L’Intelligenza Artificiale (IA) è un argomento molto discusso oggi, ma sono davvero poche le aziende che ne traggono un vero valore commerciale.
Contrariamente alla narrativa diffusa che molte organizzazioni stanno adottando con successo l’IA, in realtà solo poche riescono a trarre benefici significativi da questa tecnologia. Secondo un rapporto del 2022 di Gartner, circa il 54% dei progetti IA raggiunge la fase di produzione, un leggero aumento rispetto al 53% del 2019, come riportato nel rapporto di Gartner sull’IA nelle Organizzazioni. Ciò indica una transizione graduale ma limitata dalla fase pilota alla produzione completa.
I leader aziendali stanno diventando sempre più scettici sui vantaggi dell’IA, dopo aver investito tempo, denaro e risorse in soluzioni basate sull’IA senza vedere i risultati attesi. Piuttosto che abbandonare l’IA – opzione non praticabile per la maggior parte – le organizzazioni dovrebbero passare da investimenti pesanti in IA generalizzata all’adozione di IA applicata, più specifica, per ottenere un significativo ritorno sull’investimento (ROI) entro il 2024.
Il futuro è luminoso con l’IA, a patto che le organizzazioni possano sfruttarne efficacemente il ROI. Nonostante i dubbi sul suo valore, l’IA continuerà a svolgere un ruolo cruciale nelle imprese. Ora non è il momento di rallentare l’adozione dell’IA, ma di ricalibrare l’approccio.
Una recente indagine di OneStream Software su 800 leader finanziari in tutto il mondo ha rivelato che oltre la metà (55%) crede che l’IA diventerà integrante nei processi finanziari nei prossimi cinque anni. Ora i team devono cercare soluzioni IA che possano generare un ROI sostanziale. Qui entra in gioco l’IA applicata.
L’IA applicata utilizza funzionalità IA predefinite per soddisfare specifiche esigenze finanziarie o aziendali. Queste soluzioni sono più rapide ed efficienti da implementare, mirano a casi d’uso specifici, producono un ROI più elevato e accelerano il valore ottenibile. I team finanziari comunemente usano l’IA applicata per migliorare la velocità e l’accuratezza nella pianificazione della domanda e nelle previsioni di entrate, rilevare anomalie nei dati storici e automatizzare compiti di routine, specialmente utile data la continua carenza di talenti contabili.
L’IA applicata fornisce intuizioni preziose sui fattori interni ed esterni che influenzano l’attività, consentendo ai leader di guidare le loro organizzazioni con fiducia. Queste intuizioni aiutano a ridurre i rischi, identificare nuove opportunità di business e migliorare efficacemente il processo decisionale complessivo. Queste soluzioni mirate si distinguono come potenti strumenti aziendali per l’impresa moderna.
Benefici dell’IA applicata includono velocità e precisione. Le aziende hanno bisogno di insight tempestivi e accurati per supportare un processo decisionale sicuro e agile. Molti modelli di IA generalizzati non sono in grado di fornire queste informazioni abbastanza rapidamente. Al contrario, l’IA applicata è più rapida da implementare e i suoi risultati sono spesso più accurati, consentendo un accesso più rapido a informazioni vitali per le decisioni aziendali.
Dal punto di vista del marketing, l’IA applicata può offrire previsioni di domanda più accurate per prodotto, canale, area geografica e segmento di clientela, consentendo un marketing più efficace e mirato. Questa strategia massimizza l’impatto delle campagne e riduce al minimo lo spreco di risorse.
Nei dipartimenti finanziari, i team possono usare l’IA applicata per generare previsioni di domanda più accurate, fornendo una base solida per la pianificazione finanziaria e consentendo alle aziende di allocare i budget in modo più efficace e prendere decisioni di investimento più informate.
Il sondaggio AI-Driven Finance ha inoltre mostrato che i leader finanziari globali vedono l’IA come un miglioramento della velocità decisionale dei loro team (49%), una migliore comprensione dei dati (48%), una qualità superiore dei risultati (48%) e un’allocazione ottimizzata delle risorse (38%). Quando l’IA è utilizzata per casi d’uso specifici, può essere significativamente più efficace e utile.
Sebbene l’IA applicata offra un ROI migliore rispetto all’IA generalizzata nella maggior parte degli scenari, permangono alcune sfide da considerare.
I leader aziendali non hanno fiducia nei risultati guidati dall’IA a causa delle esperienze sottotono con l’IA generalizzata. Potrebbero incontrare una mancanza di trasparenza nei modelli alla base dei risultati o lottare per integrare l’IA nei processi aziendali a causa del disallineamento tra i modelli di IA e i valori aziendali. Qui, le capacità specifiche dell’IA applicata aiutano ad aumentare la velocità di creazione del valore e del ROI.
Una soluzione implica fornire trasparenza nei dati e nei risultati derivati dai modelli di IA applicata. I team possono collaborare con partner tecnologici per comprendere la composizione del modello ed eseguire test di scenario per dimostrare l’accuratezza del modello. Inoltre, l’IA su misura, sia per la finanza che per un reparto aziendale specifico, può facilitare analisi e consumo senza soluzione di continuità.
La formazione dei dipendenti è un altro ostacolo nell’implementazione dell’IA. Secondo lo stesso rapporto AI-Driven Finance, quasi un terzo (32%) dei leader finanziari globali ha citato l’implementazione dell’IA come la loro sfida principale, rispetto alle normative e procedure sulla privacy dei dati (31%). Le organizzazioni dovrebbero collaborare con fornitori di tecnologia che offrono best practice e materiali di formazione per istruire i membri del team. Un vero partner soddisferà le esigenze di formazione dei dipendenti piuttosto che limitarsi a consegnare le chiavi della macchina. L’IA automatizzata appositamente progettata per la finanza o il business può anche colmare le lacune di competenze offrendo flussi di lavoro integrati e funzionalità di back-drill per un supporto aggiuntivo ai dipendenti.
La privacy e la sicurezza dei dati potrebbero non essere la sfida principale per l’implementazione dell’IA, ma rimangono una preoccupazione di primo piano. La maggiore preoccupazione qui è che la condivisione di dati riservati con strumenti GenAI generici come ChatGPT potrebbe esporre informazioni sensibili ai concorrenti e al pubblico in generale.
Per mitigare questo rischio, le aziende possono sfruttare LLM appositamente creati e strumenti GenAI con robuste strutture di sicurezza che possono integrarsi con i sistemi esistenti che consentono agli utenti di interrogare dati “accurati” sui propri clienti, dati finanziari, azienda o applicazione software che stanno utilizzando. In sostanza, esistono modi per aggiungere guardrail senza esporre informazioni altamente sensibili.
Trasforma il business in una nuova marcia con l’intelligenza artificiale applicata
Il futuro dell’intelligenza artificiale rimane luminoso poiché sempre più leader riconoscono i vantaggi dell’intelligenza artificiale per la produttività dei team, la collaborazione e il raggiungimento dei risultati aziendali. Molte organizzazioni avranno difficoltà a dimostrare il ROI limitando allo stesso tempo le spese non essenziali considerando l’attuale panorama economico. Rivolgiti ai fornitori di software e IA applicata che la stanno incorporando nelle applicazioni esistenti per aumentare la produttività e risolvere problemi aziendali reali.
Le soluzioni di intelligenza artificiale applicata possono aiutare le aziende a ottenere i massimi risultati dai propri investimenti e ottenere informazioni predittive che le aiutano a crescere in modo redditizio. Le aziende passeranno a una nuova marcia grazie al ROI e alle opportunità offerte dalle funzioni di intelligenza artificiale appositamente progettate.