L'intelligenza artificiale come promotore del business in azienda: ulteriori consigli pratici per l'introduzione dell'intelligenza artificiale nelle aziende da undici manager ad interim

💡 Oltre al nostro articolo “ Centro di competenza AI per team ibridi invece di un solo papa dell'AI ”, ecco altri consigli pratici per introdurre l'AI nelle aziende.

🚀 L'articolo offre consigli pratici per implementare progetti di intelligenza artificiale basati sulle esperienze dei manager ad interim. Vari gli argomenti trattati, tra cui l'uso proficuo dell'AI, l'AI ombra, la strutturazione dei dati, la business intelligence, il reporting di sostenibilità, la pianificazione strategica, il learning by going, la formazione, la collaborazione con esperti esterni, la responsabilità etica e le prospettive future.

💰 Uso redditizio dell'intelligenza artificiale

Il manager ad interim Eckhart Hilgenstock sottolinea che un progetto di intelligenza artificiale dovrebbe ammortizzarsi entro 18 mesi. Altrimenti c’è il rischio che diventi obsoleto entro due o tre anni a causa del rapido sviluppo tecnologico. Questa valutazione si basa sull'esperienza pratica e funge da filo conduttore in tutto il libro, in cui gli autori, tutti esperti della regione DACH (Germania, Austria, Svizzera), forniscono raccomandazioni fondate basate su progetti di successo.

Eckhart Hilgenstock è uno degli undici autori del libro “Artificial Intelligence as a Business Booster in Companies” (ISBN 978-3-98674-110-5), ricco di consigli pratici. Tutti gli autori sono manager ad interim, ovvero manager temporanei che hanno già completato con successo progetti AI in Germania, Austria e Svizzera (DACH). Questo era il prerequisito per la co-scrittura del lavoro, che è stato progettato congiuntamente da United Interim, la principale comunità di manager ad interim nella regione DACH, e dal think tank del Consiglio Diplomatico con status consultivo presso le Nazioni Unite.

🛡️ Combatti l'IA dell'ombra

Un problema particolarmente urgente in molte aziende è la cosiddetta Shadow AI. Dott. Harald Schönfeld, amministratore delegato della società di consulenza per il personale Butterflymanager, avverte che spesso i dipendenti utilizzano strumenti di intelligenza artificiale come ChatGPT o Gemini in modo indipendente, senza che la direzione ne abbia il controllo. Questo approccio comporta rischi significativi nei settori della conformità, della protezione dei dati e della sicurezza. Pertanto, una gestione controllata e trasparente dell’IA è essenziale per evitare conseguenze negative per l’azienda.

📊 Strutturare montagne di dati

Le aziende spesso dispongono di enormi quantità di dati non strutturati. I gestori ad interim raccomandano di organizzare, analizzare e rendere utilizzabili questi dati. Anche semplici strumenti di analisi possono fornire informazioni preziose: quali sono i clienti più importanti? Quali prodotti si vendono meglio? Quali aree portano perdite? A tali domande spesso è possibile rispondere senza un’intelligenza artificiale complessa, ma la strutturazione dei dati crea una base per future applicazioni di intelligenza artificiale.

🔄 Passa dalla Business Intelligence all'Intelligenza Artificiale

Molte aziende lavorano già con la business intelligence (BI). Il prossimo passo logico è l’incremento con l’intelligenza artificiale. Scegliere gli strumenti giusti è fondamentale qui. Questi dovrebbero supportare l’analisi dei dati, la pianificazione finanziaria e l’automazione delle attività ripetitive. Gli esempi includono la verifica automatica delle fatture e la riconciliazione dei conti. Secondo i gestori ad interim, questo aggiornamento può solitamente dare i suoi frutti entro dodici mesi.

🌍Reporting di sostenibilità con l'AI

La nuova Direttiva sulla rendicontazione aziendale sulla sostenibilità (CSRD) comporta ulteriori obblighi di rendicontazione per le aziende. L’intelligenza artificiale può essere un prezioso supporto in questo senso, facilitando la raccolta e l’elaborazione di informazioni non finanziarie. Ciò significa che il ritorno sull'investimento (RoI) può essere realizzato a breve termine anche in questo settore. In questo caso è fondamentale implementare l’intelligenza artificiale in passi piccoli e ben ponderati. Progetti piccoli e gestibili consentono di acquisire esperienza, ottimizzare i processi e ridurre al minimo i rischi.

🔍Identificazione del potenziale e pianificazione strategica

Secondo Eckhart Hilgenstock le aziende dovrebbero analizzare attentamente in quali ambiti l’intelligenza artificiale può apportare i maggiori vantaggi. Sulla base di questa analisi, dovrebbero essere create scadenze chiare per l’attuazione dei progetti di intelligenza artificiale. L’attenzione iniziale dovrebbe essere rivolta a progetti che offrono brevi periodi di recupero dell’investimento e benefici diretti.

