Strategia AI: guida passo passo per integrare l’intelligenza artificiale nel tuo business

L’intelligenza artificiale (AI) è emersa come una tecnologia rivoluzionaria con il potenziale di trasformare il modo in cui viviamo e il modo in cui lavoriamo. In qualità di consulente AI con 9 anni di esperienza nello sviluppo dell’intelligenza artificiale e 6 anni di consulenza strategica sull’intelligenza artificiale, ho assistito in prima persona al potenziale di trasformazione dell’intelligenza artificiale e alle insidie ​​che attendono chi è impreparato.

Immagina un gigante dell’e-commerce alle prese con la gestione dell’inventario, un rivenditore di moda sommerso dai dati sulle preferenze dei clienti o un mercato online alle prese con il rilevamento delle frodi. Questi scenari, una volta considerati inevitabili sfide dell’e-commerce, vengono ora trasformati dalla potenza dell’intelligenza artificiale, comprese tecnologie avanzate come grandi modelli linguistici (LLM) e soluzioni di generazione aumentata con recupero (RAG). Tuttavia, per molte organizzazioni, il percorso verso l’integrazione dell’intelligenza artificiale rimane poco chiaro, irto di ostacoli e opportunità mancate.

L’intelligenza artificiale offre un potenziale immenso, ma senza una strategia chiara le aziende spesso si ritrovano perse in un mare di possibilità, incapaci di tradurre le capacità dell’intelligenza artificiale in valore tangibile. Ogni trasformazione inizia con una visione o una strategia. Per semplificare le cose, ho messo insieme un framework che ti aiuterà a modellare la tua strategia di intelligenza artificiale passo dopo passo, per rendere questo processo il più agevole possibile. Suddividiamolo in pochi passaggi.

Il quadro di sviluppo della strategia di intelligenza artificiale

1. Definisci la tua visione dell’IA

Immagina Emma, ​​CEO di un’importante piattaforma di e-commerce, seduta nel suo ufficio, circondata da rapporti su tassi di conversione in calo e costi di acquisizione di clienti in aumento. Sa che l’intelligenza artificiale potrebbe essere la risposta, ma da dove cominciare?

Il viaggio inizia con definire una chiara visione dell’IA e allineare la tecnologia all’avanguardia con gli obiettivi aziendali principali.

Per l’azienda di e-commerce di Emma, ​​ciò potrebbe tradursi in tre obiettivi strategici:

1. Migliora l’esperienza del cliente attraverso percorsi di acquisto personalizzati
2. Ottimizza le operazioni di inventario e catena di fornitura per ridurre i costi
3. Sviluppa nuove funzionalità basate sull’intelligenza artificiale per stare al passo con la concorrenza

Ma una visione senza specificità è solo un sogno. È qui che entrano in gioco i fattori di valore. Pensa ai fattori di valore come ai ponti tra le tue aspirazioni di intelligenza artificiale e l’impatto nel mondo reale.

Per l’azienda di e-commerce, questi potrebbero includere:

• Crescita aziendale: consigli sui prodotti basati sull’intelligenza artificiale per aumentare il valore medio degli ordini
• Successo del cliente: chatbot basati su LLM e assistenti allo shopping virtuali per l’assistenza clienti 24 ore su 24, 7 giorni su 7
• Efficienza in termini di costi: previsione automatizzata della domanda per ottimizzare i livelli di inventario

Definendo questi fattori di valore, Emma ha ora trasformato una vaga nozione di “uso dell’intelligenza artificiale” in una strategia mirata con risultati chiari e misurabili.

Utilizza la seguente mappa dei fattori di valore quando hai bisogno di idee per iniziare:

2. Identificare e valutare i casi d’uso dell’IA

Con una visione in atto, è tempo di diventare specifici. È qui che molte aziende vacillano, lasciandosi sopraffare dalle possibilità oppure fissandosi su applicazioni trendy ma poco pratiche.

Torniamo alla nostra società di e-commerce. Emma riunisce un team eterogeneo (data scientist, product manager, rappresentanti del servizio clienti ed esperti di logistica) per una sessione di brainstorming sui casi d’uso dell’intelligenza artificiale.

