Perché l'enterprise AI è diventata così popolare?

Proprio come già accaduto con lo sviluppo di internet negli anni '90 e il cloud computing negli anni 2010, numerose aziende si sono avvicinate all'intelligenza artificiale con prudenza, chiedendosi se avrebbe retto al clamore suscitato o se si sarebbe rivelata solo una moda incapace di aggiungere valore reale al business e al settore.

Come hanno potuto testimoniare i suoi primi utilizzatori, l'enterprise AI produce risultati capaci di creare un vantaggio competitivo tangibile. Queste aziende hanno registrato miglioramenti significativi e incrementi di efficienza in una serie di casi d'uso dell'AI, che vanno dall'analisi dei dati alle previsioni, dal processo decisionale all'automazione dei processi, dalla produttività sul posto di lavoro allo sviluppo dei prodotti. Alcuni esempi:

Unitamente ai vantaggi, le aziende devono anche inquadrare le sfide che comporta l'adozione dell'AI, come applicarla ai propri casi d'uso e sistemi, i requisiti tecnici e formativi e i costi. In questo articolo passeremo in rassegna:

• Le varie tipologie di enterprise AI
• I vantaggi e le sfide
• L'AI generativa nel CRM e nell'ERP
• I casi d'uso in diversi settori
• Strategie di implementazione e pianificazione
• Aspetti da valutare in una piattaforma di business AI

Le varie tipologie di enterprise AI

Uno degli aspetti più interessanti dell'enterprise AI è che può essere utilizzata per eseguire compiti sia ordinari che trasformativi. Esempi:

• Ordinari: un dipendente risparmia alcuni minuti (e qualche seccatura) utilizzando un copilot AI per trovare un documento archiviato nel posto sbagliato. I casi d'uso ordinari possono sembrare piccoli, ma se trasposti su vasta scala possono realmente aumentare la produttività.
• Trasformativi: un'azienda manifatturiera risparmia milioni di dollari sfruttando il deep learning per predire quando le sue macchine avranno bisogno di sostituzioni, prima di subire guasti.

Se da un lato è sorprendente, dall'altro questa estrema diversità nei casi d'uso dell'AI può anche rendere difficile decidere da dove iniziare con l'adozione dell'intelligenza artificiale. Per partire con il piede giusto è consigliabile allora acquisire familiarità con le principali tipologie di business AI e le sue applicazioni comuni.

Principali tipologie di enterprise AI

I vantaggi dell'enterprise AI

Man mano che gli strumenti di intelligenza artificiale per le aziende come i copilot, i chatbot e l'AI generativa diventano più sofisticati e adottati diffusamente, le organizzazioni che si avvalgono di queste tecnologie scoprono costantemente nuove modalità di utilizzarle, sempre più innovative. Prima di passare in rassegna casi d'uso più specifici dell'intelligenza artificiale, soffermiamoci su alcuni dei vantaggi di carattere generale della business AI.

Esperienza dell'ambiente di lavoro

L'AI svolge un ruolo cruciale nel migliorare l'ambiente di lavoro sostenendo e potenziando le capacità dei dipendenti:

• Strumenti per la produttività dei dipendenti: i copilot AI consentono ai dipendenti di concentrarsi sulle mansioni a maggior valore aggiunto, aiutandoli a gestire le e-mail, a programmare riunioni e a ordinare i compiti per priorità.
• Sistemi di apprendimento adattivi: le piattaforme di apprendimento basate sull'AI offrono opzioni personalizzate di formazione e sviluppo e si adattano alle preferenze di apprendimento e alla velocità dei singoli dipendenti, rendendo la crescita professionale più partecipata ed efficace.
• Analisi dell'ambiente di lavoro: gli strumenti di AI consentono ai team di innalzare i livelli di soddisfazione e performance dei dipendenti analizzando gli schemi lavorativi e formulando suggerimenti per l'ottimizzazione dei workflow.

Processo decisionale strategico

L'integrazione dell'AI nei processi decisionali aiuta le aziende in termini di precisione e tempestività:

• Insight basati sui dati: i copilot AI e altri strumenti di machine learning per le imprese aiutano i team ad assumere rapidamente decisioni informate analizzando set di dati estesi e formulando raccomandazioni strategiche.
• Previsioni avanzate: gli strumenti di AI generativa per le imprese permettono di anticipare meglio le richieste del mercato e il comportamento dei consumatori utilizzando i dati del passato per predire le tendenze future.
• Analisi per scenari: i modelli di simulazione avanzata aiutano le imprese a esplorare vari scenari strategici, creando le condizioni per una gestione e una pianificazione efficaci del rischio.

