L'IA generativa ha conquistato le imprese di tutti i settori, ma dopo un inizio promettente, ora le aziende si trovano con numerosi progetti che non hanno raggiunto la produzione e, di fatto, con investimenti che non stanno portando alcun valore.
Gary Drenik, autore per Forbes, spiega che gran parte delle compagnie non sono ancora riuscite a trarre alcun valore dalla tecnologia perché gli LLM sono in grado di svolgere una grande quantità di task e non è semplice identificare e plasmare le attività che possono portare più benefici.
Drenik, riportando un commento di Ben Schreiner, Head of AI and Modern Data Strategy Business Development at AWS, evidenzia che affinché una strategia di implementazione di IA generativa abbia successo, il processo deve mettere in primo piano i dipendenti, i processi di business e i consumatori.
Abbattere le barriere di adozione tra i dipendenti
Affinché le strategie di adozione e implementazione dell'IA generativa abbiano davvero successo, il primo passo è coinvolgere i dipendenti per abbattere le barriere di adozione.
L'IA può automatizzare molti task e velocizzare il lavoro quotidiano delle persone permettendo loro di dedicarsi ad attività a più alto valore, ma solo se i dipendenti si sentono davvero a loro agio con la tecnologia e ne comprendono il potere trasformativo.
C'è ancora molta diffidenza nei confronti dell'IA da parte dei dipendenti, legata soprattutto alla paura che la tecnologia possa sostituirli. Solo attraverso sessioni di formazione approfondita è possibile insegnare ai collaboratori a comprendere i tool e coglierne i benefici, vedendoli come un supporto automatizzato che può aumentare le loro capacità.
"I sistemi di IA sono predittivi, non deterministici, e ciò rende critico l'approccio human-in-the-loop" afferma Schreiner. Nello scegliere i nuovi strumenti aziendali è importante partire dall'esperienza dei dipendenti e trovare insieme le soluzioni giuste per migliorare il lavoro di tutti.
Revisionare i processi di business
Un altro punto fondamentale della transizione tecnologica consiste nel revisionare i processi di business per individuare i colli di bottiglie e le inefficienze. Prima di automatizzare gli workflow bisogna assicurarsi che vengano svolti in maniera ottimale, altrimenti l'IA non potrà potenziarli.
Questa attività comprende, tra le altre cose, l'abbattimento dei silos aziendali che impediscono la condivisione dei dati e la collaborazione dei team. Le informazioni devono essere facilmente reperibili, di qualità e protette in maniera adeguata per evitare perdite di dati sensibili.
Per le aziende è fondamentale inoltre definire KPI precisi per misurare il successo delle iniziative di adozione dell'IA e introdurre limiti per evitare che le potenzialità della tecnologia sfuggano di mano.
Focus anche sui consumatori
A guidare le iniziative di implementazione di IA generativa devono essere anche i rapporti con i consumatori, siano essi clienti finali o altre aziende. L'obiettivo deve essere quello di aumentare le vendite e il ritorno per il singolo consumatore; questo è possibile solo comprendendo i bisogni dei clienti e rispondendo alle loro necessità.
Le richieste dei consumatori sono in continua evoluzione ed è possibile soddisfarle sviluppando soluzioni tecnologiche d'avanguardia. Un esempio sono gli agenti intelligenti che supportano i clienti nel loro percorso d'acquisto tramite consigli personalizzati ed esperienze coinvolgenti in grado di farli sentire unici e ascoltati.
Nel perseguire un percorso d'innovazione basato sull'IA, è importante partire da progetti con uno scope ristretto che massimizzino i benefici e riducano al minimo i rischi.
I progetti di maggior successo sono quelli i cui benefici possono essere quantificati e che hanno quindi un impatto tangibile sul business. È sempre consigliabile iniziare da processi con confini ben definiti e poi integrare progressivamente nuove migliorie in modo da tenere sempre sotto controllo l'andamento dell'implementazione.
.jpg?width=182)
