Un tempo parte della fiction popolare e dei programmi televisivi, l’intelligenza artificiale è passata dal dominio della fantasia e della fantascienza alla realtà della vita quotidiana. L’adozione dell’IA è stata la più rapida nelle aziende ed è pronta a portare alla rivoluzione digitale. Da anni le imprese lavorano attivamente per diventare leader. Ma il viaggio da collaboratore a leader è difficile e travagliato poiché il panorama dell’IA è in continua evoluzione e le aziende devono tenere il passo con questo cambiamento.  

La necessità di un processo decisionale efficace ed efficiente è vitale a tutti i livelli: strategico, operativo e tattico, quindi realizzare un ROI più elevato diventa un viaggio senza soluzione di continuità dalla pianificazione all’esecuzione. Inoltre, con il panorama tecnologico in continua evoluzione, lo storage e l’informatica hanno aiutato i professionisti dell’IA a estrarre più rapidamente i big data, concentrandosi sull’automazione end-to-end. Ciò porta le aziende a ripensare il loro ecosistema di intelligenza artificiale, che potrebbe evolversi da un ambiente basato sui servizi a un ambiente di prodotto abilitato all’intelligenza artificiale.

Ma per emergere come leader nell’ecosistema, le aziende devono trasformare la propria forza lavoro o collaborare con il giusto fornitore di servizi di intelligenza artificiale per creare una forza lavoro AGILE. 

I componenti essenziali di questo quadro devono avere una visione integrata di:

Livello di base: ogni organizzazione desidera trasformare il proprio processo decisionale attraverso dati e approfondimenti, ma non dispone dell’architettura dei dati necessaria. La maggior parte delle aziende ha iniziato a investire pesantemente in progetti di trasformazione dei dati, ma non dispone della strategia di unificazione per allineare la propria visione aziendale con i propri dati e casi d’uso. Il livello dati è unico per un’azienda e non può avere un approccio unico per tutti. Il livello CXO (CEO, COO, CTO, CIO, CCO, CMO, CDO, CSO, ecc.) deve essere integrato per guidare la strategia dei dati aziendali utilizzando una lente di unificazione. 
Livello di sperimentazione : la risoluzione dei problemi si è evoluta nel corso degli anni considerando il contesto aziendale, la matematica e l’applicazione tecnologica. La necessità di sviluppare la soluzione migliore (accurata, efficiente ed economica) dovrebbe essere guidata dall’investimento in team interfunzionali che potrebbero lavorare in configurazioni AGILE per trovare soluzioni rapide. Le imprese dovrebbero essere disposte a correre più rischi e sostenere un approccio FAIL FAST per tenere il passo nella corsa all’innovazione. 
Livello di produzione : a meno che una soluzione non sia scalabile, le aziende faranno fatica ad abilitare soluzioni di intelligenza artificiale come parte del loro processo decisionale. La necessità di un’architettura di codice riutilizzabile insieme all’automazione end-to-end potrebbe aiutare a raggiungere una soluzione desiderabile. La tecnologia giocherà un ruolo fondamentale nel trasformarla in un’architettura “ModelOps”. Un obiettivo importante di ModelOps dovrebbe essere quello di automatizzare l’implementazione, il monitoraggio, il miglioramento e la governance di questi modelli di intelligenza artificiale in esecuzione 24 ore su 24, 7 giorni su 7 all’interno dell’azienda. Man mano che le aziende maturano, queste applicazioni AI costituiranno la base del processo decisionale in vari processi.
Livello di presentazione : la narrazione visiva insieme a un’articolazione efficace può essere un’ottima strategia nella diffusione di intuizioni e attuabile a vari livelli. La narrazione aziendale deve variare da un livello esecutivo a uno tattico, e quindi la narrazione e il livello di dettaglio varieranno a seconda del pubblico. Questo livello diventa il driver più importante nell’adozione del processo decisionale guidato dall’intelligenza artificiale e quindi deve essere coerente con tutti gli altri livelli per un’implementazione efficace.
Man mano che un’azienda si evolve da un’organizzazione guidata dai servizi a una con offerte di prodotti abilitati per l’intelligenza artificiale, la gestione del cambiamento diventerà il suo motore più importante per ottenere benefici. Le aziende devono creare un ecosistema o collaborare con un partner per nutrire la propria forza lavoro nel loro percorso per diventare leader dell’IA. Le aziende devono essere:

 Agile : i leader aziendali devono essere agili per stare al passo con il cambiamento e continuare a prendere decisioni critiche utilizzando le nuove tecnologie disponibili. Devono prevedere un piano a lungo termine ma non fissarlo nella pietra. I leader aziendali dovrebbero essere visionari agili che costruiscono strategie e roadmap che si adattano ai rapidi cambiamenti.

Impara a disimparare : i leader dell’IA devono lasciar andare le nozioni preconcette e cercare la conoscenza in nuove aree. La creatività insieme allo sviluppo iterativo può aiutare nell’innovazione.
Essere dirompenti : il vecchio modo di fare le cose deve lasciare il posto a nuovi approcci, a volte rischiosi. Volontà di assumersi dei rischi e creare una cultura del pensiero fuori dagli schemi che consenta la gestione del cambiamento a tutti i livelli di leadership.
Gestire la conoscenza : le imprese dovrebbero investire nell’ambiente in cui la conoscenza può essere creata, scoperta, condivisa, trasferita, adottata e applicata. Un hub di conoscenza a livello aziendale potrebbe consentire all’azienda di muoversi più velocemente piuttosto che essere disconnessa in diversi silos. L’attivazione di una cultura della condivisione e dell’apprendimento dalle esperienze degli altri potrebbe favorire la fiducia e una migliore collaborazione.
Quale futuro della tecnologia moderna, l’IA è diventata più di una semplice tecnologia indipendente. Rende le decisioni più intelligenti, i dati più preziosi e gli strumenti più efficienti. L’intelligenza artificiale creerà interruzioni e nuovi modi di lavorare, oltre a facilitare la trasformazione digitale. Quindi, la necessità del momento è abbracciare l’IA e testimoniare l’accelerazione, l’innovazione e la trasformazione che porterà in ogni ambito della vita. 

Di ihal