La strategia AI definisce una tabella di marcia per l’integrazione dell’IA nel business per migliorare l’efficienza operativa. L’intelligenza artificiale può essere utilizzata per realizzare prodotti e servizi aziendali efficienti. Può ottimizzare i processi aziendali automatizzando le attività ripetitive. Ma per attualizzare il potenziale dell’IA, un’organizzazione ha bisogno di un piano strategico per determinare la maturità dell’IA, elencare le sfide e monitorare i suoi progressi.
L’intelligenza artificiale ha un impatto profondo sul panorama aziendale e guida l’innovazione. La dimensione del mercato dell’IA era di circa $ 330 miliardi nel 2021 e sarebbe stata di circa $ 1400 miliardi nel 2029, con una crescita CAGR del 20,1%. Inoltre, uno studio di Gartner lo ha scoperto
L’80% dei dirigenti aziendali ritiene che l’automazione AI possa essere utilizzata per qualsiasi decisione aziendale.
Con il 72% dei dirigenti che dichiara di avere o di poter reperire il talento AI di cui ha bisogno.
Il 54% delle applicazioni AI passa con successo dal progetto pilota alla produzione.
In questo blog, esploreremo cos’è una strategia AI, la sua fase di pianificazione ed esecuzione e i suoi vantaggi.
Che cos’è una strategia AI?
Avviare un’impresa di intelligenza artificiale senza una strategia di intelligenza artificiale porterà a complicazioni, aspettative vaghe, ritardi indesiderati e, in ultima analisi, l’abbandono del progetto. Un’organizzazione deve definire le proprie esigenze di intelligenza artificiale, le risorse necessarie e la tempistica per costruire una strategia di intelligenza artificiale attuabile per guidare la crescita aziendale.
Fase 1- Piano aziendale e AI
Strategia aziendale e strategia AI
Il primo passo per un’organizzazione nella definizione della propria strategia di intelligenza artificiale è l’identificazione dei propri scopi e obiettivi. L’organizzazione dovrebbe rivisitare la propria strategia aziendale e semplificarla per allinearla alla strategia AI. In questa fase, l’organizzazione dovrebbe rispondere alle seguenti domande:
Quali sono i nostri obiettivi aziendali e in che modo l’IA può aiutarci a raggiungerli?
Perché e dove stiamo usando l’IA?
Che tipo di e quante risorse ci vorranno per eseguire la strategia AI?
Identifica i casi d’uso
Identificare i casi d’uso è una transizione naturale dalle domande poste sopra. In questa fase, l’organizzazione dovrebbe identificare i suoi punti deboli. A tal fine, l’organizzazione dovrebbe elencare 3-5 casi d’uso pertinenti, classificarli in base alla loro importanza e selezionare quelli che possono aiutare a raggiungere obiettivi aziendali significativi o ridurre al minimo il principale problema aziendale. Ad esempio, la visione artificiale può essere utilizzata in ambito sanitario per l’analisi di immagini mediche (ad es. TAC).
Fase 2- Esecuzione (un processo passo-passo per una strategia AI praticabile)
Strategia dei dati
Non esiste intelligenza artificiale senza dati. I dati sono una risorsa per un’organizzazione. La strategia dei dati si riferisce a un piano completo per un’organizzazione per gestire i propri dati. Un’azienda dovrebbe identificare le proprie origini dati, archiviarle, aggiornarle e utilizzarle per obiettivi aziendali e pipeline AI/ML. Durante la formulazione della strategia AI, l’azienda dovrebbe allineare la propria strategia dati con la strategia AI.
Audit e valutazione del rischio
Un’applicazione AI deve essere agnostica quando vengono modificate variabili come colore, sesso o razza. Le applicazioni di intelligenza artificiale distorte possono essere dannose. Una valutazione completa del rischio è necessaria per considerazioni legali, etiche e sociali.
A tal fine, i revisori utilizzano i framework IA, le normative sui dati e l’etica IA per l’ audit delle pipeline IA/ML. Conducendo valutazioni del rischio delle pipeline ML, un’organizzazione crea fiducia nel proprio sistema di intelligenza artificiale.
Infrastruttura tecnologica
L’infrastruttura tecnologica si riferisce all’hardware e al software necessari per la tua strategia di intelligenza artificiale. In questa fase, l’organizzazione determina la potenza di calcolo, le librerie di programmazione, i framework, i servizi di cloud computing, gli strumenti di elaborazione e analisi dei dati e gli strumenti di implementazione necessari per costruire il sistema di intelligenza artificiale.
Manodopera qualificata
L’organizzazione deve identificare il team di cui ha bisogno per costruire il sistema di intelligenza artificiale. Per realizzare l’applicazione AI sono necessari ingegneri dei dati, analisti dei dati, scienziati dei dati, ingegneri dell’apprendimento automatico , ingegneri del software e architetti dell’IA. L’organizzazione dovrebbe comunicare i requisiti di talento al team delle risorse umane per comprendere e colmare le lacune di conoscenza. Il reclutamento dei talenti varia in base al tipo di prodotto AI di cui un’organizzazione ha bisogno. Per i modelli linguistici, sono richiesti dipendenti con esperienza in NLP ( Natural Language Processing ) per il rilevamento degli oggetti e sono richiesti dipendenti per la localizzazione con esperienza in CV (Computer Vision).
Implementazione
Una volta che tutto è a posto, è il momento di eseguire il piano. L’implementazione consiste nelle seguenti fasi:
Raccolta di dati
Preelaborazione dei dati
Analisi dei dati
Modellazione e valutazione
Distribuzione
L’architetto AI comprende gli obiettivi AI dell’organizzazione e guida il team. L’analista dei dati riceve i dati dagli ingegneri dei dati e li preelabora. Dopo la pre-elaborazione e l’analisi, l’analista dei dati condivide le informazioni chiave con il team e le parti interessate. L’ingegnere dell’apprendimento automatico elabora una strategia di convalida adeguata per la modellazione. Una volta selezionato il modello con il miglior risultato, il team di ingegneri del software sceglie una piattaforma sicura per distribuire il modello. Dopo la distribuzione, il modello viene continuamente monitorato e aggiornato per ottenere i risultati desiderati.
Vantaggi di avere una strategia AI
Maggiore efficienza: l’intelligenza artificiale è efficiente nel processo decisionale e può automatizzare le attività ripetitive. Automatizzando i processi banali, i dipendenti possono quindi concentrarsi su attività di alto valore.
Chiarezza: una strategia AI chiaramente definita crea una tabella di marcia facile da seguire e con probabilità di successo. Nella strategia AI, vengono comunicati i ruoli e le responsabilità di tutti i membri del team. Inoltre, aumenta la fiducia delle parti interessate nell’investire nell’impresa.
Vantaggio competitivo: avere una strategia basata sull’IA offre un vantaggio sproporzionato. Ad esempio, una società di revisione che utilizza applicazioni AI lavorerà più velocemente e, a sua volta, farà più affari.
Strategia AI: la via da seguire
La strategia AI è il piano completo di un’organizzazione per integrare l’intelligenza artificiale nella sua strategia aziendale in tandem con la strategia dei dati. L’ecosistema AI continuerà ad espandersi in modo esponenziale con metodi di ricerca all’avanguardia, enormi quantità di dati e enormi risorse computazionali che catalizzeranno la crescita. Un’organizzazione deve stare al passo con il ritmo e rivedere la propria strategia di intelligenza artificiale per ottenere il massimo dal boom dell’IA.
Haziqa Sajid da unite.ai
