La strategia dell’Intelligenza Artificiale (IA) rappresenta un’importante tabella di marcia per le aziende che desiderano integrare l’IA nel loro business, al fine di migliorare l’efficienza operativa. Grazie all’IA, le aziende possono creare prodotti e servizi efficienti e ottimizzare i processi aziendali attraverso l’automatizzazione di attività ripetitive. Tuttavia, per sfruttare appieno il potenziale dell’IA, è fondamentale che le organizzazioni sviluppino una strategia chiara per valutare la maturità dell’IA, identificare le sfide e monitorare i progressi.
L’IA ha un impatto profondo sul panorama aziendale e guida l’innovazione. Secondo le previsioni, il mercato dell’IA è destinato a crescere esponenzialmente, passando dai circa 330 miliardi di dollari del 2021 ai 1400 miliardi di dollari del 2029, con una crescita annua composta del 20,1%. Inoltre, l’80% dei dirigenti aziendali ritiene che l’automazione dell’IA possa essere utilizzata per qualsiasi decisione aziendale, con il 72% che dichiara di avere o di poter reperire i talenti dell’IA di cui ha bisogno, e il 54% delle applicazioni di intelligenza artificiale che superano con successo la fase pilota e diventano operative.
Avviare un’impresa di intelligenza artificiale senza una strategia ben definita potrebbe portare a complicazioni, aspettative vaghe, ritardi indesiderati e, in ultima analisi, all’abbandono del progetto. Pertanto, 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.
Il primo passo per un’organizzazione nella definizione della propria strategia di intelligenza artificiale è l’identificazione degli obiettivi da raggiungere. L’organizzazione dovrebbe quindi allineare la sua strategia aziendale alla strategia dell’IA, chiedendosi ad esempio quali sono gli obiettivi aziendali e come l’IA può aiutarla a raggiungerli, dove e perché stanno utilizzando l’IA, e di quali risorse avranno bisogno per attuare la strategia dell’IA.
L’identificazione dei casi d’uso costituisce una transizione naturale dalle domande sopra poste. In questa fase, l’organizzazione dovrebbe identificare i propri punti deboli, 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. mentre l’analisi predittiva può essere utilizzata per migliorare la gestione della catena di approvvigionamento.
Inoltre, i dati costituiscono una risorsa essenziale per l’IA. Pertanto, l’organizzazione dovrebbe sviluppare una strategia dei dati completa per la gestione dei propri dati. Ciò significa identificare le origini dei dati, archiviarli, aggiornarli e utilizzarli per gli obiettivi aziendali e le pipeline AI/ML. Durante la formulazione della strategia dell’IA, l’organizzazione dovrebbe allineare la sua strategia dei dati alla strategia dell’IA.
Inoltre, è importante valutare i rischi legali, etici e sociali associati all’IA. Pertanto, i revisori utilizzano i framework dell’IA, le normative sui dati e l’etica dell’IA per l’audit delle pipeline dell’IA/ML. Conducendo valutazioni del rischio delle pipeline ML, un’organizzazione crea fiducia nel proprio sistema di intelligenza artificiale.
L’infrastruttura tecnologica è un’altra componente chiave della strategia dell’IA e include l’hardware e il software necessari per il sistema di intelligenza artificiale. In questa fase, l’organizzazione deve determinare 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.
Infine, l’organizzazione deve identificare il team necessario per costruire il sistema di intelligenza artificiale. Questo può includere 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.
In sintesi, l’adozione di una strategia dell’IA aiuta le aziende a raggiungere una maggiore efficienza, chiarezza e vantaggio competitivo. L’IA è una tecnologia in continua evoluzione e le organizzazioni devono rimanere aggiornate sulle ultime tendenze e sviluppare una strategia di intelligenza artificiale per sfruttare appieno il potenziale dell’IA e guidare la crescita aziendale.