Domare l'IA. Come muovere i primi passi per applicare l’AI nel tuo business? | L'intelligenza artificiale nell'attività n. 119

I consigli personalizzati sui prodotti vengono visualizzati automaticamente nella tua app di shopping preferita? Gli assistenti virtuali rispondono alle domande e risolvono i problemi in qualsiasi momento con un'efficienza senza pari? E come potrebbe la tua azienda trarre vantaggio dal potere dell’intelligenza artificiale, una tecnologia che sta migliorando il modo in cui si svolgono le attività in tutto il mondo? Come imprenditore, vuoi sfruttare questo potere di trasformazione. Ecco cinque passaggi che ti mostreranno come farlo. Continua a leggere per saperne di più. Come domare l’AI in azienda? introduzione

Quanto è facile domare l’AI in un’azienda? introduzione

Sebbene l’intelligenza artificiale (AI) stia guadagnando popolarità tra le imprese in Polonia, ci sono ancora molte aziende che non ne sfruttano appieno il potenziale. Secondo uno studio KPMG (https://kpmg.com/pl/pl/home/media/press-releases/2023/07/media-press-sztuczna-inteligencja-w-firmach-w-polsce-potencjal-do- wykorzystania.html), solo il 15% delle aziende nel nostro Paese utilizza attualmente soluzioni AI, mentre la media globale è del 35-37%. Allo stesso tempo, fino al 62% delle aziende che hanno implementato l’intelligenza artificiale non monitorano l’efficacia di queste implementazioni, ovvero non sanno quale impatto hanno eventualmente avuto.

Queste cifre mostrano l’enorme potenziale non ancora sfruttato dell’intelligenza artificiale nel mondo degli affari polacchi. D’altro canto, il 13% delle aziende prevede di implementare l’intelligenza artificiale entro la fine del 2023, il che potrebbe essere un segnale dell’imminente ondata di adozione di questa tecnologia dirompente. In effetti, le aziende vedono numerosi vantaggi dall’intelligenza artificiale, come una maggiore produttività, una migliore qualità di prodotti e servizi, migliori prestazioni finanziarie e una posizione competitiva rafforzata.

Passaggio 1. Comprendere la differenza tra intelligenza artificiale, machine learning e intelligenza artificiale generativa

Se stai pensando di fare il primo passo verso l’implementazione dell’intelligenza artificiale nella tua azienda, vale la pena apprendere le basi di questo gruppo di tecnologie. Prima di poter realizzare il potenziale dell'intelligenza artificiale nella tua azienda, devi comprendere la differenza fondamentale tra l'intelligenza artificiale (AI) nel suo senso più ampio, il machine learning (ML) e l'intelligenza artificiale generativa. Questi termini sono spesso usati in modo intercambiabile, ma in realtà descrivono concetti leggermente diversi.

L'intelligenza artificiale si riferisce alla capacità generale delle macchine programmate, come computer o robot, di "pensare" in modo simile agli esseri umani e di imitare un comportamento intelligente. I sistemi di intelligenza artificiale possono assimilare, analizzare e utilizzare la conoscenza del mondo reale per ricavare nuove informazioni. Esempi di tecnologie basate sull’intelligenza artificiale includono il riconoscimento vocale, delle immagini e del volto.

D’altra parte il machine learning (ML) è un campo dell’intelligenza artificiale in cui i sistemi informatici apprendono dai dati e prendono decisioni senza l’intervento umano diretto. Una caratteristica fondamentale del ML è la capacità di automigliorarsi e adattare continuamente gli algoritmi basati su nuovi dati di input.

Con il rapido sviluppo dell’intelligenza artificiale generativa , il cui segno principale è la folle popolarità di ChatGPT, è importante anche comprendere questa nuova tendenza. L’intelligenza artificiale generativa è in grado di generare nuovi dati, come testo, immagini, video e audio o persino codice informatico. Lo fa imparando da grandi quantità di dati di addestramento. I modelli linguistici, come ChatGPT, apprendono i modelli e le regole inerenti ai dati di input e quindi utilizzano questa conoscenza per creare testi nuovi e unici che assomigliano a quelli scritti dagli esseri umani.

