Sbloccare implementazioni dell'AI ad alto impatto in qualsiasi azienda
Le aziende devono scalare l'AI per rimanere rilevanti, ma i primi passi di questo percorso possono sembrare scoraggianti. Eppure, alcune aziende hanno scelto di fare da apripista nell'AI, andando oltre la proof of concept per ottenere risultati misurabili e tracciando la strada da seguire per altre aziende.
Abbiamo incontrato tre di questi innovatori di Team Liquid, Bosch e Bristol Myers Squibb per ascoltare la loro storia e scoprire i loro principi guida per iniziare con l'AI: identificare un problema o un'opportunità aziendale fondamentale, collaborare con gli stakeholder in tutta la tua azienda per definire una soluzione di AI precisa che risponda a tale problema o opportunità e guardare oltre le metriche tradizionali quando si misura il successo.
| Azienda | Settore | Dimensioni dell'azienda | Sede centrale |
| Bosch | High-Tech | 400.000+ | Gerlingen, Germania. |
| Bristol Myers Squibb | Scienze biologiche e sanità | 34.000+ | Princeton, New Jersey, USA |
| Team Liquid | Media, sport e intrattenimento | 300+ | Los Angeles, California, Stati Uniti |
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È interessante notare come ciascuno dei nostri esperti abbia iniziato il proprio percorso nell'AI alla lavagna. Esaminando le proprie aziende per identificare una leva fondamentale di successo, hanno focalizzato la conversazione su problemi o opportunità specifici in grado di accelerare i risultati aziendali.
In qualità di Head of ERP Product Excellence presso Bosch, Gamze Öztürk ha iniziato con un'analisi dei processi esistenti per individuare gap e opportunità di trasformazione. “Partiamo sempre dai reali problemi aziendali, dalle sfide legate ai processi di business che potremmo trovarci ad affrontare”, afferma. “Con oltre 400.000 dipendenti e più di 2.000 sistemi SAP, qualsiasi criticità nei processi Bosch ha ripercussioni di vasta portata. Individuare con attenzione i punti in cui i processi essenziali possono presentare criticità consente un'applicazione più ponderata delle soluzioni di AI e automazione. Questo è stato un insegnamento fondamentale. Prendiamo in considerazione tutti questi processi aziendali prima di passare alla tecnologia, perché l'aspetto importante non è solo la tecnologia, ma il contesto che c'è dietro.”
Kenneth Manalang, Enterprise Architect SAP presso Bristol Myers Squibb, esplora inoltre opportunità per trasformare i processi e consentire ai team di servire al meglio la missione dell’azienda.
"Bristol Myers Squibb è un'azienda farmaceutica globale che scopre, sviluppa e distribuisce farmaci per preservare e prolungare la qualità della vita dei nostri pazienti", afferma. "Ci rivolgiamo ai nostri pazienti, il che significa che dobbiamo definire e creare casi d'uso dell'IA che siano i più preziosi per loro, che aiutino ad accelerare e ampliare il nostro campo d'azione per fornire sempre più farmaci a chi ne ha più bisogno."
Il principio guida secondo cui i processi aziendali critici offrono le maggiori opportunità di trasformazione con l'AI si applica a tutti i settori. L'attenzione estremamente mirata della potenza dell'eSport Team Liquid nell'aiutare i propri giocatori a rimanere competitivi e a vincere le partite è uno dei motivi per cui è leader mondiale nel suo campo. Il Co-CEO e proprietario Steve Arhancet afferma: “Siamo una squadra sportiva, quindi abbiamo la responsabilità di competere e vincere. Disponiamo di un'enorme quantità di dati raccolti da tutte le nostre partite. Dovevamo individuare un caso d'uso in cui poter effettivamente utilizzare questi dati, e si trattava di migliorare la competitività delle nostre formazioni e squadre.”
Collaborare con team aziendali e partner tecnologici
Dopo aver individuato un problema o un'opportunità, per concentrarsi sulla soluzione AI ideale è necessario il contributo di un team interfunzionale. Ad esempio, per Team Liquid, la scelta dello strumento giusto per rafforzare il proprio vantaggio competitivo è stata guidata dalle esigenze dei giocatori. Lo strumento di draft ban/pick di Team Liquid utilizza l'AI per analizzare l'abbondanza di dati proprietari e di terze parti delle partite precedenti e suggerire selezioni ed esclusioni ottimali dei personaggi per le prossime partite.
“C'è molta strategia in gioco, quindi abbiamo pensato: costruiamo qualcosa basato sull'AI per offrire la scelta ottimale associata a questo”, afferma Arhancet. “[I nostri coach] vogliono poter accedere a un'interfaccia simile a ChatGPT e porre domande [e] ottenere immediatamente le risposte. Quindi, abbiamo iniziato dai dati, li abbiamo organizzati e poi vi abbiamo sovrapposto un agente Joule sviluppato su misura affinché potesse interagire con utenti non tecnici.”