📚 Integrato da un approccio di apprendimento attraverso la pratica

Una conoscenza teorica completa dell’intelligenza artificiale è utile, ma alla fine è l’implementazione pratica che conta. Le aziende dovrebbero adottare un approccio di apprendimento attraverso la pratica per ottenere il massimo dai propri progetti di intelligenza artificiale. Attraverso test e adattamenti continui potete reagire in modo flessibile ai cambiamenti e adattare la tecnologia in modo ottimale alle vostre esigenze.

👩‍🏫 Formazione e perfezionamento

Per un’integrazione riuscita dell’intelligenza artificiale sono necessari dipendenti qualificati. La formazione e il perfezionamento sono quindi essenziali. Le aziende dovrebbero offrire programmi di sviluppo delle competenze per garantire che i loro team possano utilizzare in modo efficace le nuove tecnologie. Ciò non riguarda solo gli specialisti IT, ma anche i dipendenti di altri settori come marketing, vendite e produzione.

🤝 Collaborazione con esperti esterni

I progetti di intelligenza artificiale spesso richiedono conoscenze speciali che non sempre sono disponibili all'interno della propria azienda. Può quindi essere utile collaborare con specialisti esterni. I manager ad interim e altri esperti esterni possono fornire preziosi input e know-how per accelerare e ottimizzare l'implementazione.

⚖️ Etica e responsabilità nell'uso dell'IA

Oltre agli aspetti tecnici ed economici, anche la dimensione etica gioca un ruolo importante. Le aziende dovrebbero garantire che le loro applicazioni IA siano utilizzate in modo trasparente, equo e responsabile. Ciò include l’utilizzo dei dati in modo etico e considerando attentamente l’impatto dell’intelligenza artificiale su dipendenti e clienti.

🚀 Prospettive future e innovazione

L’uso dell’intelligenza artificiale apre numerose nuove possibilità. Dall’approccio personalizzato al cliente ai processi di produzione efficienti fino ai modelli di business innovativi: il potenziale è enorme. Le aziende dovrebbero esplorare continuamente nuove aree di applicazione ed essere aperte all’innovazione. La volontà di evolversi costantemente e di integrare nuove tecnologie alla fine farà la differenza nella concorrenza.

🎯 Con la giusta strategia

Introdurre l’intelligenza artificiale nelle aziende è un compito complesso ma utile. Con la giusta strategia, approcci pragmatici e formazione continua, l’intelligenza artificiale può diventare un decisivo stimolo per il business. Le aziende che utilizzano i propri dati in modo efficace, evitano l’IA ombra e investono specificamente in progetti piccoli e gestibili sono ben preparate per le sfide e le opportunità del futuro. Una stretta collaborazione con esperti e un utilizzo eticamente responsabile della tecnologia completano l’utilizzo di successo dell’intelligenza artificiale.

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🔍 Il continuo sviluppo dell'intelligenza artificiale (AI) sta cambiando il mondo degli affari in modo rapido e sostenibile. Le aziende che desiderano utilizzare queste tecnologie rivoluzionarie in modo proficuo dovrebbero prima identificare sistematicamente il potenziale nelle loro diverse aree operative e creare una cronologia completa dell’IA basata su questo. Questo approccio consente di adottare misure mirate per assicurarsi vantaggi competitivi e posizionarsi in modo efficiente sul mercato.

🔍 Analisi del potenziale operativo

Il primo passo è un’analisi dettagliata delle aree operative esistenti per determinare quali funzioni e processi potrebbero trarre maggiori benefici dall’implementazione dell’IA. Ciò richiede una profonda comprensione dei processi e delle strutture aziendali, nonché una conoscenza approfondita delle varie tecnologie di intelligenza artificiale disponibili. Aree come il servizio clienti, la logistica, la produzione, il marketing e la finanza hanno tutte esigenze e potenzialità diverse per l’utilizzo dell’intelligenza artificiale.

Nell’assistenza clienti, ad esempio, l’intelligenza artificiale può essere utilizzata sotto forma di chatbot per aumentare la soddisfazione del cliente e ridurre i costi del servizio. Nella logistica, l’intelligenza artificiale può ottimizzare le catene di approvvigionamento utilizzando modelli predittivi per gestire in modo efficiente l’inventario e ridurre i tempi di consegna. I sistemi automatizzati e le tecnologie dell’Industria 4.0 possono essere utilizzati nella produzione per aumentare l’efficienza e ridurre al minimo i tassi di errore. Nel marketing e nella finanza è possibile utilizzare analisi approfondite dei dati e strumenti predittivi per sviluppare e implementare strategie efficaci.