Il potere dell’intelligenza artificiale generativa risiede nella sua flessibilità e capacità di remixare e sintetizzare in modo creativo le informazioni in modi innovativi.

Definire le esigenze aziendali

Il secondo passo è identificare le esigenze specifiche della tua azienda che possono essere soddisfatte implementando l’intelligenza artificiale e il machine learning. Questo processo inizia con un’analisi approfondita e un’attenta considerazione di diverse domande:

1. Quali risultati specifici vuoi ottenere? Potrebbe trattarsi di un aumento delle entrate, dell’ottimizzazione della catena di fornitura o di un migliore servizio clienti.
2. Quali sono i principali ostacoli al raggiungimento di questi obiettivi?
3. In che modo l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico possono aiutarti a superarli?
4. Come vuoi misurare il successo di una simile iniziativa? Vale la pena pianificare fin dall’inizio come verranno valutati i risultati, soprattutto considerando quante aziende saltano questo passaggio fondamentale. Ciò può basarsi su KPI, guadagni finanziari diretti o altri parametri definiti specificamente per questa implementazione.
5. Che tipo di dati hai già? I dati sono una risorsa chiave che verrà utilizzata dall'intelligenza artificiale appena implementata in un'azienda. Chiediti: di quali dati aggiuntivi avrai bisogno per sfruttare tutto il potenziale dell’intelligenza artificiale?

Per comprendere appieno l’importanza di rispondere a queste domande, vediamo un esempio pratico. Immagina una piccola società di contabilità alle prese con lunghi processi manuali per la gestione dei documenti dei clienti. Hanno definito il loro obiettivo come “automatizzare la contabilità per accelerare l’elaborazione e aumentare la produttività”.

Gli ostacoli principali erano il tempo dedicato a compiti noiosi e i grandi volumi di documenti da elaborare. Dopo aver esaminato queste sfide, il team ha identificato l’elaborazione dei documenti basata sull’intelligenza artificiale come una potenziale soluzione: la tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che potrebbe estrarre e classificare automaticamente i dati finanziari rilevanti, ridurre gli errori e accelerare i processi.

Le modalità per misurare l'impatto sono state, in questo caso, un aumento del numero di documenti elaborati al mese e una riduzione del tempo medio di elaborazione per ordine. Era importante anche valutare le risorse di dati, in questo caso il volume di ricevute, fatture e altri documenti finanziari necessari per addestrare i sistemi di intelligenza artificiale.

Questo esempio illustra l'importanza di definire chiaramente le esigenze aziendali all'inizio del processo di implementazione dell'intelligenza artificiale. Solo in questo modo puoi identificare le soluzioni giuste e implementarle correttamente per offrire il massimo valore al tuo business.

Fonte: DALL·E 3, richiesta: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Vale la pena rivolgersi a strumenti come SensID Cognitive Automation (https://4semantics.pl/produkty/sensid-cognitive-automation/), Microsoft AI Builder (https://learn.microsoft.com/pl-pl/ai -builder/overview) o Docsumo (https://www.docsumo.com/).

SensID Cognitive Automation utilizza la tecnologia Natural Language Processing (NLP) per automatizzare la comprensione del contenuto dei documenti, che è fondamentale per le attività robotiche e i processi decisionali. Una volta analizzato il testo, il sistema aggrega i dati raccolti e li presenta in una forma strutturata, pronta per l'uso nelle applicazioni di robotic process automation (RPA) e di analisi. Con la tecnologia che abbiamo sviluppato è possibile creare in modo efficiente modelli che interpretano le informazioni contenute in un'ampia varietà di documenti aziendali.

SensID Cognitive Automation consente l'integrazione di dati provenienti da una varietà di fonti testuali, inclusi dati strutturati (come database), dati semistrutturati (come moduli, CSV, html, ecc.) e dati non strutturati (come doc, pdf, ecc.), fornendo una visione unificata delle informazioni.

