Intelligenza artificiale in azienda: come facilitarne l’adozione e consigli pratici per i manager

L’intelligenza artificiale in azienda non è più un hype, ma una realtà. Parafrasando la famosa canzone di George e Ira Gershwin, possiamo dire: “AI is here to stay”.

Sono tante le definizioni di intelligenza artificiale, coniate a partire dalla famosa domanda che il padre dell’informatica Alan Touring si pose nell’opera “Computing Machinery and Intelligence” del 1950: “le macchine possono pensare?”. Chiariamo dunque cosa intendiamo in questo articolo per intelligenza artificiale: quei sistemi informatici o quelle macchine capaci di risolvere problemi mostrando capacità finora appannaggio dell’uomo come il ragionamento, l’apprendimento, la pianificazione e la creatività. In questo senso, l’AI è già da tempo diventata parte della nostra vita quotidiana: a casa (pensiamo agli smart speaker o ai sistemi di raccomandazione di Netflix e altri servizi di streaming video) e fuori casa (pensiamo alle automobili con i sistemi di assistenza alla guida – ADAS).

L’importanza di integrare l’AI nelle strategie aziendali

E nelle aziende? Molti degli strumenti che utilizziamo quotidianamente nel nostro lavoro sono già integrati con soluzioni AI-powered: pensiamo ad esempio alla funzione Copilot che Microsoft ha reso disponibile assieme al suo motore di ricerca Bing.

In alcuni casi l’implementazione dell’AI non è dunque una questione di investimenti onerosi e complicate soluzioni a livello IT: è già a portata di mano di tutti i dipendenti. È evidente però come la semplice disponibilità di strumenti AI-powered non basti di per sé a ritenere completato il processo di adozione dell’AI nella propria impresa: servono precise strategie, approcci e obiettivi per far sì che la propria organizzazione sfrutti in maniera consapevole e continua le potenzialità dell’intelligenza artificiale.

Intelligenza artificiale in azienda: applicazioni pratiche ed esempi

Di fronte al dilagare di applicazioni e ambiti di utilizzo dell’intelligenza artificiale, l’adozione dell’AI all’interno delle aziende diventa un fattore chiave per la competitività delle stesse. La maggior parte delle imprese sembra averlo compreso: secondo l’ultimo report “Future of work” del World economic forum, infatti, oltre il 75% delle aziende intende adottare queste tecnologie entro i prossimi cinque anni.

Gli early adopter, cioè chi ha già implementato l’AI a livello aziendale, stanno aumentando gli investimenti in questo campo in quanto ne hanno già sperimentato i vantaggi, come ha dichiarato il Senior Vice President di IBM Software, Rob Thomas, nella ricerca “IBM Global AI Adoption Index 2023” condotta da Morning Consult per conto della multinazionale statunitense.

Vediamo dunque alcune delle applicazioni pratiche dell’intelligenza artificiale all’interno delle aziende, con i relativi vantaggi:

• Analisi ed elaborazione dati: l’AI può processare in tempi rapidi un’ampia mole di dati in modo accurato e coerente, riducendo le probabilità di errore. L’analisi dei dati, ad esempio provenienti da sensori montati su macchinari industriali, può servire per monitorare in tempo reale il funzionamento delle infrastrutture e, in chiave predittiva, per programmare interventi di manutenzione.

• Efficienza e automazione dei processi: l’AI consente di automatizzare processi manuali o ripetitivi, riducendo il carico di lavoro per i dipendenti e migliorando così la produttività. Il tempo sottratto a task ripetitivi può essere liberato per scatenare la creatività e favorire l’innovazione.

• Assistenza dei clienti: nelle aziende che prevedono servizi di customer care, queste attività possono essere potenziate o completamente demandate all’intelligenza artificiale, ad esempio attraverso smart chatbot o virtual human, operativi 24 ore su 24 per garantire assistenza continua e tempestiva ai clienti. Algoritmi sempre più raffinati consentono di fornire risposte sempre meno generiche e sempre più tailor-made, ossia tarate sugli effettivi bisogni degli utenti.