📅 Creazione di una sequenza temporale AI

Dopo aver identificato il potenziale, è importante tradurre questi risultati in una sequenza temporale strutturata dell’IA. Questa sequenza temporale non dovrebbe includere solo progetti a breve termine, ma considerare anche visioni e obiettivi a lungo termine per l’implementazione dell’intelligenza artificiale in tutta l’organizzazione. Una pianificazione mirata aiuta a stabilire le priorità nell’implementazione delle tecnologie di intelligenza artificiale e ad allocare le risorse in modo efficiente.

Per iniziare, prendi in considerazione i progetti di intelligenza artificiale che offrono un rapido ritorno dell’investimento e costi immediati o vantaggi competitivi. Potrebbero trattarsi di progetti che migliorano le soluzioni di automazione esistenti o aumentano l’efficienza in aree in cui ci si può aspettare un successo rapido e misurabile. Un altro aspetto importante è la formazione e il perfezionamento dei dipendenti per garantire una perfetta integrazione delle nuove tecnologie.

🌟 Esempi di successo nella pratica

Molte aziende hanno già sviluppato e implementato approcci di successo per l’implementazione dell’intelligenza artificiale. Un esempio importante è l’uso dell’apprendimento automatico su Amazon. L'azienda utilizza algoritmi per analizzare il comportamento dei clienti e generare consigli personalizzati sui prodotti, il che ha comportato un aumento significativo delle vendite. Un altro esempio è l’industria automobilistica, dove produttori come Tesla utilizzano l’intelligenza artificiale per sviluppare veicoli a guida autonoma che aumentano la sicurezza e migliorano l’esperienza di guida.

🛠 Sfide e soluzioni

Nonostante i numerosi vantaggi, l’implementazione dell’intelligenza artificiale comporta anche delle sfide. Uno degli ostacoli maggiori è la gestione e la manutenzione di grandi quantità di dati necessari per l’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale. È importante sviluppare una solida strategia sui dati e garantire che la qualità dei dati sia elevata e che le linee guida sulla protezione dei dati siano rispettate.

Un altro problema è l’integrazione delle nuove tecnologie nelle infrastrutture IT esistenti. Ciò spesso significa che i vecchi sistemi devono essere aggiornati o addirittura sostituiti completamente, il che richiede investimenti e pianificazione significativi. Creare un’architettura IT flessibile e scalabile può essere d’aiuto e tenere conto degli sviluppi futuri.

Anche gli aspetti etici e l’accettazione dei dipendenti svolgono un ruolo importante. Le tecnologie di intelligenza artificiale possono innescare timori sulla sostituzione di posti di lavoro e sul cambiamento delle competenze richieste. Una comunicazione trasparente e programmi di formazione completi sono quindi fondamentali per creare fiducia e coinvolgere la forza lavoro nel cambiamento.

🌐 Visioni future e strategie a lungo termine

A lungo termine, l’uso delle tecnologie IA apre una serie di possibilità che vanno ben oltre i profitti a breve termine. Esempi di progetti di IA orientati al futuro includono sistemi autonomi che potrebbero essere utilizzati in vari settori come l’agricoltura, i trasporti e la pianificazione urbana. Tali sistemi hanno il potenziale per aumentare notevolmente l’efficienza e la sostenibilità.

Un altro ambito pionieristico è lo sviluppo di sistemi cognitivi in ​​grado di risolvere autonomamente problemi complessi e sviluppare soluzioni creative. Tali applicazioni potrebbero essere utilizzate nella ricerca scientifica o nello sviluppo di prodotti per promuovere l’innovazione.

Creare un dipartimento di ricerca e sviluppo specificatamente dedicato all’esplorazione delle nuove tecnologie di intelligenza artificiale e delle loro applicazioni può essere di grande vantaggio per le aziende. Questo dipartimento può analizzare le tendenze future, identificare nuove opportunità e garantire che l’azienda sia sempre all’avanguardia nello sviluppo tecnologico.

🎯 Approccio strategico

L’implementazione delle tecnologie AI nelle aziende richiede un approccio strategico basato su un’analisi approfondita del potenziale operativo e una sequenza temporale dell’AI chiaramente strutturata. È importante iniziare con progetti che promettono successo a breve termine pur avendo una visione per sviluppi a lungo termine. Superando sfide come la gestione dei dati e la loro integrazione nei sistemi esistenti, nonché tenendo conto degli aspetti etici e coinvolgendo i dipendenti, le aziende possono sfruttare i diversi vantaggi delle tecnologie di intelligenza artificiale. A lungo termine, le innovazioni dell’intelligenza artificiale offrono un enorme potenziale per una maggiore efficienza, nuove aree di business e vantaggi sociali.

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