Customer experience

L'AI trasforma il modo in cui le aziende interagiscono con i clienti fornendo servizi personalizzati e capaci di adattarsi:

• Personalizzazione su vasta scala: l'AI analizza i dati dei clienti per personalizzare i messaggi di marketing e i suggerimenti di prodotto.
• Assistenza clienti 24/7: i chatbot forniscono risposte istantanee alle richieste di informazioni dei clienti in qualsiasi momento, migliorando così il servizio in termini di disponibilità e di customer satisfaction.
• Insight sui clienti: raccogliendo e analizzando il feedback e il comportamento dei clienti, l'AI aiuta le aziende a comprendere e anticipare le loro esigenze, e a migliorare di conseguenza l'offerta di servizi e prodotti.

Le sfide dell'enterprise AI

Oltre ai vantaggi, vi sono alcune sfide piuttosto comuni di cui le aziende interessate a diventare "AI enterprises" dovrebbero tenere conto. Si tratta sostanzialmente di resistenze culturali, preoccupazioni etiche e barriere tecniche. Gestire efficacemente queste problematiche è fondamentale per il successo a lungo termine dell'adozione dell'enterprise AI.

Ostacoli culturali e organizzativi

• Sfida: se alcuni dipendenti mostrano entusiasmo per l'adozione dell'AI perché la vedono come uno strumento con cui migliorare sul lavoro, altri potrebbero considerarla una minaccia per il loro impiego.
• Best practice: aprire un dialogo trasparente sui vantaggi dell'AI e sul suo ruolo nell'organizzazione può concorrere ad allineare le prospettive dei dipendenti agli obiettivi strategici. È importante dare prova di comprensione ed empatia verso i dipendenti che manifestano preoccupazioni. Anche una proposta di programmi formativi può aiutare i dipendenti ad acquisire fiducia verso i nuovi strumenti di AI.

Considerazioni etiche e di sicurezza

• Sfida: l'intelligenza artificiale introduce questioni etiche e di sicurezza che presuppongono linee guida e protocolli di sicurezza speciali.
• Best practice: l'elaborazione di linee guida di AI responsabile permette di garantire che tutti i membri dell'organizzazione utilizzino l'AI in modo sicuro ed equo. Inoltre, l'implementazione di misure di sicurezza avanzate contribuisce a tutelare i dati sensibili.

Complessità dell'integrazione

• Sfida: la corretta integrazione dell'AI nei sistemi esistenti richiede una pianificazione strategica e un'attenta implementazione.
• Buone pratiche: iniziando con progetti pilota si apre la strada a un'integrazione graduale e si riesce a individuare e affrontare le eventuali criticità in un ambiente controllato.

AI generativa: enterprise AI per ERP e CRM

Uno dei tipi di enterprise AI più promettenti e ampiamente applicabili è rappresentato dai copilot per i sistemi ERP, potenziati dall'AI generativa. I copilot AI arricchiscono i sistemi ERP e CRM già in possesso delle aziende con funzionalità di intelligenza artificiale in linguaggio naturale che possono migliorare clamorosamente il modo in cui i dipendenti operano e innovano, rendendo i processi più adattativi, intelligenti e ottimizzati - solitamente senza richiedere una revisione radicale dei sistemi esistenti.

Applicazioni innovative e impatto strategico

Miglioramento della user experience e della produttività

L'AI generativa consente interazioni in linguaggio naturale con i sistemi ERP, snellendo i processi e rafforzando la produttività. I grandi modelli linguistici, per esempio, possono semplificare la compliance interpretando i testi giuridici e isolando i criteri pertinenti. Lo stesso vale per il CRM, in cui l'AI migliora le interazioni di vendite e assistenza automatizzando le risposte e personalizzando la comunicazione in base agli insight sui dati dei clienti.

Automazione dei task manuali

Oltre alle applicazioni di chat, gli strumenti dell'AI generativa per le imprese possono essere utilizzati per ridurre il lavoro manuale in processi quali la logistica di filiera e la gestione dei dati dei clienti. L'AI, per esempio, può automatizzare la digitalizzazione delle bolle di consegna e dei verbali delle interazioni con i clienti, riducendo drasticamente costi e tempi di elaborazione.

Ottimizzazione dei processi di business

Analizzando i dati forniti dai sistemi gestionali, gli strumenti di AI generativa per le imprese riconoscono gli schemi per ottimizzare i processi di ERP e CRM. Possono generare analisi e modelli di processo pronti all'uso e aiutare le imprese a implementare best practice.

