Sei motivi per cui non abbiamo visto l’adozione completa di AI
Da una parte, sappiamo che l’intelligenza artificiale è il futuro del business. Dopotutto, la forza lavoro non è abbastanza veloce per stare al passo con la domanda dei consumatori. Detto questo, c’è una grande differenza tra sapere che l’intelligenza artificiale è il futuro e implementare effettivamente l’intelligenza artificiale all’interno dell’azienda con successo. Quest’ultima parte – l’adozione dell’IA – è dove molte aziende si trovano bloccate.
Nessuno ha detto che la trasformazione digitale sarebbe stata facile, ma non sei da solo se hai pensato che l’adozione dell’IA sarebbe stata una passeggiata. L’IA di oggi è un miracolo. Se può tradurre lingue, elaborare fatture e modificare i messaggi di marketing in tempo reale, deve essere una bacchetta magica. Destra? Tranne quando si tratta di implementazione. Sì, l’intelligenza artificiale ha lo scopo di semplificare la tua vita lavorativa. Ma le condizioni di vita reale non sempre collaborano. Se la tua azienda ha avuto meno successo nei suoi sforzi di intelligenza artificiale, non sei solo. I seguenti sono alcuni motivi per cui vedo che l’adozione di AI non riesce a raggiungere la piena penetrazione nelle aziende di tutto il mondo.
Una mancanza di infrastrutture. Proprio come molte aziende hanno realizzato sistemi legacy che li trattenevano dalla piena trasformazione digitale, così è anche che una mancanza di infrastrutture potrebbe impedirle di adottare l’AI. Uno studio recente mostra solo il 15% delle aziende hanno la giusta infrastruttura tecnologica per supportare l’intelligenza artificiale. Cosa significa? Non hanno sistemi che funzionano abbastanza velocemente … in grado di elaborare i dati abbastanza velocemente … in grado di contenere la moltitudine di dati necessari affinché l’intelligenza artificiale funzioni al suo livello ottimale. La tecnologia funzionerà sempre al suo minimo comune denominatore. Una mancanza di infrastrutture, o la mancanza del tipo di infrastruttura avanzata necessaria per l’adozione ottimale dell’IA, ti impediranno di godere appieno dei benefici dell’IA. 5G sarà certamente di aiuto in settori come l’informatica al limite, ma i requisiti generali di infrastruttura per la formazione e l’inferenza includono investimenti significativi nei sistemi di elaborazione e di archiviazione che la maggior parte delle aziende non dispone nei propri data center in sede.
Problemi di dati. Eseguire l’intelligenza artificiale senza dati è come provare a guidare un’auto senza gas. Tuttavia, un recente rapporto ha mostrato che solo il 18% delle aziende ha una strategia in atto per l’accesso e il mantenimento dei tipi di dati necessari affinché l’intelligenza artificiale funzioni in modo efficace. Alcuni potrebbero non averne abbastanza, altri potrebbero avere tonnellate bloccate nei silos, rendendo difficile l’accesso da parte di altre parti dell’azienda. In ogni caso, non opererai al 100% se i tuoi dati non sono puliti, pertinenti, organizzati e accessibili. Per farla breve, finché le aziende non investiranno nella gestione e nell’approvvigionamento di dati di qualità, la loro intelligenza artificiale non sarà efficace.
Una mancanza di talento . Una cosa è lanciare l’intelligenza artificiale. La maggior parte delle aziende può farlo in qualche modo tramite un fornitore as-a-Service che incorpora l’intelligenza artificiale nei propri software di marketing o di vendita, ad esempio. Ma che dire dell’attrazione (e della concessione) del tipo di talento di intelligenza artificiale di qualità di cui potresti avere bisogno per creare una strategia di intelligenza artificiale in tutta la tua impresa? Per le grandi aziende, questo potrebbe non essere un problema. Ma che dire delle piccole e medie imprese che hanno un numero limitato di team e budget IT? Che dire delle società situate al di fuori dei mercati geografici primari che hanno difficoltà a reclutare i tecnici più capaci nelle loro città? Queste aziende potrebbero essere in netto svantaggio nel successo dell’adozione di intelligenza artificiale.
