Negli ultimi anni, l’Artificial Intelligence (AI) ha rivoluzionato il mondo degli affari, diventando un elemento chiave per il successo aziendale. Questa tecnologia all’avanguardia ha aperto la strada a nuove opportunità e sfide, consentendo alle imprese di affinare i propri processi, aumentare l’efficienza operativa e offrire esperienze su misura per i clienti.

L’implementazione dell’Intelligenza Artificiale (IA) non è limitata a un settore specifico, ma si estende a molteplici ambiti: dal marketing alla logistica.

Oggi, integrare l’Intelligenza Artificiale nei processi aziendali è essenziale per mantenere la competitività nel mercato e rispondere alla sfide della trasformazione digitale. La recente pubblicazione n.5/2024 di Assolombarda, “Linee guida per le Imprese sull’approccio all’Intelligenza Artificiale“, costituisce un prezioso riferimento per le aziende che desiderano adottare l’AI tecnology nelle loro attività.

Comprensione delle tecnologie AI

Assolombarda sottolinea l’importanza di un approccio strategico all’Artificial Intelligence, che richiede una comprensione approfondita delle sue tecnologie e potenzialità. 

Le imprese devono considerare come l’AI possa essere integrata efficacemente all’interno delle proprie operazioni. Tra le tecnologie principali che possono essere impiegate vi sono:

  • Machine Learning, che permette ai sistemi di apprendere dai dati e migliorare le proprie prestazioni. Le aziende possono utilizzarlo per analizzare grandi quantità di dati, identificando modelli e tendenze per decisioni più informate;
  • IA Generativa,in grado di creare contenuti originali come testi, immagini o modelli 3D, con applicazioni significative nel campo del marketing, del design e della produzione;
  • Digital Twins, ovvero repliche digitali di prodotti o processi fisici, che consentono alle aziende di simulare scenari diversi, ottimizzando le prestazioni, migliorando la qualità dei prodotti finali e riducendo i costi.

Big Data e Big Data Analytics

Un ruolo di rilievo viene attribuito dalle linee guida di Assolombarda ai Big Data e Big Data Analytics.

Con la crescente disponibilità di dati, le aziende sono in grado di raccogliere informazioni su una varietà di aspetti, dai comportamenti dei clienti alle tendenze di mercato. Le tecniche di Big Data Analytics permettono di elaborare queste informazioni in modo da supportare decisioni aziendali più rapide ed accurate. L’integrazione dell’AI in questo processo può ulteriormente migliorare la precisione e l’efficacia delle analisi.

È fondamentale evidenziare che il reale valore non si trova nei dati grezzi, ma in ciò che si è in grado di ottenere da essi mediante un’elaborazione approfondita e ben strutturata. In altre parole, il valore dei dati è strettamente legato alla capacità di gestirli e interpretarli in modo efficace. Questo permetterà alle aziende, non solo di prendere decisioni più informate e strategiche, ma anche di anticipare le esigenze dei clienti e rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato. In un ambiente economico sempre più competitivo, la capacità di utilizzare i dati come leva strategica può fare la differenza.

AI in azienda: sviluppo interno o soluzioni pronte

Un altro aspetto preso in esame dalla guida fornita da Assolombarda è dato dalla scelta che ogni aziend, che si avvicina al mondo dell’Artificial Intelligence, si trova a dover effettuare, ovvero “make or buy”. 

Da un lato, il mercato offre diverse soluzioni pronte all’uso, mentre dall’altro le aziende possono scegliere di sviluppare internamente i propri progetti sfruttando le competenze disponibili. Entrambi gli approcci presentano vantaggi e svantaggi: la scelta finale dipenderà dalle esigenze specifiche dell’impresa, dalle risorse a disposizione e dalla velocità con cui si desidera implementare l’Intelligenza Artificiale. 

La giusta integrazione dell’Artificial Intelligence in azienda

L’integrazione dell’Intelligenza Artificiale in un contesto aziendale richiede un approccio strategico ben definito, volto a garantire una gestione efficace. Sebbene il processo possa inizialmente sembrare complesso, esistono passi fondamentali per avviare con successo questa integrazione, ovvero:

  • riflettere sulle esigenze aziendali;
  • promuovere e sviluppare la cultura dell’AI;
  • individuare strumenti e competenze;
  • estrarre, trattare e comprendere i dati;
  • addestrare i modelli di AI;
  • monitorare le performance.

