'AI. Prestare particolare attenzione all'aspetto etico è necessario per evitare bias e pregiudizi negli output della macchina e mantenere la fiducia dei clienti. Paesi come gli Stati Uniti stanno implementando normative obbligatorie per rendere trasparenti le strategie AI delle aziende. È consigliabile che le aziende sviluppino e rispettino le proprie linee guida etiche. I punti chiave sono l'equità, la trasparenza, la responsabilità e la privacy. 

Assicurarsi il consenso e il supporto dei dirigenti

Naturalmente, è auspicabile che le iniziative sull'AI abbiano l'approvazione dei piani alti dell'azienda, al fine di garantire il finanziamento delle risorse cruciali per sviluppare la tecnologia in modo sicuro ed efficace. I leader dovrebbero poi promuovere una cultura aziendale improntata all'innovazione tecnologica e comprendere l'importanza della gestione del rischio quando si tratta di AI.

Dati di qualità

Investire in una forte qualità dei dati e stabilire solide pratiche di governance consente alle aziende di addestrare modelli AI accurati, responsabili e rilevanti per il panorama aziendale odierno. La qualità è fondamentale anche per aiutare la macchina a generare risultati migliori: se il dataset utilizzato per addestrare l'AI è distorto, incompleto o inflazionato da bias, anche i suoi risultati lo saranno. 

Investire nell'infrastruttura dei dati

Infine, proprio perché i modelli AI si basano essenzialmente su grandi quantità di dati, è necessario che le aziende dispongano di una solida infrastruttura in grado di raccogliere, archiviare ed elaborare grandi volumi di dati in modo sicuro ed efficiente.  L'IA generativa, in particolare, richiede dati validi e quindi le aziende che sfruttano questa tecnologia devono investire in buone infrastrutture dei dati per addestrare con successo i loro modelli. L'investimento porta in ultima analisi a risultati aziendali migliori e a una forza lavoro in grado di realizzare appieno l'impatto positivo che l'IA e l'apprendimento automatico possono offrire a un'organizzazione, sia internamente che per i clienti e gli stakeholders.

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