Il brusio dell’intelligenza artificiale: come la interpretano i CEO
Un interessante sondaggio su 3.000 dirigenti aziendali rivela alcune interessanti riflessioni in ordine all’uso strategico della Intelligenza Artificiale (AI) nelle organizzazioni. Qualche suggerimento. Buona lettura.
Il brusio dell’intelligenza artificiale (AI) è cresciuto abbastanza da penetrare nelle organizzazioni di tutto il mondo, e per una buona ragione. Gli investimenti nell’IA crescono e provengono sempre più da organizzazioni al di fuori dello spazio tecnologico. E le storie di successo di AI stanno diventando sempre più numerose e diversificate, da Amazon che raccoglie efficienze operative usando i robot di magazzino Kiva basati su AI, a GE che mantiene in funzione le apparecchiature industriali sfruttando l’intelligenza artificiale per la manutenzione predittiva.
Mentre è chiaro che i CEO hanno bisogno di prendere in considerazione le implicazioni aziendali di IA, la nascente tecnologia nelle impostazioni aziendali rende meno chiaro come impiegarlo proficuamente. Attraverso uno studio sull’IA che includeva un sondaggio di 3.073 dirigenti e 160 casi di studio in 14 settori e 10 paesi, e attraverso un programma di ricerca digitale separato, abbiamo identificato 10 approfondimenti fondamentali che i CEO devono conoscere per intraprendere un viaggio di successo nell’IA.
Non credere ingenuamente: non tutti gli affari usano l’intelligenza artificiale … ancora. Mentre l’investimento nell’IA si sta scaldando, l’adozione delle tecnologie IA da parte delle aziende è ancora in ritardo. Gli investimenti totali (interni ed esterni) nell’IA hanno raggiunto da qualche parte tra $ 26 miliardi e $ 39 miliardi nel 2016, con investimenti esterni triplicati dal 2013. Nonostante questo livello di investimento, tuttavia, l’adozione dell’IA è appena agli inizi, con solo il 20% di i nostri intervistati che utilizzano una o più tecnologie IA su scala o in una parte centrale della loro attività e solo la metà di quelli che utilizzano tre o più. (I nostri risultati sono ponderati in modo da riflettere l’importanza economica relativa delle aziende di diverse dimensioni. Includiamo cinque categorie di sistemi tecnologici IA: robotica e veicoli autonomi, visione artificiale, linguaggio, agenti virtuali e apprendimento automatico.)
Per il momento, questa è una buona notizia per quelle aziende che stanno ancora sperimentando o pilotando l’IA (41%). I nostri risultati suggeriscono che c’è ancora tempo per scalare la curva di apprendimento e competere usando l’intelligenza artificiale.
Tuttavia, siamo probabilmente in un punto chiave di inflessione dell’adozione dell’IA. Le tecnologie di intelligenza artificiale come l’apprendimento automatico basato sul neurale e l’elaborazione del linguaggio naturale stanno iniziando a maturare e dimostrarne il valore, diventando rapidamente il punto focale di suite di tecnologia AI tra gli adottanti. E ci aspettiamo almeno una parte degli attuali piloti di IA di integrare pienamente l’IA nel breve termine. Infine, l’adozione sembra pronta a diffondersi, anche se a tassi diversi, attraverso settori e domini. I servizi finanziari e di telecomunicazione sono pronti a fare da apripista, con gli intervistati in questi settori che prevedono di aumentare la propria spesa tecnologica AI di oltre il 15% l’anno – sette punti percentuali in più rispetto alla media intersettoriale – nei prossimi tre anni.
Il 30% dei primi utilizzatori di AI nel nostro sondaggio – quelli che utilizzano l’intelligenza artificiale su scala o nei processi chiave – affermano di aver ottenuto aumenti delle entrate, sfruttando l’intelligenza artificiale negli sforzi per conquistare quote di mercato o espandere i loro prodotti e servizi. Inoltre, i primi utilizzatori di AI sono 3,5 volte più probabili di altri per affermare di aspettarsi di aumentare il proprio margine di profitto di ben cinque punti in più rispetto ai pari del settore. Mentre la questione della correlazione contro causalità può essere legittimamente sollevata, un’analisi separata ha rivelato alcune prove che l’IA sta già migliorando direttamente i profitti, con ROI sull’investimento di intelligenza artificiale nella stessa gamma delle tecnologie digitali associate come i big data e l’analisi avanzata.
Senza il supporto della leadership, la tua trasformazione dell’IA potrebbe non avere successo. Gli adottati di successo dell’IA hanno un forte sostegno alla leadership esecutiva per la nuova tecnologia. Gli intervistati delle aziende che hanno implementato con successo una tecnologia AI su larga scala tendono a valutare il supporto di C-suite come quasi il doppio rispetto a quelle che non hanno adottato alcuna tecnologia AI. Aggiungono che un forte sostegno arriva non solo dal CEO e dai dirigenti IT, ma anche da tutti gli altri funzionari di livello C e dal consiglio di amministrazione.
Con il campo di intelligenza artificiale che ha recentemente acquisito il suo ritmo di innovazione dopo l’ “inverno dell’influenza aviaria” decennale, le competenze e le capacità tecniche sono scarse. Anche i grandi nativi digitali come Amazon e Google si sono rivolti a imprese e talenti al di fuori dei propri confini per potenziare le proprie capacità di intelligenza artificiale. Prendi in considerazione, ad esempio, l’acquisizione di DeepMind da parte di Google, che utilizza le sue abilità di apprendimento automatico per aiutare il gigante tecnologico a migliorare anche le attività principali come l’ottimizzazione della ricerca. La nostra indagine, infatti, ha dimostrato che i primi utilizzatori di AI hanno acquistato principalmente le giuste soluzioni tecnologiche idonee, con solo una minoranza di rispondenti che sviluppano e implementano internamente tutte le soluzioni di intelligenza artificiale.
