Integra le tecnologie di intelligenza artificiale per aiutare le aziende a raggiungere i propri obiettivi

L'intelligenza artificiale è una meraviglia della scienza moderna che ha consentito molte possibilità prima inconcepibili. Molte cose nel settore sono diventate più efficienti e produttive grazie all'IA.

Parlando del ruolo dell'IA negli affari, ha una vasta gamma di applicazioni nel mondo commerciale. L'intelligenza artificiale sta influenzando ogni attività commerciale in vari settori, dal luogo comune allo spettacolare. Le tecnologie di intelligenza artificiale stanno gradualmente diventando importanti per le aziende che sono alla ricerca di modi per preservare un vantaggio competitivo poiché sono ampiamente disponibili.

Di seguito sono riportate alcune statistiche dell'IA che stanno cambiando le nostre procedure aziendali.

• Secondo Fortune Business Insights , il mercato globale dell'IA per il 2021 è di $ 47,47 miliardi, che dovrebbe crescere fino a $ 360,36 miliardi entro il 2028 con un CAGR del 33,6% durante il periodo di previsione.
• Secondo Gartner, l'aumento dell'utilizzo dell'IA tra le aziende creerà 2,9 trilioni di dollari di valore aziendale e 6,2 miliardi di ore di produttività lavorativa nel 2021.
  
• Un'altra previsione di Gartner relativa al valore aziendale dell'IA evidenzia il supporto/aumento delle decisioni come il più grande tipo di intelligenza artificiale per valore aggiunto aziendale con il minor numero di ostacoli iniziali all'adozione. La previsione prevede che il supporto/potenziamento decisionale trascenderà altri tipi di iniziative di intelligenza artificiale entro il 2030 per rappresentare il 44% del valore aziendale globale derivato dall'intelligenza artificiale.

• Secondo Forbes, l'83% delle aziende ritiene che l'IA sia oggi una priorità strategica per il proprio business.
  
• Nonostante il ruolo crescente dell'IA negli affari, molte aziende hanno problemi di sviluppo e implementazione e questi problemi di IA devono essere risolti . In questo blog imparerai la metodologia in sei fasi per l'integrazione della tecnologia AI e i vantaggi dell'IA negli affari che possono aiutare le aziende a raggiungere i propri obiettivi.

Ora tuffiamoci nell'implementazione delle tecnologie per raggiungere gli obiettivi aziendali.

Implementazione della tecnologia AI

1. Acquisisci familiarità con la tecnologia

Le aziende devono prima identificare quali tecnologie eseguono specifici tipi di attività, nonché i loro punti di forza e limiti, prima di impegnarsi in un programma di intelligenza artificiale. Ad esempio, alcuni esempi di intelligenza artificiale nel mondo degli affari sono l'automazione dei processi robotici e i sistemi esperti basati su regole, che sono entrambi chiari nel modo in cui funzionano, ma nessuno dei due è in grado di apprendere ed evolversi.

Il deep learning, d'altra parte, eccelle nell'estrarre conoscenza da enormi quantità di dati etichettati, ma è quasi impossibile capire come riesca a farlo. Questo può essere problematico in aree altamente regolamentate come i servizi finanziari, dove le autorità di regolamentazione chiedono di sapere perché tali scelte vengono prese.

Diverse aziende sprecano tempo e denaro perseguendo la tecnologia errata per il lavoro. Le aziende, d'altra parte, sono in una posizione migliore per valutare quali tecnologie soddisferebbero meglio esigenze specifiche, con quali fornitori trattare e quanto velocemente un sistema può essere implementato se hanno una conoscenza approfondita delle varie tecnologie. Per acquisire questa comprensione sono necessarie ricerca e formazione continua, di solito all'interno dell'IT o di un gruppo di innovazione.

2. Comprendi i tuoi requisiti aziendali

Esamina la tua attività e decidi quali punti critici possono essere affrontati utilizzando soluzioni basate sull'intelligenza artificiale. Il primo passo è capire quali parti dell'azienda potrebbero trarre il massimo dalle applicazioni cognitive. L'intelligenza artificiale nel business può fornire insight predittivi. Può aiutarti ad automatizzare i processi. Puoi scoprire gli obiettivi della tua azienda esaminandoli. Di solito sono porzioni dell'azienda in cui le conoscenze (intuizioni ottenute dall'analisi dei dati o da una raccolta di testi) sono molto richieste ma non disponibili per qualche motivo.

