La consulenza degli esperti di Karlheinz Zuerl e la chiave del successo: centro di competenza AI per team ibridi invece del solo papa AI

👨🏻 Karlheinz Zuerl, CEO di German Technology & Engineering Corporation (GTEC), sottolinea la necessità di introdurre l'intelligenza artificiale (IA) nei team ibridi. Zuerl spiega che spesso esiste una discrepanza significativa tra l'entusiasmo del top management per l'IA e la sua effettiva accettazione nelle operazioni quotidiane. Sottolinea che questo divario può essere colmato al meglio attraverso la collaborazione tra centri di competenza sull'IA e reparti specializzati.

Alla luce del clamore che circonda l'intelligenza artificiale, molte aziende stanno nominando un responsabile di alto livello per l'intelligenza artificiale per integrare all'interno dell'organizzazione quello che è presumibilmente il tema più importante del nostro tempo. Tuttavia, Zuerl ritiene che ciò sia un errore. Sottolinea che le aziende possono trarre vantaggio dall'intelligenza artificiale solo se implementata in tutta la forza lavoro. Ha acquisito queste conoscenze nel suo ruolo di interim manager, una posizione per la quale è stato nominato nel 2024 dalla Steinbeis Augsburg Business School e dalla comunità di interim manager United Interim.

Karlheinz Zuerl descrive vividamente il problema: il processo inizia tipicamente quando il management viene a conoscenza di nuovi sviluppi tecnologici. Segue una fase in cui i team presentano casi d'uso ottimistici, ma spesso contraddittori, al senior management. Spinti da questo entusiasmo, ma senza una direzione chiara, la responsabilità viene in definitiva trasferita a un singolo individuo, che spesso si sente sopraffatto.

🌟 Centro di competenza AI come soluzione

Karlheinz Zuerl sottolinea che non è sufficiente avere un autoproclamato guru dell'IA al timone. Piuttosto, è necessaria una profonda comprensione dei processi operativi per valutare realisticamente dove l'IA sia realmente utile. A suo avviso, la gestione dell'IA è generalmente troppo lontana dalle operazioni quotidiane. Questo vale non solo per i progetti di IA, ma anche per l'introduzione generale di nuove tecnologie. Tuttavia, la discrepanza tra aspettative e risultati effettivi è particolarmente pronunciata nel caso dell'IA.

Come soluzione, Zuerl propone di istituire un centro di competenza per l'IA che riunisca competenze gestionali e operative. Questo hub aziendale per l'IA fornirebbe le piattaforme, i dati e il framework di governance necessari, ovvero le regole per la gestione dell'IA. L'implementazione nei vari dipartimenti verrebbe poi affidata a team delle rispettive aree specialistiche, che si assumerebbero anche la responsabilità di questo processo, chiarisce.

⚖️ Vantaggi di un approccio ibrido o grandiosamente pianificato e sepolto nel caos

Un approccio ibrido all'implementazione dell'IA offre vantaggi significativi. Consente un'ampia integrazione delle innovazioni in tutta l'organizzazione, rendendole parte integrante delle operazioni quotidiane. Al contrario, il tradizionale approccio top-down comporta il rischio che progetti ambiziosi vengano lanciati solo per essere silenziosamente abbandonati mesi o anni dopo, senza lasciare alcun impatto duraturo sull'organizzazione. Spesso, il "guru dell'IA" frustrato, spinto dalla mancanza di progressi nei progetti, lascia l'azienda dopo un po', deludendo i dipendenti rimasti e alimentando un persistente scetticismo verso le innovazioni future.

Nel corso dei suoi decenni di esperienza nella consulenza e nella gestione, Zuerl ha osservato che quanto più frequentemente il management e i dipendenti assistono al fallimento di progetti di innovazione, tanto maggiore diventa la loro sfiducia verso tutti i nuovi approcci. Queste esperienze negative hanno conseguenze disastrose per la cultura aziendale: ampi segmenti della forza lavoro rifiutano categoricamente i cambiamenti all'interno dell'azienda perché hanno visto troppo spesso come il papa di oggi diventi la persona non grata di domani. Con un'implementazione top-down dell'IA, il rischio che questo scenario si ripeta è molto alto.

