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

Considerato il clamore che circonda l’intelligenza artificiale, molte aziende nominano un manager AI di alto livello per portare all’interno dell’azienda quello che è presumibilmente l’argomento più importante del nostro tempo. Ma Zuerl lo vede come un errore. Sottolinea che le aziende possono trarre vantaggio dall’intelligenza artificiale solo se viene introdotta in tutta la forza lavoro. Ha acquisito queste conoscenze nel suo ruolo di manager ad interim, posizione per la quale è stato nominato nel 2024 dalla Steinbeis Augsburg Business School e dalla comunità di manager ad interim United Interim.

Karlheinz Zuerl descrive chiaramente il problema: Di solito il processo inizia con l'apprendimento da parte del management dei nuovi sviluppi tecnologici. Segue una fase in cui i team presentano al management casi d’uso ottimistici, ma spesso contraddittori. Spinti da questo entusiasmo, ma senza una direzione chiara, la responsabilità viene infine affidata a una persona che spesso si sente sopraffatta.

🌟 Centro di competenza AI come soluzione

Karlheinz Zuerl sottolinea che non basta avere al vertice un presunto papa AI. È piuttosto necessaria una conoscenza approfondita dei processi operativi per poter stimare nella pratica dove l’IA è effettivamente utile. A suo avviso, la gestione dell’intelligenza artificiale è solitamente troppo lontana dalle operazioni quotidiane. Ciò non vale solo per i progetti di intelligenza artificiale, ma vale in generale per l’introduzione di nuove tecnologie. Tuttavia, la discrepanza tra aspettative e risultati effettivi è particolarmente ampia nel caso dell’intelligenza artificiale.

Come soluzione, Zuerl suggerisce di creare un centro di competenza AI in cui riunire competenze gestionali e operative. La sede operativa dell’IA fornisce le piattaforme, i dati e la governance necessari, ovvero un insieme di regole per gestire l’IA. L'implementazione nei diversi reparti viene poi eseguita da team del rispettivo settore specialistico, che sono anche responsabili di questo processo, spiega.

⚖️ Vantaggi di un approccio ibrido o di una sepoltura grandiosa e meschina

Un approccio ibrido all’introduzione dell’intelligenza artificiale apporta vantaggi decisivi. In questo modo le innovazioni vengono integrate nell’organizzazione su un ampio fronte e diventano parte integrante delle operazioni quotidiane. Al contrario, con il tradizionale approccio top-down, c’è il rischio che i progetti vengano lanciati in modo grandioso e sepolti docilmente pochi mesi o anni dopo, senza lasciare traccia significativa nell’organizzazione. Spesso il “Papa dell’AI”, frustrato a causa della mancanza di progressi nel progetto, lascia l’azienda dopo un po’, il che delude i dipendenti rimasti e porta ad uno scetticismo duraturo sulle innovazioni future.

Nel corso dei suoi decenni di attività di consulenza e di gestione, Zuerl ha notato che quanto più spesso il management e i dipendenti devono sperimentare il fallimento dei progetti di innovazione, tanto maggiore diventa la sfiducia nei confronti di tutti i nuovi approcci. Queste esperienze negative avrebbero conseguenze fatali per la cultura aziendale: gran parte della forza lavoro rifiuta categoricamente i cambiamenti in azienda perché ha visto troppo spesso come il Papa di oggi sia diventato la persona non grata di domani. Con l’introduzione dell’intelligenza artificiale dall’alto verso il basso, 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. 💡 Istituzione di un centro di competenza sull'IA

Questo centro dovrebbe essere composto da esperti che abbiano sia know-how tecnico che una profonda conoscenza dei processi aziendali. Il compito principale è fornire piattaforme dati e regole per l’utilizzo dell’intelligenza artificiale.

2. 📚 Formazione e aggiornamento continuo

L’intera forza lavoro dovrebbe essere formata sui fondamenti e sulle applicazioni dell’intelligenza artificiale. 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 avviare progetti rischiosi e su larga scala, si dovrebbero prima realizzare progetti pilota più piccoli nei rispettivi dipartimenti specializzati. Questi progetti dovrebbero avere obiettivi chiaramente definiti e risultati misurabili per poter dimostrare concretamente i vantaggi dell’intelligenza artificiale.

4. 🤝 Collaborazione e comunicazione

È essenziale una stretta collaborazione tra il centro di competenza AI e i dipartimenti specializzati. Incontri regolari e scambi continui promuovono la comprensione e l'accettazione di ulteriori implementazioni tecnologiche.

5. 📈 Monitoraggio e adeguamento

Il monitoraggio continuo delle soluzioni AI introdotte e l’adeguamento di strategie e processi sulla base dei dati e dei risultati raccolti sono cruciali per il successo a lungo termine.

🚀 Storie di successo e sfide

Un approccio di successo per introdurre l’intelligenza artificiale nei team ibridi può essere visto in vari settori. Un esempio è l’industria automobilistica, dove sono stati ottenuti significativi aumenti di efficienza attraverso l’uso dell’intelligenza artificiale nella pianificazione e nel controllo della produzione. Gli esperti di tecnologia hanno lavorato a stretto contatto con i responsabili della produzione per sviluppare applicazioni su misura che potessero essere perfettamente integrate nei processi esistenti.

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L’approccio ibrido si è dimostrato vincente anche nel settore sanitario. Negli ospedali, gli specialisti di intelligenza artificiale collaborano con professionisti medici per sviluppare sistemi di intelligenza artificiale per la diagnostica e il monitoraggio dei pazienti. Questi sistemi aiutano medici e infermieri a lavorare e a migliorare la cura dei pazienti fornendo dati in tempo reale e consentendo previsioni accurate.

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Esistono però anche delle sfide da non sottovalutare:

📊 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 porta sempre con sé questioni di protezione e sicurezza dei dati. Le aziende devono garantire che i dati sensibili siano protetti e conformi ai requisiti legali.

🔄 Cambia gestione

Il passaggio a un’organizzazione basata sull’intelligenza artificiale richiede una gestione attenta. La forza lavoro deve essere coinvolta nel processo di cambiamento ed è necessaria una comunicazione trasparente per ridurre paure e resistenze.

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

L’introduzione dell’intelligenza artificiale nei team ibridi aumenta notevolmente le possibilità di successo dei progetti IA. Unendo know-how tecnico e una profonda conoscenza dei processi aziendali, è possibile sviluppare soluzioni su misura che creano un reale valore aggiunto. L’approccio ibrido non solo promuove l’accettazione delle nuove tecnologie, ma previene anche il fallimento dei progetti di innovazione e contribuisce così a una cultura aziendale positiva.

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