Le idee iniziano a fluire:

• Un modello predittivo per consigli personalizzati sui prodotti
• Una funzionalità di prova virtuale basata sull’intelligenza artificiale per articoli di moda che utilizza la visione artificiale
• Un motore di pricing dinamico per ottimizzare i margini
• Un sistema di generazione di contenuti basato su LLM per descrizioni di prodotti e testi di marketing
• Una soluzione RAG per una base di conoscenza intelligente per assistere i rappresentanti del servizio clienti

Ma non tutte le idee sono uguali. È qui che la valutazione e la definizione delle priorità diventano cruciali.

Consideralo come un gioco di scacchi basato sull’intelligenza artificiale. Ogni caso d’uso è un pezzo sul tabellone. Devi considerare non solo la sua forza individuale, ma come si inserisce nella tua strategia generale.

Il team valuta ciascun caso d’uso in base a due fattori chiave:

1. Valore aziendale: Ciò avrà un impatto significativo sui nostri obiettivi strategici?
2. Complessità: Disponiamo dei dati, delle competenze e delle infrastrutture per attuare tutto ciò?

Tracciano i casi d’uso su una matrice:

• Vittorie veloci (Alto valore, bassa complessità): il motore di raccomandazione del prodotto personalizzato
• Alto potenziale (Alto valore, alta complessità): il sistema di generazione di contenuti basato su LLM
• Bassa priorità (Basso valore, bassa complessità): uno strumento di descrizione del prodotto generato dall’intelligenza artificiale
• Nessun profitto (Basso valore, alta complessità): un programma fedeltà basato su blockchain

Concentrati sui successi rapidi per creare slancio, ma non perdere di vista i progetti ad alto potenziale che potrebbero cambiare le regole del gioco su tutta la linea.

3. Eseguire progetti di intelligenza artificiale

Con i casi d’uso prioritari in mano, è il momento dell’atto finale: Esecuzione. Ma come sa ogni esperto professionista dell’intelligenza artificiale, è qui che si svolge il vero dramma.

L’esecuzione non è un evento una tantum. È un processo continuo di apprendimento, adattamento e miglioramento.

Il flusso di lavoro tipico per un progetto AI contiene le seguenti fasi:

Il percorso verso la maturità dell’IA

Man mano che le aziende progrediscono nel loro percorso verso l’intelligenza artificiale, in genere attraversano cinque fasi di preparazione all’intelligenza artificiale. Comprendere queste fasi può aiutare le organizzazioni a valutare la loro posizione attuale e pianificare il percorso futuro:

1. Consapevolezza:
   • Le organizzazioni riconoscono il potenziale dell’intelligenza artificiale ma non hanno una strategia chiara.
   • C’è un interesse generale per l’intelligenza artificiale, ma mancano piani concreti o risorse dedicate.
   • Le eventuali iniziative di intelligenza artificiale sono ad hoc e scollegate dagli obiettivi aziendali principali.
   • L’obiettivo è l’apprendimento e l’esplorazione delle possibilità dell’intelligenza artificiale.
2. Attivo:
   • Le aziende iniziano a sperimentare progetti di intelligenza artificiale, spesso iniziando con programmi pilota.
   • C’è un crescente investimento nel talento e nelle tecnologie dell’intelligenza artificiale.
   • I casi d’uso iniziali vengono identificati e prioritari.
   • Le organizzazioni iniziano a sviluppare quadri di governance dell’IA.
   • L’attenzione si sposta dall’imparare al fare, anche se in modo controllato e sperimentale.
3. Operativo:
   • I progetti di intelligenza artificiale passano dagli ambienti sperimentali a quelli di produzione.
   • Esiste un chiaro allineamento tra le iniziative di intelligenza artificiale e gli obiettivi aziendali.
   • Le organizzazioni istituiscono team o centri di eccellenza dedicati all’intelligenza artificiale.
   • L’intelligenza artificiale inizia a fornire un valore aziendale misurabile.
   • L’obiettivo è quello di ampliare i progetti di intelligenza artificiale di successo e integrarli nelle operazioni principali.
4. Sistematico:
   • L’intelligenza artificiale è profondamente integrata in molteplici aspetti del business.
   • Esiste una strategia di intelligenza artificiale a livello aziendale con chiare strutture di governance.
   • Le organizzazioni sviluppano funzionalità di intelligenza artificiale avanzate, inclusi modelli e soluzioni personalizzati.
   • L’intelligenza artificiale apporta un valore significativo a varie funzioni aziendali.
   • L’attenzione è rivolta al miglioramento continuo e all’innovazione nelle applicazioni IA.
5. Trasformatore:
   • L’intelligenza artificiale diventa una parte fondamentale del DNA dell’organizzazione, rimodellandone la natura stessa.
   • Le aziende sfruttano l’intelligenza artificiale per creare nuovi modelli di business ed entrare in nuovi mercati.
   • In tutta l’organizzazione è diffusa una cultura dell’innovazione guidata dall’intelligenza artificiale.
   • L’intelligenza artificiale migliora significativamente il processo decisionale a tutti i livelli dell’azienda.
   • L’obiettivo è mantenere la leadership nell’intelligenza artificiale e ampliare i confini di ciò che è possibile fare con l’intelligenza artificiale.