Analisi e processo decisionale

L'AI democratizza il processo decisionale basato sui dati rendendo più facile per i leader e i team lavorare con analisi complesse.

Integrazione cloud di ERP e CRM

Le funzionalità di AI per i sistemi ERP e CRM sono generalmente basate su cloud. Per implementare soluzioni di AI, le organizzazioni che si affidano a infrastrutture on-premise o di cloud privato potrebbero trovarsi nella necessità di adottare un cloud pubblico. Le aziende che desiderano mantenere l'IT on-premise possono creare un ambiente cloud ibrido aggiungendo un cloud pubblico all'infrastruttura esistente. I cloud ibridi permettono alle aziende da un lato di mantenere il controllo sui dati critici e dall'altro di usufruire delle soluzioni avanzate di AI, cybersecurity e scalabilità offerte dai provider di cloud.

Esempi di enterprise AI in vari settori

Oltre a soluzioni aziendali generiche, l'enterprise AI include anche soluzioni specifiche di settore.

Industria automobilistica

Le case automobilistiche sfruttano l'AI per rafforzare i controlli di qualità e sviluppare tecnologie per la guida autonoma sicura.

Settore energia

Prevedendo con precisione la domanda e adeguando l'offerta, l'AI contribuisce a rafforzare l'integrazione e il valore delle fonti energetiche rinnovabili.

Divertimento

I servizi in streaming ricorrono all'AI per personalizzare i suggerimenti rivolti agli spettatori, mentre gli sviluppatori di giochi e le piattaforme riescono a creare ambienti sempre più responsivi e realistici.

Finance

I sistemi avanzati di rilevamento delle frodi e i robo-advisors, potenziati dall'AI, innalzano significativamente il grado di efficienza e sicurezza nel settore finanziario.

Settore sanitario

L'AI ha avuto un impatto clamoroso sull'assistenza medica, migliorando l'accuratezza della diagnostica, consentendo agli operatori sanitari di personalizzare le cure e migliorando gli esiti terapeutici attraverso l'analisi cognitiva dei dati clinici.

Life Sciences

Grazie all'AI, le aziende impegnate nella ricerca genomica e nella scoperta di nuovi medicinali hanno visto contrarsi i costi e i tempi di commercializzazione, e i medici ora sono in grado di personalizzare le terapie in base ai singoli profili genetici.

Settore manifatturiero

Molte aziende manifatturiere sfruttano l'enterprise AI per massimizzare l'efficienza della produzione, ridurre al minimo i tempi di inattività grazie alla manutenzione predittiva e migliorare la sostenibilità.

Settore pubblico

L'AI permette agli enti di automatizzare i processi amministrativi, ottimizzare i sistemi di gestione urbana per il traffico e i servizi di emergenza e rafforzare l'impegno civico.

Sviluppo software

Gli strumenti di AI generativa per le imprese semplificano i processi di programmazione e test per accelerare i cicli di sviluppo, individuare le vulnerabilità per la sicurezza e aiutare gli sviluppatori ad apprendere più rapidamente nuovi linguaggi e framework.

Telecomunicazioni

Nel settore delle telecomunicazioni, l'analisi predittiva potenziata dall'AI favorisce l'erogazione dei servizi e la gestione delle reti, contribuendo a prevenire le disfunzioni e proponendo una customer experience personalizzata.

Strategia e pianificazione dell'enterprise AI

Diventare una "enterprise AI" non significa limitarsi a scegliere la piattaforma o il prodotto giusto, ma presuppone anche una strategia per l'IA dedicata, pianificazione intelligente e un attento lavoro di squadra. Le imprese riescono a valorizzare al massimo gli investimenti in AI quando fissano obiettivi chiari, incoraggiano la collaborazione tra i reparti e si impegnano nell'apprendimento continuo. Di seguito sono riportate alcune considerazioni chiave per le fasi iniziali:

Implementazione gestita internamente o affidata al partner

Un primo passo importante è decidere se pianificare e implementare una piattaforma o una soluzione di enterprise AI affidandosi alle risorse interne o incaricando un partner esperto.

Implementazione gestita internamente

Implementare soluzioni di enterprise AI senza l'assistenza di un partner esterno può essere economico se l'organizzazione dispone delle competenze tecniche, delle risorse e della larghezza di banda necessarie. I vantaggi consistono anche nel controllo totale sull'esecuzione del progetto e nella riservatezza delle informazioni sensibili. Per alcune organizzazioni, tuttavia, un'implementazione gestita internamente può porre problemi quali una curva di apprendimento ripida e un notevole investimento di tempo dei dipendenti.

