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Come sviluppare una strategia di intelligenza artificiale: 9 cose che ogni azienda deve sapere

L’intelligenza artificiale (AI) ha il potenziale per trasformare ogni azienda – allo stesso modo (e forse anche di più) poiché Internet ha trasformato completamente il nostro modo di fare business. Da prodotti e servizi più intelligenti a decisioni aziendali migliori e processi aziendali ottimizzati (o persino automatizzati), l’IA ha il potere di cambiare quasi tutto. Le aziende che non sfruttano il potere trasformativo dell’IA rischiano di essere lasciate indietro.

Come sviluppare una strategia di intelligenza artificiale: 9 cose che ogni azienda deve includere
Come sviluppare una strategia di intelligenza artificiale: 9 cose che ogni azienda deve includere


Ecco perché hai bisogno di una strategia di intelligenza artificiale per il tuo business.

Una domanda che mi viene posta spesso è: “Ho ancora bisogno di una strategia AI separata se ho già una strategia di dati”? A mio avviso, sì, dovresti avere entrambi. In teoria, se la tua strategia di dati fosse estremamente completa e pienamente considerata l’uso dell’IA, allora potrebbe essere sufficiente. Ma in pratica, una strategia di dati da sola è raramente sufficiente. Raccomando quindi a ogni azienda di avere una strategia di IA separata .

Quindi cosa dovresti includere nella tua strategia di IA? Quando lavoro con un’azienda per sviluppare la sua strategia di IA, guardiamo alle seguenti nove aree:

Strategia d’affari
La creazione di una strategia di IA per il suo scopo non produrrà grandi risultati. Per ottenere il massimo dall’IA, deve essere legato alla tua strategia aziendale e ai tuoi obiettivi strategici. Ecco perché il primo passo in qualsiasi strategia di intelligenza artificiale è rivedere la tua strategia aziendale . (Dopo tutto, non vuoi affrontare tutti questi problemi e applicare l’intelligenza artificiale a una strategia obsoleta oa obiettivi aziendali irrilevanti.)

In questo passaggio, poni domande come:

La nostra strategia aziendale è ancora giusta per noi?
La nostra strategia è ancora attuale in questo mondo di prodotti e servizi più intelligenti?
Le nostre priorità aziendali sono cambiate?
Priorità AI strategiche
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Ora che sei assolutamente chiaro su dove si dirigono i tuoi affari, puoi iniziare a capire in che modo AI può aiutarti ad arrivarci.

In altre parole:

Quali sono le nostre principali priorità di business?
Quali problemi vogliamo o dobbiamo risolvere?
In che modo l’AI può aiutarci a raggiungere i nostri obiettivi strategici?
Le priorità AI che identificate in questa fase sono i vostri casi d’uso . Per garantire che la tua strategia di intelligenza artificiale sia focalizzata e raggiungibile, non applicherò più di 3-5 casi di utilizzo di AI.

Esempi di priorità AI o casi d’uso includono:

Sviluppare prodotti e servizi più intelligenti
Rendere i processi e le funzioni aziendali (come account, vendite e risorse umane) più intelligenti
Automatizzare attività ripetitive o banali per liberare le persone per attività più redditizie
Automatizzare i processi produttivi
Priorità di adozione dell’IA a breve termine
Trasformare prodotti, servizi o processi non sarà mai un compito durante la notte. Potrebbe volerci del tempo per consegnare i casi d’uso che hai identificato. Per questo motivo, trovo che aiuti anche a identificare alcuni (come in, non più di tre) vittorie veloci di IA – priorità AI a breve termine che ti aiuteranno a dimostrare valore e ad acquisire consenso per progetti di IA più grandi.