Una mancanza di visione in alto . Così come non tutti i leader sono pronti ad abbracciare il processo decisionale guidato dai dati, non tutti i leader sono pronti ad abbracciare il processo decisionale guidato dalle macchine. I rapporti mostrano che solo il 26% dei senior leader mostra un impegno per le iniziative AI, e solo il 17% degli intervistati ha dichiarato che le loro aziende hanno individuato le opportunità di IA all’interno dell’azienda. Potrebbe essere paura. Potrebbe essere una mancanza di comprensione. Ma il fatto rimane non tutti i leader sono pronti a mordere quando si tratta di AI. E come abbiamo visto nella trasformazione digitale, quando un leader non è a bordo, è incredibilmente difficile ottenere l’adozione per avere effetto.
È costoso. Devi spendere soldi per fare soldi, almeno questo è quello che dicono negli affari. Le grandi aziende possono permettersi di farlo. Prendi Amazon, per esempio. L’intelligenza artificiale svolge anche un ruolo importante nel motore di raccomandazione di Amazon, che genera il 35% delle entrate della società. Si stima che i suoi relatori Alexa potrebbero aggiungere ulteriori $ 10 miliardi di vendite ad Amazon entro il 2020, secondo RBC Capital . Chiaramente, possono permettersi di spendere milioni nell’investimento AI. Sfortunatamente, non siamo tutti Amazon. Molti di noi hanno margini molto più piccoli e molto meno spazio per il ROI tecnologico. È qui che è fondamentale conoscere i modi per coinvolgere e iniziare, anche se su piccola scala. Proprio come i big data, AI
Una curva di apprendimento scoraggiante. Come ho detto molte volte, il cambiamento non è mai facile , men che meno nella trasformazione digitale. L’adozione di AI stessa ha una curva di apprendimento particolarmente impegnativa. A causa di questi problemi, molti hanno scoperto che quello che pensavano sarebbe stato un modo sovralimentato per aumentare l’efficienza è stato come intraprendere un rinnovamento domestico; ogni muro che abbattono porta a un problema completamente nuovo che non si rendevano conto che era lì in primo luogo. Non c’è da meravigliarsi se alcune aziende si sono scoraggiate sbucciando la cipolla dello sviluppo dell’IA. Eppure, c’è speranza. Uno studio recente ha mostrato il 78% delle imprese sentivano di avere un valore significativo o moderato nel loro investimento nell’IA. C’è un potenziale guadagno per coloro che sono disposti a risolvere i nodi nelle loro esperienze di IA. Credo anche che la curva di apprendimento servirà come opportunità per le aziende esistenti e nuove di intensificare. Questa settimana, Microsoft ha annunciato il lancio della sua AI Business School. Questo annuncio sembra tempestivo, poiché sembra che Microsoft stia cercando di offrire una vasta gamma di moduli di formazione gratuita online che aiuteranno le aziende a comprendere meglio i casi d’uso e le opportunità con l’IA. Mi aspetto che altri nel settore della tecnologia seguano l’esempio e propongano programmi di formazione e certificazione online per individui e aziende che cercano un addestramento correlato all’IA. Credo anche che il volume delle università e delle scuole commerciali che offrono corsi di formazione per AI e Advanced Analytics cresceranno rapidamente negli anni a venire.
Nei prossimi decenni, si prevede che l’intelligenza artificiale sia la più grande opportunità commerciale al mondo, sia per le aziende che per le nazioni. L’IA potrebbe far avanzare il PIL globale del 14% nel 2030- $ 14 fino a $ 15 trilioni. Non si tratta di un chump change, motivo per cui, nonostante i problemi dell’adozione dell’IA, dobbiamo andare avanti se vogliamo intervenire. Come lo facciamo? Inizia con le basi. Assicurati di essere completamente digitalizzato in modo da poter estrarre e utilizzare i dati tra i vari reparti. Assicurati che i tuoi progetti di intelligenza artificiale siano scalabili in modo che possano crescere e diffondersi in tutta l’azienda. E, infine, assicurati di avere una strategia IA coesa. A questo punto della trasformazione digitale, semplicemente non puoi avanzare senza uno.