Implementazione affidata a un partner

Sebbene inizialmente costoso, il ricorso a un partner di enterprise AI mette a disposizione delle aziende conoscenze, risorse ed esperienza specializzate. Le organizzazioni possono implementare con sicurezza la propria soluzione avendo la consapevolezza di aderire alle best practice di settore. La collaborazione con un partner può anche contribuire a ovviare alle lacune di competenze e, in generale, accelera il processo. Le implementazioni guidate dai partner richiedono un'attenta selezione dei vendor più allineati agli obiettivi e alla cultura dell'organizzazione.

Valutazione e definizione degli obiettivi

È fondamentale valutare le capacità disponibili e fissare obiettivi chiari:

• Allineamento degli obiettivi: definisci obiettivi specifici e misurabili da raggiungere tramite la soluzione di AI. Questi obiettivi devono essere in linea con le finalità più generali dell'azienda e il loro raggiungimento deve essere misurabile con metriche chiare. Se, per esempio, una priorità è la riduzione dei costi di esercizio, come obiettivo per le iniziative di AI potrà essere impostato un target di riduzione percentuale.
• Audit dei dati: conduci un serio audit dei dati per valutarne la qualità, l'accessibilità e la sicurezza. Questa valutazione sarà fondamentale per individuare i fattori bloccanti e i settori che devono essere migliorati prima dell'avvio dell'implementazione tecnica.

Allocazione delle risorse

Fondamentale per il successo è la valutazione delle capacità umane e delle risorse di bilancio:

• Budgeting: alloca risorse finanziarie adeguate non solo per l'acquisizione della tecnologia di enterprise AI, ma anche per le spese correnti come aggiornamenti software, archiviazione cloud e misure di cybersecurity.
• Acquisizione dei talenti: per gestire i nuovi strumenti di AI è fondamentale assumere personale qualificato o formare i dipendenti già in organico. L'investimento tecnologico funzionerà come previsto solo se le persone che lo utilizzano avranno le giuste competenze.

Collaborazione

I progetti di business AI sono tanto più vincenti quanto più riescono a coinvolgere tutti coloro destinati a usufruirne:

• Team interfunzionali: forma team che includano addetti dei reparti di IT, analisi dei dati, leadership e utenti finali. Questa strategia inclusiva contribuisce a fare in modo che fin dall'inizio siano presi in considerazione tutti i potenziali impatti e benefici.
• Revisioni periodiche: fissa sessioni di revisione a scadenze regolari per valutare l'avanzamento dell'integrazione dell'AI a fronte degli obiettivi di progetto. Tali revisioni possono concorrere a riallineare gli sforzi con gli obiettivi aziendali e ad adattarsi alle nuove sfide o opportunità.

Adattamento e apprendimento

Con l'enterprise AI che continua a evolversi, le aziende devono fare in modo che si evolvano anche le loro strategie e pratiche relative all'utilizzo di questa tecnologia:

• Formazione continua: elabora programmi di formazione continua rivolti ai dipendenti per stare al passo con i progressi dell'AI e far sì che il personale sia sempre informato e sicuro delle proprie capacità.
• Meccanismo di feedback: introduci meccanismi per raccogliere feedback sulle implementazioni dell'AI da tutti gli stakeholder. Questi riscontri sono preziosi per perfezionare le strategie e gli strumenti di intelligenza artificiale, contribuendo nel tempo a garantirne l'efficacia e l'allineamento alle esigenze degli utenti.

Conclusione: la ridefinizione del business a opera dell'enterprise AI

L'enterprise AI, nelle sue forme consolidate come il machine learning e nelle realizzazioni più recenti come i copilot e l'AI generativa, sta trasformando le imprese migliorandone la produttività, i processi decisionali e il carattere innovativo. I risultati positivi ottenuti dai primi utilizzatori della business AI lasciano intendere che questi strumenti pensati per il business non sono solo una tendenza passeggera, ma una necessità per rimanere competitivi nel mondo digitale.

Tuttavia, affermarsi come "impresa AI" di successo non significa solo scegliere la giusta piattaforma di enterprise AI. È anche necessario promuovere una cultura del lavoro che vada d'accordo con l'intelligenza artificiale, il che richiede formazione, investimenti nella sicurezza dei dati e un utilizzo responsabile dell'AI.

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