Il percorso dell’intelligenza artificiale generativa (AIGen) è all’inizio, ma il suo potenziale sta cominciando a penetrare nel modo in cui operano le organizzazioni. Le nostre esperienze mostrano che le organizzazioni danno sempre più priorità alla creazione di valore e richiedono risultati tangibili dalle loro iniziative con l’intelligenza artificiale generativa . La scalabilità di successo, a sua volta, presenta una vasta gamma di sfide, che abbracciano dalla strategia, ai processi e alle persone, fino ai dati e alla tecnologia. Due delle sfide più critiche per la scalabilità sono la creazione di fiducia (nel senso di rendere l’intelligenza artificiale generativa più attendibile e degna di fiducia) e l’evoluzione della forza lavoro (affrontando le potenzialità dell’AIGen e l’impatto enorme sulle competenze, sui ruoli e sull’organico dei lavoratori). Di seguito un approfondimento di queste quattro aree (valore, scalabilità, fiducia e forza lavoro) per aiutare le organizzazioni ad avanzare in modo più efficace nel loro percorso di AIGen.
Dimostrare, misurare e comunicare valore è fondamentale per il percorso dell’intelligenza artificiale generativa nel modo di lavorare dell’organizzazione. I top manager evidenziano la necessità che gli investimenti nell’AIGen abbiano obiettivi di valore chiari e forniscano risultati tangibili. Sebbene il ritorno finanziario sull’investimento (ROI) sia importante, i fattori di valore come l’innovazione, il posizionamento strategico e la differenziazione competitiva possono essere ancora più importanti. Gli obiettivi di valore e le priorità per l’intelligenza artificiale generativa possono, e dovrebbero, variare in base all’organizzazione, al settore e al caso d’uso. Laddove l’impatto potenziale è strategico e realmente rivoluzionario, la necessità e lo spazio per la sperimentazione, l’apprendimento e l’innovazione sono molto importanti rispetto a situazioni in cui la produttività e il risparmio sui costi sono i principali benefici attesi. Inoltre, l’intelligenza artificiale generativa è così nuova – e avanza così rapidamente – che stimare i benefici è difficile rispetto ad una tecnologia consolidata. Pertanto, oltre gli obiettivi specifici di ROI, è importante non rimanere indietro in questo mercato critico e in rapida evoluzione.
Le organizzazioni esperte dell’intelligenza artificiale generativa hanno implementato interventi su larga scala nel marketing, nelle vendite e nel servizio clienti con la scalabilità orizzontale (su più funzioni o domini) e verticale (all’interno di una singola funzione o dominio) per una migliore efficacia nella creazione di valore. Alcuni dei benefici ottenuti: Migliorare i prodotti e servizi esistenti, Incoraggiare l’innovazione e la crescita, Migliorare l’efficienza e la produttività, Ridurre i costi, Aumentare la velocità/facilità di sviluppo di nuovi sistemi/software, Scoprire nuove idee e intuizioni; Aumentare il fatturato, Migliorare le relazioni con i clienti, Rilevare frodi e gestire il rischio, Spostare i lavoratori dalle mansioni di livello inferiore a quelle di livello superiore.
Le organizzazioni reinvestono i risparmi derivanti dall’intelligenza artificiale generativa in innovazione e ulteriori miglioramenti delle operazioni per la crescita. Il giusto approccio di reinvestimento dipende dalle esigenze specifiche dell’organizzazione. Aree in cui reinvestire tempo e risparmio di costi: Promuovere opportunità di innovazione, Migliorare le operazioni in tutta l’organizzazione, Sviluppare nuovi prodotti e servizi, Espansione internazionale, Scalare l’adozione dell’intelligenza artificiale generativa in tutta l’organizzazione, Migliorare l’infrastruttura di sicurezza informatica, Formazione e miglioramento delle competenze dei dipendenti, Migliorare i sistemi di gestione del rischio, Esplorare nuovi modelli di business, Creare un ritorno per gli azionisti, Creare nuovi posti di lavoro.