Intelligenza artificiale in azienda: sfide e considerazioni etiche

A fronte dei vantaggi, bisogna considerare anche i rischi. L’adozione dell’AI all’interno delle aziende non è infatti un percorso privo di sfide. La principale, stando anche alla già citata ricerca “IBM Global AI Adoption Index 2023”, riguarda la carenza di competenze e la conseguente necessità di formare e/o riqualificare (up- e re-skilling) i propri dipendenti.

L’utilizzo dell’AI, soprattutto quella generativa, pone poi problematiche che riguardano la riservatezza dei dati – dei propri dipendenti e dei clienti – oltre che di natura etica, come la perpetuazione di bias legati alle modalità di addestramento dell’AI o problemi di trasparenza e accountability.

Come implementare l’AI in azienda

Ora che il quadro della situazione è più chiaro, cerchiamo di capire come poter facilitare l’adozione dell’AI all’interno di un’azienda. Partiamo da una premessa: non c’è una soluzione one-fits-all, ma ogni organizzazione dovrebbe capire quali sono le proprie esigenze e, in base a quelle, definire un approccio, delineare una strategia e soprattutto chiarire gli obiettivi che si vogliono ottenere.

AI Adoption: l’approccio Logotel

Un esempio concreto di approccio all’adozione dell’AI in azienda è quello che stiamo sperimentando in Logotel. Abbiamo progettato un laboratorio pratico in cui, partendo dai tool di AI generativa sicuri, già disponibili nei sistemi aziendali o in rete – con focus specifico sugli strumenti della suite Microsoft365 – ne incentiviamo l’utilizzo nella quotidianità, potenziando le capacità cognitive, la creatività e l’efficacia delle nostre persone nel proprio lavoro.

Il laboratorio è un modo concreto e coinvolgente per imparare a conoscere la tecnologia e a utilizzarla. Grazie alla pratica continua, le persone convolte sviluppano un mindset generativo coltivato attraverso l’agire quotidiano: il cambio di paradigma necessario per affrontare sistemi complessi e non lineari.

Le fasi per implementare l’AI in azienda

Proviamo adesso a individuare alcune fasi nel processo di implementazione dell’AI.

Una prima fase di studio è necessaria: avere una conoscenza chiara sull’AI e i suoi concetti chiave – machine learning, reti neurali, algoritmi – aiuterà a capire le sue applicazioni concrete in azienda.

Sulla base di un’analisi dei processi aziendali si devono poi individuare le aree in cui l’AI può apportare miglioramenti significativi, e creare un team – composto da Innovation e digital manager, esperti di AI, data scientist, ma potenzialmente allargabile a chiunque voglia sperimentare e anche ad esperti esterni all’organizzazione – che sia responsabile dell’implementazione.

La fase della sperimentazione è fondamentale: una volta individuate le soluzioni di AI ritenute più idonee, bisogna testarle e valutarne i risultati. In questa fase occorre tenere a mente che l’AI evolve a un ritmo esponenziale: sono disponibili sempre nuovi tool e i vecchi vengono costantemente aggiornati. Bisogna dunque adottare un approccio iterativo e predisporsi a una sperimentazione continua. In parallelo bisogna agire sulla formazione continua di manager e dipendenti, per aggiornare costantemente le competenze e le conoscenze e restare al passo delle innovazioni.

È infine importante monitorare e valutare l’efficacia delle soluzioni AI adottate: se qualcosa non funziona la si può correggere, o si possono individuare le nuove soluzioni tra quelle più promettenti individuate attraverso la sperimentazione continua.

Conclusioni

L’AI è ormai da anni intorno a noi e già “dentro” molti dei prodotti e servizi con cui interagiamo quotidianamente sia nel tempo libero, sia in quello lavorativo. Le aziende devono avere una chiara strategia su come implementare le soluzioni AI-powered utili per conseguire i propri obiettivi, sulla base dei loro bisogni. Per farlo devono agire soprattutto sulla mentalità dei propri dipendenti – aiutandoli a superare le resistenze al cambiamento e a sviluppare un’attitudine alla sperimentazione – e sulle loro competenze, con continui percorsi di up- e reskilling.

Una volta che l’AI sarà incorporata in modo oculato, le aziende ne ricaveranno vantaggi in termini di efficienza, innovazione e competitività.