Resisti alla tentazione di affidare ai team di tecnologia esclusivamente le iniziative per l’IA. Il compartimentalizzare la responsabilità per l’intelligenza artificiale con leader funzionali nell’IT, nel digitale o nell’innovazione può portare a un risultato deludente: le tecnologie vengono lanciate senza casi d’uso convincenti. Per garantire un focus sui casi d’uso più preziosi, le iniziative AI devono essere valutate e co-guidate da leader sia aziendali che tecnici, un approccio che si è dimostrato efficace nell’adozione di altre tecnologie digitali
Adotta un approccio di portafoglio per accelerare il tuo viaggio nell’IA. Gli strumenti di intelligenza artificiale oggi variano lungo uno spettro che va dagli strumenti che hanno dimostrato di risolvere problemi di business (ad esempio, il rilevamento di pattern per la manutenzione predittiva) a quelli con consapevolezza bassa e utilità attualmente limitata ma ad alto potenziale (ad esempio, l’applicazione di AI per lo sviluppo di una strategia competitiva). Questa distribuzione suggerisce che le organizzazioni potrebbero prendere in considerazione un approccio basato sul portafoglio per l’adozione dell’IA attraverso tre orizzonti temporali:
A breve termine: concentrati sui casi d’uso in cui esistono oggi soluzioni tecnologiche collaudate e ridimensionali in tutta l’organizzazione per generare un valore di fondo significativo.
A medio termine: sperimentare tecnologie che stanno emergendo ma che sono ancora relativamente immature (deep learning video recognition) per dimostrare il loro valore in casi d’uso aziendali chiave prima di ridimensionarle.
A lungo termine: collaborare con il mondo accademico o con una terza parte per risolvere un caso d’uso di alto impatto (un processo decisionale umano accresciuto in un ruolo chiave del knowledge worker, ad esempio) con tecnologia AI all’avanguardia per acquisire potenzialmente un vantaggio considerevole per la prima mossa.
L’apprendimento automatico (machine learning) è uno strumento potente, ma non è giusto per tutto. L’apprendimento automatico e il suo sottocampo più importante, l’apprendimento approfondito, hanno attirato molta attenzione da parte dei media e hanno ricevuto una quota significativa del finanziamento che è stato riversato nell’universo AI, ottenendo quasi il 60% di tutti gli investimenti esterni al settore nel 2016.
Ma mentre l’apprendimento automatico ha molte applicazioni, è solo una delle molte tecnologie correlate all’IA in grado di risolvere i problemi aziendali. Non esiste una soluzione AI adatta a tutte le dimensioni. Ad esempio, le tecniche AI implementate per migliorare le prestazioni dei call center dei clienti potrebbero essere molto diverse dalla tecnologia utilizzata per identificare le frodi nei pagamenti con carta di credito. È fondamentale cercare lo strumento giusto per risolvere ogni problema aziendale che crea valore in una particolare fase del viaggio digitale e dell’intelligenza di un’organizzazione.
Le capacità digitali vengono prima di AI. Abbiamo scoperto che le industrie leader nell’adozione dell’IA – come l’alta tecnologia, le telecomunicazioni e l’industria automobilistica – sono anche quelle che sono le più digitalizzate. Allo stesso modo, all’interno di qualsiasi settore le aziende che sono i primi ad adottare l’intelligenza artificiale hanno già investito in capacità digitali, tra cui l’infrastruttura cloud e i big data. In effetti, sembra che le aziende non possano facilmente scavalcare l’IA senza esperienza di trasformazione digitale. Utilizzando una batteria di statistiche, abbiamo scoperto che le probabilità di generare profitti dall’utilizzo di AI sono del 50% più elevate per le aziende che hanno una forte esperienza nella digitalizzazione.
Essere audace. In uno studio separato sull’interruzione digitale, abbiamo scoperto che l’adozione di una strategia digitale offensiva era il fattore più importante per consentire alle aziende incumbent di invertire la maledizione dell’interruzione digitale. Un’organizzazione con una strategia offensiva adatta radicalmente il proprio portafoglio di attività, sviluppando nuovi modelli di business per costruire un percorso di crescita più robusto rispetto alla digitalizzazione. Finora, lo stesso sembra essere vero per l’intelligenza artificiale: i primi adottanti dell’IA con una strategia molto proattiva e rigorosamente offensiva riportano una prospettiva di profitto molto migliore rispetto a quelli senza uno.
Le maggiori sfide sono le persone e i processi. In molti casi, le sfide di gestione del cambiamento di incorporare l’intelligenza artificiale nei processi dei dipendenti e nel processo decisionale superano di gran lunga le sfide tecniche di implementazione dell’IA. Poiché i leader determinano i compiti che le macchine devono gestire, rispetto a quelli che gli umani svolgono, sia nuovi che tradizionali, sarà fondamentale implementare programmi che consentano di rinnovare costantemente la forza lavoro. E mentre l’IA continua a convergere con visualizzazione avanzata, collaborazione e pensiero progettuale, le aziende dovranno passare da un’attenzione primaria all’efficienza dei processi a un’attenzione all’efficacia della gestione decisionale, che richiederà ulteriormente ai leader di creare una cultura di miglioramento e apprendimento continuo .
Non commettere errori: la prossima frontiera digitale è qui, ed è AI. Mentre alcune aziende si stanno ancora riprendendo dalle precedenti interruzioni digitali, una nuova sta prendendo forma. Ma sono i primi giorni. C’è ancora tempo per rendere l’intelligenza artificiale un vantaggio competitivo.
Fonte: Jacques Bughin, Brian McCarthy – Adattamento da HBR.org