L'intelligenza artificiale si è affermata come la tecnologia più promettente degli ultimi anni. Aziende di ogni dimensione stanno investendo in soluzioni basate sull'IA con l'aspettativa di migliorare l'efficienza, ridurre i costi e prendere decisioni migliori.
Ma dietro l'entusiasmo si cela una realtà scomoda:
Molte aziende stanno implementando l'intelligenza artificiale...
e non stanno ottenendo risultati concreti.
Modelli non utilizzati.
Cruscotti che nessuno controlla.
Automazioni non scalabili.
Secondo le stime di Gartner, vicino al 80% dei progetti di IA non riescono a generare un impatto tangibile sul business.
Il problema non è la tecnologia.
Ecco come avviene l'integrazione.
L'intelligenza artificiale non fallisce perché non funziona.
Fallisce perché Non è collegato al sistema operativo dell'azienda..
Molte organizzazioni considerano l'intelligenza artificiale come un esperimento a sé stante.
Essi attuano:
Ma questi progetti esistono separatamente dal nucleo centrale dell'attività.
Ciò crea tre problemi:
Secondo MIT Sloan Management Review, Le aziende che implementano l'IA come iniziative isolate hanno molte meno probabilità di ottenere benefici duraturi.
L'intelligenza artificiale non genera valore di per sé.
Genera valore quando È integrato nel funzionamento effettivo..
L'intelligenza artificiale non è progettata per sostituire i sistemi.
È progettato per renderli intelligenti.
Il suo ruolo effettivo è:
Quando l'intelligenza artificiale viene implementata correttamente, l'azienda smette di reagire al passato e inizia ad anticipare il futuro.
Ma per raggiungere questo obiettivo, l'IA deve essere connessa a:
Senza queste condizioni, l'intelligenza artificiale non impara.
Elabora solo informazioni prive di contesto.
Uno dei fattori più critici per il successo dell'IA è la qualità dei dati.
Molte aziende dispongono di grandi quantità di informazioni, ma:
Secondo Forrester, fino al 30% di tempo operativo vengono persi per la correzione di problemi di dati.
Quando all'intelligenza artificiale vengono forniti dati errati, essa produce risultati errati.
La qualità dell'intelligence dipende direttamente dalla qualità delle informazioni.
Affinché l'intelligenza artificiale generi valore, deve essere integrata con i sistemi chiave dell'azienda.
Ciò include:
Quando l'IA viene integrata:
Secondo McKinsey, Le aziende che integrano l'IA nei loro processi principali ottengono miglioramenti della produttività tra 20% e 40%.
L'integrazione trasforma l'IA in uno strumento strategico.
Senza integrazione, rimane un esperimento.
La vera trasformazione avviene quando l'intelligenza artificiale si combina con l'automazione.
Ciò consente:
Esempi:
L'intelligenza artificiale non si limita ad analizzare.
È anche un attore.
Molti progetti di intelligenza artificiale falliscono perché l'azienda non dispone di un'architettura tecnologica adeguata.
Un'architettura solida consente:
Senza architettura:
L'intelligenza artificiale non sostituisce l'architettura.
Dipende da lei.
Il passo più importante per le aziende è smettere di considerare l'IA come un esperimento e iniziare a vederla come parte integrante delle proprie attività.
Ciò implica:
Le aziende che riescono a realizzare questa trasformazione trasformano l'intelligenza artificiale in un vantaggio competitivo.
Chi non lo fa, lo trasforma in una spesa senza alcun ritorno.
In Il Gruppo Cloud, Aiutiamo le aziende a trasformare l'intelligenza artificiale in un vero e proprio motore di business.
Il nostro approccio comprende:
Non implementiamo l'intelligenza artificiale basandoci sulle tendenze.
Lo abbiamo implementato come parte di un sistema progettato per generare risultati.
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