Chiedilo a te stesso:

Ci sono opportunità per ottimizzare i processi in modo rapido, relativamente economico?
Quali piccoli passi e progetti potrebbero aiutarci a raccogliere informazioni o gettare le basi per le nostre più grandi priorità di IA?
Successivamente, attraverso ciascuna delle priorità AI o casi d’uso identificati nei passaggi precedenti, è necessario elaborare le seguenti considerazioni:

Strategia dei dati
AI ha bisogno di dati per funzionare. Un sacco di dati. Pertanto, è necessario rivedere la strategia dei dati in relazione a ciascun caso di utilizzo dell’IA e individuare i problemi relativi ai dati chiave.

Ciò comprende:

Abbiamo il giusto tipo di dati per raggiungere le nostre priorità AI?
Ne abbiamo abbastanza di questi dati?
Se non abbiamo il giusto tipo o volume di dati, come otterremo i dati di cui abbiamo bisogno?
Dobbiamo impostare nuovi metodi di raccolta dati o utilizzeremo dati di terze parti?
Andando avanti, come possiamo iniziare ad acquisire dati in un modo più strategico?
Questioni etiche e legali
Non andiamo in giro: l’idea di macchine superintelligenti spiazza la gente. È quindi fondamentale applicare l’intelligenza artificiale in un modo che sia etico e al di sopra del normale.

Qui, dovrai pormi domande come:

Come possiamo evitare di invadere la privacy delle persone?
Ci sono implicazioni legali nell’uso dell’IA in questo modo?
Che tipo di consenso abbiamo bisogno da parte dei clienti / utenti / dipendenti?
Come possiamo garantire che la nostra IA sia libera da distorsioni e discriminazioni?
Le implicazioni etiche dell’IA sono un argomento enorme in questo momento. In particolare, giganti della tecnologia tra cui Google, Microsoft, IBM, Facebook e Amazon hanno costituito la Partnership su AI, un gruppo dedicato alla ricerca e alla difesa dell’uso etico dell’IA.

Problemi di tecnologia
Qui identifica le implicazioni tecnologiche e infrastrutturali delle decisioni che hai preso finora.

Tenere conto:

Quale tecnologia è richiesta per raggiungere le nostre priorità AI (ad esempio, apprendimento automatico, apprendimento approfondito, apprendimento di rinforzo, ecc.)?
Abbiamo già la tecnologia giusta?
In caso negativo, quali sistemi dobbiamo mettere in atto?
Abilità e capacità
Per quelle aziende che non sono Facebook o Google, l’accesso alle competenze di IA può essere una vera sfida. Pertanto, questo passaggio consiste nel rivedere le abilità e le capacità di IA interne all’azienda e nel trovare dove è necessaria un’iniezione di abilità.

Per esempio:

Dove sono le nostre lacune nelle competenze?
Per colmare queste lacune, abbiamo bisogno di assumere nuovi talenti, formare il personale esistente, lavorare con un fornitore di intelligenza artificiale esterna o acquisire una nuova attività?
Abbiamo consapevolezza e buy-in per l’IA dalla leadership e ad altri livelli nel business?
Cosa possiamo fare per aumentare la consapevolezza e promuovere il buy-in?
Implementazione
Qui devi pensare a come trasformare la tua strategia di IA in realtà.

Ciò potrebbe far sorgere domande come:

Come consegneremo i nostri progetti di intelligenza artificiale?
Quali sono i prossimi passi chiave?
Chi è responsabile della consegna di ogni azione?
Quali azioni o progetti dovranno essere esternalizzati?
Cambia i problemi di gestione
Poiché le persone sono così diffidenti nei confronti dell’IA, in particolare ciò che potrebbe significare per il loro lavoro, la gestione del cambiamento è una parte molto importante di qualsiasi progetto di intelligenza artificiale.

Le domande di esempio includono:

Quali dipendenti e team saranno interessati da questo progetto di intelligenza artificiale?
Come possiamo comunicare efficacemente con queste persone riguardo al cambiamento?
Come dovrebbe essere gestito il processo di cambiamento?
In che modo l’IA cambierà la nostra cultura aziendale e come gestiremo tale cambiamento culturale?

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