Riflettere sulle esigenze aziendali

Il primo passo per una corretta implementazione dell’Artificial Intelligence in azienda consiste nell’individuazione delle esigenze aziendali e nell’identificazione delle operazioni che possono trarre maggiori benefici dall’impiego dell’AI. 

In seguito, è essenziale definire chiaramente gli obiettivi desiderati, in modo da concentrare gli sforzi in maniera mirata ed efficace.

Altri aspetti chiave sono rappresentati dalla valutazione delle risorse necessarie, sia in termini di budget che di personale, dall’acquisizione di software e hardware e dalla formazione del personale. La selezione delle tecnologie appropriate, che siano hardware o software, deve essere attenta e mirata agli obiettivi prefissati e alle risorse disponibili. È consigliabile strutturare l’implementazione in fasi, iniziando da progetti pilota che bilancino fattibilità e utilità, al fine di garantire risultati misurabili in tempi ragionevoli.

Il monitoraggio continuo dei risultati è fondamentale per apportare modifiche basate sui dati raccolti. Questo ciclo di feedback assicura un miglioramento costante durante il processo di integrazione dell’AI. È importante sottolineare che l’adozione dell’Intelligenza Artificiale non è un processo standardizzato, ma un percorso unico per ogni azienda, poiché le differenze nei dati e nei settori d’azione richiedono strategie diversificate. 

Promuovere e sviluppare la cultura dell’Artificial Intelligence

Un altro aspetto cruciale è la promozione di una “cultura” dell’AI attraverso attività formative che coinvolgano il personale a tutti i livelli. È fondamentale incoraggiare un mindset orientato all’innovazione, stimolando la creatività nel trovare applicazioni pratiche dell’Intelligenza Artificiale. La preparazione del personale deve includere sia hard skills, relative all’uso degli strumenti AI, che soft skills, come la capacità di adattamento e il pensiero critico. Una comunicazione chiara sull’impatto dell’Intelligenza Artificiale e una formazione adeguata sono essenziali per una transizione fluida.

Una volta individuate le esigenze aziendali per l’AI, è cruciale scegliere le modalità di realizzazione. Collaborare con fornitori esterni può essere utile per le aziende che non dispongono di risorse interne, ma è fondamentale coinvolgere anche il proprio personale per assicurarsi che i processi aziendali siano ben compresi. Investire nello sviluppo interno delle competenze consente un approccio graduale e permette di iniziare con progetti pilota, creando consapevolezza nelle potenzialità dell’Intelligenza Artificiale.

Estrarre, trattare e comprendere i dati

La fase successiva coinvolge l’estrazione, il trattamento e la comprensione dei dati. Questo processo prevede l’identificazione delle fonti di dati, la raccolta e l’archiviazione in strutture dedicate, seguite dall’analisi per individuare modelli e trend. La Data Science è centrale in questa fase, poiché si occupa di pulizia e preparazione dei dati, supportando l’analisi predittiva e descrittiva.

Addestrare i modelli di Artificial Intelligence

​Quando si giunge alla fase di addestramento dei modelli di AI è importante identificare il modello più adatto a ciascun task, considerando vari criteri e potendo optare per ensemble di modelli. La scelta degli strumenti di sviluppo è cruciale e può variare da librerie software per implementazioni personalizzate a piattaforme no-code.

Monitorare le performance

Infine, è fondamentale monitorare le performance degli algoritmi attraverso metriche oggettive che quantifichino il valore generato dalle soluzioni AI. Le metriche devono guidare il progetto in tutte le sue fasi e collegare l’impatto degli algoritmi a metriche finanziarie e operative. Sebbene alcuni benefici dell’AI possano essere difficili da quantificare, come l’efficienza organizzativa e la soddisfazione del cliente, è essenziale integrare misure oggettive nelle strategie aziendali per comunicare chiaramente il valore dell’implementazione dell’Intelligenza Artificiale.