Microsoft AI Builder fa parte di Microsoft Power Platform. Con esso, puoi creare e utilizzare modelli di intelligenza artificiale per ottimizzare i processi aziendali. Puoi utilizzare un modello predefinito pronto per molti scenari aziendali comuni, come il riconoscimento dei documenti, oppure creare un modello personalizzato per soddisfare i requisiti specifici della tua azienda.

Un'altra opzione che vale la pena provare è Docsumo che utilizza l'OCR (riconoscimento ottico dei caratteri) per leggere i documenti ed è considerato affidabile da importanti aziende come PayU e Hitachi.

Passaggio 3. Scopri come l'intelligenza artificiale può aiutare la tua azienda

Dopo aver identificato gli obiettivi e le sfide aziendali, il passaggio logico successivo è identificare i modi specifici in cui l'intelligenza artificiale può aggiungere valore e profitto alla tua attività. A volte il percorso potrebbe non essere ovvio, quindi considera l’ampia gamma di possibili vantaggi.

Uno dei fattori chiave del valore dell’intelligenza artificiale è aumentare il valore offerto ai clienti . Grazie alla potenza dell’apprendimento automatico e dell’analisi avanzata dei dati, l’intelligenza artificiale può aiutare le aziende a comprendere meglio le preferenze e il comportamento dei consumatori. Ciò consente un'esperienza di acquisto più personalizzata e soddisfacente.

Un altro fattore chiave è il potenziale dell’intelligenza artificiale per aumentare l’efficienza e la produttività dei dipendenti . Automatizzando attività ripetitive e dispendiose in termini di tempo, l'intelligenza artificiale può offrire notevoli risparmi sui costi e consentire ai team di concentrarsi su attività più strategiche e creative, oltre a migliorare significativamente la soddisfazione lavorativa. Infatti, il 59% di coloro che lavorano in ruoli manageriali ritiene che l’uso dell’intelligenza artificiale sul posto di lavoro migliori la soddisfazione lavorativa (https://www.thehrdirector.com/business-news/ai/ai-increase-job-satisfaction/).

Infine, non dovremmo dimenticare i vantaggi commerciali diretti che spesso derivano dall’implementazione di soluzioni di intelligenza artificiale. Ottimizzando i processi, migliorando le operazioni e utilizzando meglio i dati, le organizzazioni possono massimizzare ricavi e profitti.

Quindi l’intelligenza artificiale aumenterà la soddisfazione dei tuoi clienti? Massimizzerà la produttività dei dipendenti? Contribuirà alla crescita dei ricavi? Se la risposta a una di queste domande è “sì”, allora l’intelligenza artificiale merita sicuramente la tua attenzione.

Fonte: DALL·E 3, richiesta: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Passaggio 4. Valuta le tue capacità di implementare l'intelligenza artificiale

Avendo compreso l'enorme potenziale dell'intelligenza artificiale, ora devi affrontare la sfida più grande: valutare e preparare le tue capacità e risorse organizzative per implementare in modo efficace le nuove tecnologie. Sfortunatamente, spesso c’è un divario significativo tra ciò che vogliamo ottenere e ciò che possiamo effettivamente realizzare entro un dato tempo e budget.

Se vedi numerose opportunità per utilizzare l’intelligenza artificiale nella tua azienda, devi iniziare con una valutazione onesta delle tue competenze e dei tuoi strumenti. Chiedi ai tuoi professionisti IT di rispondere onestamente alle seguenti domande:

• Disponiamo di un team di sviluppo interno con le giuste competenze per creare da zero una soluzione AI su misura?
• In caso negativo, dovremmo prendere in considerazione l’acquisto di un prodotto AI standardizzato offerto da fornitori esterni?
• Oppure sarebbe più conveniente collaborare strategicamente con un partner esterno esperto per sviluppare insieme una soluzione su misura per le nostre esigenze?