Il passo successivo per integrare l'IA è stabilire un programma di IA consiste nel condurre una valutazione approfondita dei bisogni e delle capacità, seguita dallo sviluppo di un portafoglio di progetti prioritari. Le aziende che utilizzano l'IA dovrebbero intraprendere valutazioni in tre aree:

• Identificare le possibilità
• Valutazione dei casi d'uso
• Scegliere la tecnologia appropriata

Quanto è difficile, sia dal punto di vista tecnico che organizzativo, implementare la soluzione di intelligenza artificiale proposta? I vantaggi dell'avvio dell'applicazione di intelligenza artificiale nel mondo degli affari varrebbero il tempo e lo sforzo?

Gartner ha condotto uno studio online attraverso il sondaggio " Strategie di sviluppo AI e ML ". Secondo il sondaggio, il numero medio stimato di progetti di IA in un'organizzazione era di quattro nel 2019, ma gli intervistati prevedevano di includere 15 progetti entro i prossimi tre anni. Ciò indica che entro il 2022 le organizzazioni intervistate prevedono di disporre in media di 35 progetti di IA o ML.

3. Dai priorità ai principali fattori di valore

Dovrai determinare i possibili vantaggi economici e finanziari dell'IA nei progetti aziendali una volta che hai stabilito le esigenze della tua azienda. Prendi in considerazione diverse implementazioni dell'IA e cerca di collegarle a risultati reali concentrandoti su obiettivi a breve termine e dimostrando il valore finanziario o aziendale nel miglior modo possibile.

Mentre consideri i tuoi obiettivi, tieni presente che i driver di valore (come il miglioramento del valore per il cliente o la maggiore efficienza dei dipendenti) sono importanti tanto quanto migliori risultati aziendali. Considera se le macchine, piuttosto che le persone, potrebbero svolgere determinate attività che richiedono tempo in modo più efficiente.

Il valore trainante esamina se gli strumenti di intelligenza artificiale presi in considerazione per ogni caso d'uso sono realmente idonei. Alcune aziende potrebbero essere frustrate dai chatbot e dagli agenti intelligenti, ad esempio, perché la maggior parte di loro non è attualmente in grado di eguagliare la risoluzione dei problemi umani al di là di semplici scenari programmati (sebbene stiano migliorando rapidamente). Altre tecnologie, come l'automazione dei processi robotici, che potrebbero accelerare procedure semplici come la fatturazione, possono rallentare i sistemi di produzione più complicati.

4. Lancio di piloti

Le aziende dovrebbero iniziare con progetti di prova prima di implementare applicazioni cognitive all'interno dell'organizzazione poiché la differenza tra le capacità di intelligenza artificiale presenti e previste non è sempre evidente.

I piloti Proof-of-concept sono progettati specialmente per progetti con un alto valore commerciale. Consentono inoltre all'organizzazione di testare più di una tecnologia contemporaneamente. Prendi ulteriori precauzioni per evitare "iniezioni" di progetti da parte di dirigenti senior che sono stati influenzati dai fornitori di tecnologia.

Prendi in considerazione la creazione di un centro cognitivo di eccellenza o di una struttura equivalente per gestire molti progetti pilota se la tua azienda prevede di farlo. Questo metodo aiuta con lo sviluppo delle abilità e competenze tecniche necessarie all'interno dell'azienda, nonché con la transizione di piccoli piloti in applicazioni più grandi con un effetto maggiore.

In un sondaggio commissionato da MemSQL sull'adozione dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'apprendimento automatico (ML) sul posto di lavoro , il 65% degli intervistati che lavora e si prepara all'uso, ML/AI ha affermato che il punto principale per l'adozione di ML e AI era per consentire un processo decisionale aziendale più informato e sottolineare l'importanza di queste tecnologie per l'analisi.

5. Scalare

Molte aziende hanno lanciato con successo progetti pilota cognitivi, ma non sono stati così efficaci nell'implementazione dell'IA in tutta l'organizzazione. Le aziende che utilizzano l'intelligenza artificiale hanno bisogno di piani precisi per aumentare la scalabilità per raggiungere i propri obiettivi, il che richiede il coordinamento tra specialisti della tecnologia e proprietari del processo aziendale automatizzato.

Lo scale-up è quasi solitamente necessario integrando l'IA con i sistemi e i processi esistenti perché le tecnologie cognitive in genere assistono le singole attività piuttosto che interi processi.