Ogni fase si basa sulla precedente, rappresentando una progressione nella maturità dell’IA. Le organizzazioni possono trovarsi tra fasi diverse o progredire a ritmi diversi in diverse aree della loro attività.

Se non stai esplorando L’intelligenza artificiale al lavorostai dando ai tuoi concorrenti un vantaggio

Il successo dell’implementazione dell’IA si basa su tre pilastri fondamentali: Persone, dati e infrastrutture.

Questi costituiscono la base di qualsiasi strategia di intelligenza artificiale efficace, indipendentemente dai casi d’uso o dal settore specifici.

1. Persone

L’elemento umano è cruciale per il successo dell’IA:

• Crea un team con competenze diversificate, inclusi data scientist, ingegneri ML ed esperti di dominio.
• Garantire una leadership forte e visionaria che comprenda il potenziale e i limiti dell’intelligenza artificiale.
• Promuovere un ambiente favorevole all’intelligenza artificiale che incoraggi il processo decisionale e la sperimentazione basati sui dati.
• Investire nella formazione continua sull’IA per gli specialisti e nell’alfabetizzazione generale sull’IA per tutti i dipendenti.
• Promuovere il lavoro di squadra interfunzionale tra team tecnici e aziendali.

2. Dati

I dati sono il carburante che alimenta l’intelligenza artificiale:

• Assicurati che i dati siano accurati, completi e sufficienti per i tuoi modelli di intelligenza artificiale.
• Sfrutta diverse origini dati per soluzioni AI più solide.
• Rendi i dati facilmente disponibili mantenendo la sicurezza e la privacy.
• Implementare pratiche etiche sui dati e rispettare le normative sulla privacy.
• Sviluppare un piano completo per la raccolta, l’archiviazione e l’utilizzo dei dati.

3. Infrastrutture

La giusta infrastruttura consente lo sviluppo e l’implementazione dell’IA:

• Risorse computazionali: garantisce una potenza CPU/GPU sufficiente per i carichi di lavoro AI.
• Piattaforme IA: investire in strumenti a supporto dell’intero ciclo di vita dell’IA.
• Semplifica il processo di distribuzione e gestione dei modelli di intelligenza artificiale in produzione.
• Scalabilità e sicurezza: Assicurati che l’infrastruttura possa crescere in modo sicuro con le tue iniziative di intelligenza artificiale.

Questi pilastri sono interconnessi: trascurarne uno può minare gli altri. Un approccio equilibrato che affronti tutti e tre gli aspetti è fondamentale per costruire solide basi per il successo dell’IA. Man mano che le organizzazioni progrediscono nel loro percorso verso l’intelligenza artificiale, devono evolvere e rafforzare continuamente questi pilastri per sfruttare appieno il potenziale di trasformazione dell’intelligenza artificiale.