Fondamentale per la creazione di valore è la scalabilità che aumenta l’impatto dell’intelligenza artificiale generativa sul business e ne amplia l’utenza: entrambi hanno un forte effetto moltiplicatore sui vantaggi. Tuttavia, molte organizzazioni trovano difficile fare il salto dai progetti pilota e dalle prove di concetto all’implementazione su larga scala. La scalabilità richiede impegno su una varietà di elementi interconnessi che abbracciano la strategia, il processo, le persone, i dati e la tecnologia. Sebbene le sfide associate alla scalabilità dell’intelligenza artificiale generativa siano comuni a molte iniziative di trasformazione digitale, questioni come la gestione del rischio e la governance, la trasformazione della forza lavoro, la fiducia e la gestione dei dati assumono un’importanza ancora maggiore. La fase di ridimensionamento avviene quando i potenziali benefici vengono convertiti in valore reale. Ma è anche quando i potenziali problemi diventano barriere nel mondo reale. E con l’intelligenza artificiale generativa, molte di queste barriere vengono ancora identificate e non comprese.
L’accesso della forza lavoro agli strumenti e alle applicazioni AIGen rimane basso. Le ragioni sono da ricercare principalmente nel rischio rispetto al rendimento, in particolare ai rischi legati ai dati che potrebbe portare a problemi con la protezione della proprietà intellettuale e della privacy dei clienti. Altre preoccupazioni includono: Risultati che possono essere imprevedibili e soggetti a imprecisioni, che minano la fiducia, in particolare se combinati con la mancanza di trasparenza e spiegabilità, Resistenza dei lavoratori all’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa a causa della mancanza di familiarità o della preoccupazione di essere sostituiti.
La mancanza di fiducia continua a essere uno dei maggiori ostacoli all’adozione e all’implementazione su larga scala dell’intelligenza artificiale generativa. Due aspetti chiave della fiducia sono: (1) fiducia nella qualità e nell’affidabilità dei risultati (supportata da una maggiore trasparenza e spiegabilità) e (2) fiducia da parte dei lavoratori che l’intelligenza artificiale generativa renderà il loro lavoro più semplice e non li sostituirà. Per quanto riguarda la fiducia dei lavoratori, una maggiore esposizione agli strumenti aiuterà le persone a sentirsi più a loro agio con la tecnologia e a capire come può aiutarli a svolgere meglio il proprio lavoro. Per quanto riguarda la fiducia nei risultati, la trasparenza e la spiegabilità sono questioni, ad oggi, complesse e in divenire. Attualmente l’AIGen funziona come una scatola nera: prende un input e produce un output. Un prossimo utilizzo di LLM personalizzati e ottimizzati per il proprio settore e caso d’uso specifici, aiuterà l’intelligenza artificiale generativa a produrre risultati più precisi, trasparenti e spiegabili. Inoltre le soluzioni AIGen sono molto sensibili alla buona qualità e ai dati ben strutturati. Se i dati non sono corretti, è molto difficile che l’applicazione sia utile.
Le sfide della forza lavoro influiscono sul ridimensionamento dell’intelligenza artificiale generativa sia sul front-end che sul back-end. Sul front-end, le organizzazioni hanno bisogno di talenti preziosi e scarsi con esperienza nell’AIGen (e nella gestione dei dati) per sviluppare e perfezionare le proprie soluzioni (LLM personalizzati e specifici). Hanno anche bisogno che la forza lavoro complessiva si senta sufficientemente a proprio agio con la tecnologia da essere disposta a utilizzarla per migliorare l’efficienza e l’efficacia. Sul fronte dell’organizzazione, devono capire in che modo la forza lavoro potrebbe essere influenzata dall’implementazione su larga scala dell’AIGen e quindi sviluppare strategie, programmi e politiche per i talenti che abbiano senso sia per l’azienda che per i lavoratori. Come le aziende stanno adattando le strategie per i talenti: Riprogettare i processi di lavoro per sfruttare l’intelligenza artificiale generativa, Progettazione e implementazione di strategie di upskilling e reskilling, Misurare la fiducia e il coinvolgimento dei lavoratori, Avviare programmi di sviluppo della fluidità dell’intelligenza artificiale, Valutare i cambiamenti nell’offerta e nella domanda di competenze, Valutare i livelli target di acquisizione dei talenti e la strategia di accesso all’ecosistema della forza lavoro, Ridisegnare i percorsi di carriera e le strategie di mobilità professionale, Fornitura basata sulle prestazioni e/o incentivi per sfruttare l’intelligenza artificiale generativa. Rimangono necessarie le competenze incentrate sull’uomo e includono: pensiero critico e risoluzione dei problemi, creatività, flessibilità/resilienza e capacità di lavorare in team.