Le organizzazioni sono nella posizione ideale per definire business case di AI capaci di generare valore quando le persone che utilizzeranno la soluzione e i fornitori di tecnologia mantengono un dialogo costante. In Bosch, il team di Öztürk “organizza spesso workshop di ideazione congiunti [con] SAP” e con i rispettivi team aziendali. “Riceviamo feedback direttamente dall'azienda e poi, tutti insieme, passiamo alle fasi successive per realizzarlo.”
La combinazione delle conoscenze procedurali degli utenti con le competenze specialistiche dei fornitori aiuta inoltre a evitare sprechi di risorse e progetti pilota isolati che non scalano. Mantenere questo tipo di partnership è anche un obiettivo fondamentale nel lavoro di Manalang come architect presso Bristol Myers Squibb.
“Bristol Myers Squibb non è un'azienda di software IT”, afferma. “Siamo un'azienda che produce e sviluppa farmaci. È qui che entra in gioco la partnership. Coinvolgiamo i nostri utenti aziendali e chiediamo aiuto ai nostri partner di SAP per identificare il problema e capire come possiamo aiutarli ad accelerare il loro lavoro. Questa è la base: comprendere che cosa stiamo realizzando per evitare di creare e attivare inutilmente agenti ovunque.”
Misura il vero valore dei tuoi investimenti nell'AI
Un impatto misurabile deriva dalla collaborazione tra team tecnici e aziendali per individuare dove l'AI può fare maggiormente la differenza e poi realizzare tali scenari. Ma la collaborazione non dovrebbe fermarsi qui. È importante coinvolgere stakeholder diversi nella definizione dei KPI, poiché le metriche tipiche potrebbero non cogliere il valore immateriale dell'implementazione.
“In Bosch, a volte lo definiamo anche ritorno sull'intelligence”, afferma Öztürk, sottolineando che i metodi classici di utilizzo dei calcoli del ROI non hanno sempre senso o non colgono il valore che apporterà nella maggior parte dei casi. “È davvero complicato calcolare il valore dietro l'AI. Quindi ci chiediamo: i processi aziendali sono più accurati o stiamo prendendo decisioni più rapidamente? ed esaminiamo il valore indiretto dietro alla soluzione di AI”.
Vi sono prove di questo ampio ritorno di valore in tutte le soluzioni AI distribuite. In Bosch, l'AI fisica snellisce i complessi workflow di gestione del magazzino. Una soluzione di pick and place integrata nel loro ambiente di magazzino aiuta ad alleggerire le attività manuali nei reparti di produzione. Un sistema SAP completo crea un loop di connessione che coinvolge la robotica di magazzino e i sistemi ERP. SAP Joule attiva il task, i robot lo eseguono e inviano segnali di risposta tramite SAP per chiudere il ciclo.
Bristol Myers Squibb ha esteso il proprio approccio basato sulla missione agli scenari amministrativi e di evasione degli ordini per supportare i processi alla base dei propri programmi, senza sacrificare il coinvolgimento umano richiesto dalla conformità di settore. Un'integrazione tra SAP e Microsoft Teams gestisce le approvazioni delle fatture, notificando al personale le fatture aperte. Agevolare il completamento puntuale e, in alcuni casi, le approvazioni anticipate ha implicazioni finanziarie sotto forma di potenziali sconti o penali per ritardato pagamento quando si lavora con fornitori esterni. Nel frattempo, SAP Batch Release Hub for Life Sciences contribuisce ad automatizzare il processo di rilascio dei lotti e a ridurre il rischio di non conformità qualitativa prima dell'immissione in commercio di qualsiasi farmaco.
L'analisi dei dati basata sull'AI dello strumento di draft ban/pick di Team Liquid ha portato a miglioramenti nelle performance dei giocatori durante le partite e ha favorito implementazioni più estese in tutta l'organizzazione. „Abbiamo iniziato principalmente nell'atletica circa due anni e mezzo fa, ma ora abbiamo cominciato a implementare l'AI in ogni diverso settore aziendale, con ritmi differenti. Abbiamo avuto il vantaggio di utilizzare già molti prodotti SAP diversi, che si tratti di Concur o SuccessFactors, e questo ci consente di favorirne più facilmente l'adozione in tutta l'organizzazione, indipendentemente dal settore aziendale.”
Un modello per il successo dell'AI
Sebbene Bosch, Bristol Myers Squibb e Team Liquid operino in settori diversi e cerchino di risolvere problemi differenti, hanno diversi aspetti in comune che contribuiscono a guidare il successo: partono dalla lavagna per individuare le funzioni ad alto impatto in cui una soluzione di AI garantirà un impatto straordinario, collaborano con un team interfunzionale per definire problemi e opportunità specifici che l'AI può risolvere e includono metriche non tradizionali per misurare il successo.