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🏥🕶️ Per l'implementazione pratica dell'approccio ibrido si consigliano i seguenti passaggi:

1. 💡 Creazione di un centro di competenza sull'intelligenza artificiale

Questo centro dovrebbe essere composto da esperti dotati sia di competenze tecniche che di una profonda conoscenza dei processi aziendali. Il suo compito principale è fornire piattaforme dati e set di regole per l'utilizzo dell'intelligenza artificiale.

2. 📚 Formazione e aggiornamento professionale

L'intera forza lavoro dovrebbe essere formata sui fondamenti e sulle applicazioni dell'IA. Il centro di competenza può fungere da punto di contatto centrale per workshop e programmi di formazione.

3. 🔍 Progetti pilota nei dipartimenti specialistici

Invece di lanciare progetti rischiosi e su larga scala, si dovrebbero prima realizzare progetti pilota più piccoli nei rispettivi dipartimenti. Questi progetti dovrebbero avere obiettivi chiaramente definiti e risultati misurabili per dimostrare concretamente i benefici dell'IA.

4. 🤝 Collaborazione e comunicazione

La stretta collaborazione tra il centro di competenza sull'intelligenza artificiale e i reparti specializzati è essenziale. Incontri regolari e uno scambio continuo promuovono la comprensione e l'accettazione di ulteriori implementazioni tecnologiche.

5. 📈 Monitoraggio e adattamento

Il monitoraggio continuo delle soluzioni di intelligenza artificiale implementate e l'adattamento delle strategie e dei processi in base ai dati e ai risultati raccolti sono fondamentali per il successo a lungo termine.

🚀 Storie di successo e sfide

Un approccio efficace all'introduzione dell'intelligenza artificiale nei team ibridi è riscontrabile in diversi settori. Un esempio è l'industria automobilistica, dove l'uso dell'intelligenza artificiale nella pianificazione e nel controllo della produzione ha portato a significativi miglioramenti in termini di efficienza. In questo caso, esperti di tecnologia hanno collaborato a stretto contatto con i responsabili di produzione per sviluppare applicazioni personalizzate che potessero essere integrate perfettamente nei processi esistenti.

Adatto a:

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L'approccio ibrido si è dimostrato efficace anche in ambito sanitario. Negli ospedali, gli specialisti di intelligenza artificiale collaborano con i professionisti sanitari per sviluppare sistemi di intelligenza artificiale per la diagnostica e il monitoraggio dei pazienti. Questi sistemi supportano medici e infermieri nel loro lavoro e migliorano l'assistenza ai pazienti fornendo dati in tempo reale e consentendo previsioni accurate.

Adatto a:

• AI e Smart Healthcare: utilizzo dell'intelligenza artificiale per migliori servizi sanitari e diagnosi sanitaria 4.0

Tuttavia, ci sono anche delle sfide che non vanno sottovalutate:

📊 Qualità dei dati

La qualità dei dati utilizzati per le applicazioni di intelligenza artificiale è fondamentale per il successo. Le aziende devono garantire che i dati siano puliti, completi e aggiornati.

🔒 Problemi di sicurezza e privacy

L'uso dell'intelligenza artificiale solleva sempre interrogativi sulla protezione e la sicurezza dei dati. Le aziende devono garantire che i dati sensibili siano protetti e conformi ai requisiti di legge.

🔄 Gestione del cambiamento

La transizione verso un'organizzazione basata sull'intelligenza artificiale richiede una gestione attenta. La forza lavoro deve essere coinvolta nel processo di cambiamento e una comunicazione trasparente è fondamentale per ridurre timori e resistenze.

🤖✨ Liberare il potenziale innovativo: team ibridi e intelligenza artificiale

L'introduzione dell'intelligenza artificiale nei team ibridi aumenta significativamente il tasso di successo dei progetti di IA. Combinando competenze tecniche con una profonda comprensione dei processi aziendali, è possibile sviluppare soluzioni su misura che creano un reale valore aggiunto. Questo approccio ibrido non solo promuove l'accettazione delle nuove tecnologie, ma previene anche il fallimento dei progetti di innovazione, contribuendo così a una cultura aziendale positiva.

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