L’integrazione dell’AI nel proprio business
L’integrazione dell’Intelligenza Artificiale (AI) nel business, negli ultimi 5 anni, sta crescendo enormemente per diversi motivi.
Cosa dicono gli esperti?
A fotografare la situazione globale è la nuova Guida alla spesa mondiale per l’intelligenza artificiale dell’International Data Corporation (Idc), la quale prevede che nel mondo la spesa per i sistemi di intelligenza artificiale passerà da 85,3 miliardi di dollari nel 2021 a oltre 204 miliardi di dollari nel 2025. Il tasso di crescita annuale composto (Cagr) per il periodo 2021-2025 aumenterà del 24,5%.
Una recente ricerca McKinsey ha analizzato la divergenza tra le imprese di minore e maggior successo del settore retail. Ha evidenziato che gli investitori, negli ultimi anni, si sono buttati sulle aziende con forti capacità tecnologiche di intelligenza artificiale.
Perché tanto movimento verso l’AI?
È molto semplice. La tecnologia guida la capacità di usare i dati aziendali per prendere decisioni, scelte e investimenti che a loro volta produrranno un vantaggio competitivo. Un esempio viene proprio dal mercato del retail. Consideriamo un rivenditore di generi alimentari leader a livello mondiale. È stato rilevato un aumento dal 5% al 7% dei profitti. Ma soprattutto, una riduzione media dal 30% all’50% dell’”out-of-stock” nei negozi, si parla di un risparmio di milioni di dollari.
Per questo motivo centinaia di migliaia di aziende stanno investendo nell’applicazione dell’AI al proprio business. Offre tantissime potenzialità di lettura dati per analizzare insight e dati innovativi fondamentali. Il tutto per sostenere modelli di machine learning e analisi avanzati per trasformare il proprio business.
Per fare altri esempi, secondo una ricerca di Capgemini, il 97% di leader AI ha rilevato benefici quantificabili. Il 94% ha dichiarato di avere avuto benefici che rispondevano appieno alle aspettative o addirittura superato quest’ultime. I benefici inoltre sono distribuiti nelle diverse aree aziendali. Lo studio rivela ulteriormente che il 79% ha rilevato un incremento di performance nelle vendite, mentre resta bassa, 36%, la rilevazione di benefici a livello operativo e di efficienza, eliminando task ripetitivi e manuali. Marcata è quindi nel campione l’efficacia dell’AI sullo sviluppo del business.
Come diffondere l’AI in azienda
L’intelligenza artificiale non può seguire una normale implementazione come le “classiche” tecnologie IT, ma deve essere inserita in un contesto che valorizzi le sue potenzialità. È importante tenere in considerazione tre aspetti:
1. Strategia basata sul contrasto tra software e hardware
Gran parte dell’AI impiegata oggigiorno nelle imprese viene costruita nel cloud, ma quando pensiamo a molti casi d’uso sull’inferenza dell’AI in tempo reale, il potenziale valore per il business è gigantesco, in particolare in ambiti retail o consumer come la biometria, il riconoscimento vocale o i veicoli autonomi, dove è possibile introdurre l’AI nelle applicazioni ad alta intensità di dati. Stiamo assistendo a miglioramenti in termini di velocità e accuratezza delle applicazioni AI aziendali esistenti. Ad esempio: rilevamento delle frodi, supply chain management, motori di raccomandazione, analisi di provenienza dei farmaci, macchine robotiche automatiche, l’utilizzo di sistemi di AR e/o VR nella produzione, gestione della rete elettrica, vendita al dettaglio automatizzata, IoT, call center intelligenti. Viene applicata in tantissimi ambiti, tutti alimentati da AI, e la lista dei potenziali casi d’uso è virtualmente infinita.
2. Strategia che sfrutta dati significativi
La qualità dei dati dev’essere il punto focale delle nuove strategie: con la pandemia il mondo è cambiato, comprese le persone. I comportamenti delle persone sono cambiati e non ci si può più basare su vecchie statistiche. La qualità, quindi, deve essere il fattore di normalizzazione dei dati.
3. Rendere i dati indispensabili per il business
Un altro punto importante è l’integrazione dei dati all’interno delle applicazioni e la disposizione, di chi lavora, di gestirli e combinarli in modo indipendente al fine di ottenere insight rilevanti per loro. Adoperando protocolli di conformità e sicurezza nel ciclo di generazione degli insight e investendo nella maturazione e nel miglioramento delle metriche aziendali e dei metadati, in un’architettura a più livelli, nel perfezionamento continuo della qualità dei dati e nella gestione della loro acquisizione.
Abbiamo visto quindi i numerosi vantaggi e metodi per un’integrazione dell’intelligenza artificiale nel proprio business tramite di software e/o hardware. Non è più futuro l’AI, la sua implementazione è oggi, è già concretezza, anche per le realtà imprenditoriali più piccole.