Non dimenticare il ROI nell’intelligenza artificiale

Pur concentrandosi sui tre pilastri del successo dell’IA – Persone, Dati e Infrastruttura – è fondamentale non perdere di vista l’obiettivo finale: generare valore aziendale tangibile. È qui che entra in gioco il ritorno sull’investimento (ROI).

Importanza del ROI nelle iniziative di intelligenza artificiale

1. Giustificazione: il ROI aiuta a giustificare gli investimenti nell’intelligenza artificiale per le parti interessate e a garantire finanziamenti continui per i progetti di intelligenza artificiale.
2. Priorità: Il calcolo del potenziale ROI aiuta a dare priorità alle diverse iniziative di intelligenza artificiale in base al loro impatto previsto.
3. Misurazione: Il ROI fornisce un modo concreto per misurare il successo dei progetti di intelligenza artificiale oltre i parametri tecnici.
4. Allineamento: Concentrarsi sul ROI garantisce che le iniziative di intelligenza artificiale rimangano allineate con obiettivi aziendali più ampi.
5. Miglioramento continuo: Il monitoraggio del ROI consente il miglioramento iterativo delle soluzioni AI per massimizzarne l’impatto aziendale.

Calcolo del ROI per progetti IA

Sebbene misurare il ROI per l’intelligenza artificiale possa essere impegnativo, considera questi approcci:

• Impatto finanziario diretto: misurare i risparmi sui costi o gli aumenti dei ricavi direttamente attribuibili alle soluzioni di intelligenza artificiale.
• Efficienza operativa: quantificare il tempo risparmiato o i miglioramenti della produttività derivanti dall’implementazione dell’intelligenza artificiale.
• Valore del cliente: valutare i miglioramenti nella soddisfazione, nella fidelizzazione o nel valore della vita dei clienti guidati dall’intelligenza artificiale.
• Vantaggio strategico: valutare in che modo l’intelligenza artificiale contribuisce alla differenziazione competitiva o alla posizione di mercato.

Suggerimenti per la valutazione del ROI dell’IA

1. Stabilisci obiettivi chiari: definire fin dall’inizio obiettivi specifici e misurabili per ciascuna iniziativa di intelligenza artificiale.
2. Inizia in piccolo: iniziare con progetti pilota per dimostrare il valore prima di espanderli.
3. Monitorare continuamente: implementare sistemi per monitorare le prestazioni dell’intelligenza artificiale e l’impatto aziendale nel tempo.
4. Essere pazientare: alcuni vantaggi dell’IA potrebbero richiedere tempo per concretizzarsi; considerare sia gli impatti a breve che a lungo termine.
5. Guarda oltre i numeri: Considera i vantaggi immateriali come il miglioramento del processo decisionale o l’esperienza del cliente migliorata.

Ricorda, mentre i tre pilastri – Persone, Dati e Infrastruttura – forniscono le basi per il successo dell’intelligenza artificiale, il ROI garantisce che queste basi si traducano in un reale valore aziendale. Mantenendo il ROI in primo piano nella tua strategia di intelligenza artificiale, puoi garantire che le tue iniziative di intelligenza artificiale non solo sfruttino tecnologie all’avanguardia ma portino anche risultati aziendali significativi.

Concludendo il nostro viaggio attraverso il quadro strategico dell’IA, è chiaro che il percorso verso il successo dell’IA non è né breve né semplice. Richiede visione, pianificazione attenta e esecuzione incessante. Ma per coloro che percorrono con successo questo percorso, le ricompense possono essere trasformative.

La rivoluzione dell’intelligenza artificiale è già qui. La domanda non è se la tua attività sarà influenzata, ma come darai forma al tuo futuro basato sull’intelligenza artificiale. Con una solida strategia e un impegno per l’apprendimento e l’adattamento continui, le possibilità sono illimitate.

Ogni storia di successo dell’IA inizia con un singolo passaggio.

Credito immagine in primo piano: Ideogramma AI