Le aziende dovrebbero considerare se l'integrazione richiesta è ancora praticabile prima di iniziare il processo di scaling-up. Uno degli esempi di intelligenza artificiale nelle aziende è la scalabilità che sarà limitata se l'applicazione di intelligenza artificiale nelle aziende si basa su una tecnologia proprietaria difficile da ottenere. Assicurati che i titolari della tua azienda e il team IT parlino dei problemi di scalabilità prima o durante la fase pilota. Anche con una tecnologia relativamente semplice come l'RPA, è difficile riuscire a completare un giro dell'IT.

Secondo il sondaggio di McKinsey su 33 casi d'uso dell'IA in otto funzioni aziendali, i risultati suggeriscono che l'IA sta fornendo un valore significativo alle aziende. Con oltre il 44% degli intervistati, è stato riferito che i risparmi sui costi derivanti dall'adozione dell'IA nelle unità aziendali in cui è stata implementata, l'adozione dell'IA ha ridotto i costi delle unità aziendali di almeno il 10%, in media. È probabile che gli intervistati riportino una crescita dei ricavi dai casi d'uso dell'IA nei settori del marketing e delle vendite, dello sviluppo di prodotti e servizi e della gestione della catena di approvvigionamento.

6. Inizia in piccolo

All'inizio, tuttavia, sii prudente nel modo in cui applichi l'IA nel mondo degli affari, ovvero non buttare tutti i tuoi dati nel tuo primo progetto e sperare per il meglio.

Inizia con un set di dati di esempio minore e applica l'IA per dimostrare il valore in esso contenuto. Quindi, dopo alcune vittorie, implementa strategicamente la soluzione con il supporto completo degli stakeholder. Puoi quindi passare a vedere come funziona la tua IA rispetto a un nuovo set di dati prima di metterla al lavoro su dati che non hai mai visto prima.

Dopo aver confermato se il tuo piano iniziale era adatto alla scalabilità (o se avevi bisogno di cambiare il tuo approccio prima di andare avanti), puoi passare da progetti a basso costo e basso rischio a iniziative più ambiziose: questi primi apprendimenti potrebbero essere vitali per evitare costose errori futuri.

Domande frequenti

Q1. Come costruire un'IA?

R. La creazione di un sistema di intelligenza artificiale è diversa dalla programmazione standard del computer in quanto il software non si migliora automaticamente. Ci sono sei passaggi principali da tenere a mente durante la creazione di un'IA.

• Identifica il problema
• Prepara i dati
• Scegli algoritmi
• Addestra gli algoritmi
• Scegli un linguaggio di programmazione
• Esegui su una piattaforma selezionata

Q2. Come usare l'intelligenza artificiale?

R. Negli ultimi anni, le scoperte dell'IA sono state fatte grazie ai progressi nella potenza di elaborazione, alla disponibilità di enormi quantità di dati e ad algoritmi innovativi.

L'intelligenza artificiale è vista come una componente fondamentale della rivoluzione digitale della società e si prevede che usi futuri porteranno cambiamenti significativi. Di seguito sono riportati alcuni settori in cui l'IA sta apportando cambiamenti.

• Riconoscimento vocale
• Tecnologia sanitaria
• Servizi di streaming
• Chatbot
• L'IA nel settore agricolo
• Produzione
• Trasporto
• Sicurezza informatica

Q3. In che modo l'IA aiuta le aziende?

R. Di seguito sono riportati alcuni dei modi in cui l'IA aiuta le aziende a crescere e a monitorare i propri progressi:

• L'analisi del sentimento è un processo automatizzato utilizzato per monitorare e analizzare le emozioni e le opinioni delle persone in diversi tipi di testo.
• Con la potente intelligenza competitiva puoi tenere traccia di tutto ciò che fanno i tuoi concorrenti, dai prodotti alle persone, alle promozioni e prendere le decisioni più informate.
• Le previsioni di vendita nell'IA ti consentono di vedere potenziali problemi mentre hai ancora tempo per evitarli.
• Con l'analisi predittiva, l'IA converte le informazioni in conoscenza e fornisce informazioni sul futuro.

Nota di conclusione

Integrare l'IA in qualsiasi azienda è un'impresa importante.

Richiede una conoscenza approfondita, molto tempo e un impegno per la precisione. Inoltre, invece di concentrarti su come l'IA può apportare valore alla tua attività specifica e determinare dove è più necessaria, concentrati su come l'IA può aggiungere valore alla tua attività specifica e decidere dove è più necessaria per implementarla con successo.

Quindi, con l'aiuto e la conoscenza di una società di sviluppo di intelligenza artificiale , puoi mettere in pratica le tue idee di business AI e produrre valore a lungo termine utilizzando l'area impegnativa dell'IA.