Una sfida chiave per le organizzazioni di oggi è capire come aiutare i lavoratori a sfruttare la potenza dell’intelligenza artificiale generativa per svolgere il proprio lavoro in modo più efficiente ed efficace e creare più valore per l’azienda.
L’efficienza è positiva, l’innovazione e la crescita sono migliori
Nel breve termine, la maggior parte delle organizzazioni considera l’intelligenza artificiale generativa principalmente come uno strumento per migliorare la produttività a livello individuale e l’efficienza a livello funzionale. E mentre alcune organizzazioni stanno iniziando a vedere risultati tangibili in queste aree, altre tendono a essere più focalizzate sull’innovazione e sullo sviluppo di nuovi prodotti e servizi. Nel lungo termine, crediamo che i grandi vincitori utilizzeranno la tecnologia per differenziarsi e creare valore in modi nuovi.
Dimostrare, misurare e comunicare tutti i tipi di valore è fondamentale
Man mano che l’intelligenza artificiale generativa passa dalle possibilità agli aspetti pratici, la scelta dei giusti casi d’uso, la selezione degli strumenti appropriati, la scalabilità e la misurazione accurata dei progressi saranno fondamentali. Un approccio olistico alla realizzazione del valore, sia finanziario che non finanziario, è vitale. Avere i giusti processi in atto per misurare tutto il valore creato dall’intelligenza artificiale generativa, crediamo aiuterà a determinare se si ottiene valore in modi inaspettati. Anche comunicare il valore creato dall’intelligenza artificiale generativa sarà fondamentale per contribuire a creare slancio e sostegno per un progresso continuo.
Affrontare gli ostacoli alla crescita
Per riuscire a scalare, probabilmente si dovrà evolvere contemporaneamente la strategia, i processi, le persone, i dati e la tecnologia. Inoltre, la tua organizzazione avrà probabilmente bisogno di sviluppare forti capacità per la scalabilità sia orizzontale che verticale, il che significa portare le capacità di intelligenza artificiale generativa al maggior numero possibile di lavoratori e allo stesso tempo incorporare profondamente altre capacità in funzioni o processi specifici. La creazione di un team per l’AIGen può aiutare nella modernizzazione dei dati, del talento, della tecnologia e della infrastruttura.
Costruire fiducia attraverso la trasparenza, la familiarità e la tecnologia
Migliorare la fluidità dell’intelligenza artificiale e fornire un accesso più ampio agli strumenti di intelligenza artificiale generativa può aiutare le persone a sentirsi più a loro agio con la tecnologia e ad acquisire una prospettiva più realistica su ciò che può e non può fare. Disporre della giusta gestione dei dati, dell’infrastruttura tecnologica e della governance per contribuire a garantire input di alta qualità e risultati verificati e spiegabili aiuterà anche a creare fiducia.
Comprendiamo che il futuro della gestione delle relazioni con i clienti è legato ai progressi dell’AIGen e un uso avanzato delle piattaforme relazionali CRM. Ecco perché, come società di consulenza agiamo da integratori tra gli obiettivi e le sfide dei clienti e le funzionalità delle tecnologie abilitanti.
Sei interessato all’applicazione della AIGen nella tua organizzazione e vuoi sapere cosa possiamo fare per aiutarti, contattaci, o richiedi l’approfondimento cliccando sul pulsante sottostante.