A causa della mancanza di risorse interne, la soluzione migliore potrebbe essere quella di affidare interamente il progetto di implementazione dell’IA a una società esterna specializzata. Qualunque percorso tu scelga, un buon primo passo è ricercare approfonditamente le soluzioni di intelligenza artificiale disponibili sul mercato e valutare se qualcuna di esse potrebbe soddisfare le esigenze attuali della tua organizzazione. Acquistare un prodotto standardizzato potrebbe essere un'opzione più conveniente rispetto a costruirlo da zero.

Ricorda che l'integrazione dell'intelligenza artificiale è diversa da una tipica implementazione di un nuovo software. Richiede competenze nell’apprendimento automatico, nell’elaborazione dei big data e negli algoritmi avanzati. Se la tua organizzazione non dispone di questa competenza, la collaborazione con specialisti esterni potrebbe essere inevitabile per massimizzare le possibilità di successo del progetto.

Passaggio 5. Considera la possibilità di consultare uno specialista

Nonostante l’entusiasmo per la tecnologia AI, molti manager hanno ancora paura di muovere i primi passi a causa della mancanza di competenze all’interno della propria organizzazione. Se sei uno di loro, valuta la possibilità di coinvolgere un consulente specializzato o una società esterna.

Costruire sistemi di intelligenza artificiale è significativamente diverso dallo sviluppare tipiche applicazioni aziendali. Si tratta di un'area di competenza altamente specializzata, che richiede competenze avanzate nell'apprendimento automatico, nell'elaborazione del linguaggio naturale, nel deep learning e nell'analisi dei big data.

Ad esempio, la creazione di un assistente virtuale AI in grado di comunicare efficacemente con i clienti richiede non solo una solida base full-stack, ma anche una tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale e un’intelligenza artificiale generativa.

Se al tuo team mancano competenze così specializzate, potrebbe avere più senso cercare assistenza esterna. Le società e le agenzie di consulenza specializzate in IA possono fornire non solo competenze ed esperienze pertinenti, ma anche processi comprovati e migliori pratiche per aumentare le possibilità di successo delle tue iniziative.

Naturalmente, l’assunzione di esperti esterni comporta un costo aggiuntivo. Tuttavia, è importante ricordare che un’implementazione impropria dell’intelligenza artificiale può portare a perdite finanziarie ancora maggiori a causa di errori, tempi di inattività e necessità di correzioni. O semplicemente un malfunzionamento dell'intero sistema, che non svolgerà i compiti per cui è stato creato. Ecco perché collaborare con specialisti è spesso un saggio investimento che può farti risparmiare tempo e denaro a lungo termine.

Fonte: DALL·E 3, richiesta: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Domare l'IA – riepilogo

Implementare l’intelligenza artificiale in un’azienda è senza dubbio un’impresa seria e impegnativa, ma rappresenta anche un’enorme opportunità di trasformazione e crescita aziendale. Apre le porte a innumerevoli opportunità per aumentare l’efficienza, ottimizzare i processi e offrire maggiore valore ai clienti.

Come abbiamo già visto, molte aziende in tutto il mondo, dalle piccole alle grandi imprese, utilizzano con successo l’intelligenza artificiale per automatizzare attività noiose, analizzare grandi set di dati e prendere decisioni migliori basate sui fatti.

Naturalmente, come per qualsiasi iniziativa aziendale seria, il percorso verso un’implementazione dell’IA di successo passa attraverso una pianificazione dettagliata e il rispetto di principi comprovati.

L’implementazione dell’intelligenza artificiale è un processo iterativo. Ecco perché è meglio iniziare con un piccolo progetto pilota, eseguire test e raccogliere feedback. Sulla base di ciò, sarà più facile prendere decisioni su ulteriori sviluppi o adeguamenti. Inoltre, non dimenticare un fattore chiave di successo: i dati. Più dati di qualità fornisci ai tuoi sistemi di intelligenza artificiale, meglio apprenderanno e funzioneranno.

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Autore: Robert Whitney

Esperto e docente di JavaScript che istruisce i dipartimenti IT. Il suo obiettivo principale è aumentare la produttività del team insegnando agli altri come cooperare efficacemente durante la programmazione.

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