Il processo decisionale basato sui dati diventa reale con l'intelligenza artificiale generativa
Pubblicato: 2024-05-08Nell’ultimo decennio, molte aziende hanno cercato di trasformarsi in aziende basate sui dati. Tuttavia solo una piccola percentuale può affermare di aver raggiunto questo obiettivo. Secondo un rapporto della Harvard Business Review, non c’è stato un aumento significativo nella percentuale di dirigenti che affermano che le loro aziende stanno guidando l’innovazione aziendale con i dati nell’arco di quattro anni.
Ci sono molte ragioni per questa stagnazione, dai grandi investimenti tecnologici necessari per tale trasformazione ai cambiamenti culturali aziendali che devono avvenire parallelamente. Ma i progressi nell’intelligenza artificiale generativa stanno per cambiare la situazione, aiutando le aziende a innovare attraverso un processo decisionale basato sui dati.Anche se le aziende sono attualmente focalizzate sull’uso dell’intelligenza artificiale generativa per l’efficienza, questa attenzione al risparmio sui costi cambierà. La tecnologia avrà un impatto maggiore sui profitti attraverso:
- Abilitazione di prodotti e servizi completamente nuovi
- Aggiungere più valore ai prodotti e ai servizi esistenti
L’evoluzione del processo decisionale basato sui dati
L’analisi dei dati aziendali si è evoluta enormemente dall’inizio del secolo. Nel prendere decisioni, i dirigenti sono passati dalle sensazioni viscerali ai modelli statistici di base e, infine, a sofisticati insight basati sull’intelligenza artificiale, spostandosi nel contempo verso una mentalità più basata sui dati.
Ciò è stato accompagnato da una crescente necessità di spostarsi verso modelli di business con processi più dinamici supportati dall’intelligenza artificiale, consentendo alle aziende di ottimizzare l’efficienza, essere più agili e sfruttare le nuove opportunità di mercato.
L’intelligenza artificiale generativa è il progresso tecnologico chiave di cui le aziende hanno bisogno per realizzare questo cambiamento. Fornisce ai leader informazioni utili in tempo reale, aiutando i team a diventare più efficienti automatizzando parti del loro lavoro, il tutto attraverso una semplice interfaccia.
Analisi dei dati generativa basata sull'intelligenza artificiale
I modelli di intelligenza artificiale generativa possono elaborare rapidamente grandi quantità di dati, grazie alla loro capacità di “imparare” sia dai dati strutturati che da quelli non strutturati.
Di conseguenza, le aziende possono ora inserire tutti i propri dati nel modello, il che aiuta ad abbattere i silos di dati, ma scopre anche nuove informazioni. Poiché il modello ha accesso ai dati conservati in vari sistemi, può rivelare modelli precedentemente invisibili.
Inoltre, mentre i tradizionali sistemi di analisi dei dati si concentrano sull’analisi delle prestazioni passate e sulla formulazione di previsioni basate su di esse, i sistemi di intelligenza artificiale generativa possono fare un ulteriore passo avanti. Questi modelli possono creare nuovi dati “sintetici” basati sui modelli dei dati da cui hanno imparato.
Questi nuovi dati consentono alle aziende di generare scenari futuri modificando alcune variabili chiave e quindi pianificare gli imprevisti per ciascuno di essi. Ad esempio, un rivenditore può testare le prestazioni delle diverse versioni di un nuovo prodotto e quindi scegliere quella migliore prima di lanciarla sul mercato.
Infine, l’intelligenza artificiale generativa consente un aggiornamento totale dei processi esistenti. Consentendo alla macchina di svolgere lavori ripetitivi e dispendiosi in termini di tempo, garantisci ai tuoi dipendenti il tempo di concentrarsi sul lavoro che apporta più valore alla tua azienda.
Esperienza del cliente AI: fare AI anziché essere effettivamente un'organizzazione AI
La verità che nessuno vuole dire ad alta voce: per essere un'organizzazione basata sull'intelligenza artificiale, fallirai se non cambi.
Cambiare mentalità, cambiare cultura
Abbiamo visto tutti la copertura diffusa dell’intelligenza artificiale generativa e i suoi numerosi vantaggi. Gli amministratori delegati delle grandi aziende di intelligenza artificiale hanno intrapreso un tour mediatico, cercando di convincere tutti del nuovo grande futuro che le loro soluzioni porteranno.
Come risultato del blitz dei media, molte aziende riferiscono che i loro dirigenti e il personale sono più aperti alla sperimentazione con l’intelligenza artificiale e le soluzioni dati in generale. Questo cambiamento di mentalità è fondamentale, poiché comporta un cambiamento nella cultura aziendale, qualcosa che è stato più volte segnalato come una delle maggiori sfide alla trasformazione basata sui dati.
Poiché l’intelligenza artificiale generativa semplifica l’analisi dei dati e l’ottenimento di insight, ha aiutato le persone a tutti i livelli aziendali ad accogliere i dati. Rendendo i dati più comprensibili e accessibili, la tecnologia consente alle persone di contribuire a decisioni e discussioni basate sui dati, indipendentemente dal loro background tecnico.
Quando le persone si sentono incluse in questo modo, il loro morale e il loro impegno aumentano, apportando al tempo stesso una varietà di prospettive nuove e diversificate al processo decisionale, con il risultato di decisioni migliori per l’azienda.
Inoltre, i leader che riconoscono l’importanza dell’intelligenza artificiale generativa stanno iniziando a investire in programmi di formazione dei dipendenti su larga scala. La sicurezza e la protezione sono al primo posto tra le priorità delle aziende in questo momento, garantendo che i team sappiano come utilizzare questi sistemi in modo sicuro e con il massimo impatto.
In tal modo, stanno rafforzando la spinta verso una mentalità più basata sui dati a tutti i livelli.
Unisciti alla rivoluzione dell'intelligenza artificiale
Non sai da dove iniziare con l'intelligenza artificiale generativa? Ottieni tutto ciò che devi sapere, compresi i casi d'uso che generano valore.
SCARICA QUI LA GUIDA .
Migliori pratiche di intelligenza artificiale generativa
L’intelligenza artificiale generativa è una tecnologia trasformativa e, come tale, comporta una serie di rischi e sfide. La privacy e la sicurezza dei dati sono una delle priorità di molti dirigenti.
Le aziende che creano i modelli di intelligenza artificiale più utilizzati hanno investito molto nella sicurezza, in particolare nei loro modelli aziendali. Tuttavia, questa è solo metà della storia.
Le aziende che acquistano queste soluzioni devono assicurarsi di utilizzarle correttamente e che i dati che gestiscono siano sempre al sicuro. Ciò è particolarmente cruciale se le aziende gestiscono dati critici dei clienti, ad esempio se un cliente può pagare un prodotto tramite un assistente allo shopping con intelligenza artificiale generativa.
Alcune migliori pratiche includono:
- Anonimizzazione dei dati dei clienti
- Utilizzando solo modelli LLM testati e sicuri
- Formare i dipendenti su come utilizzare genAI in modo corretto e responsabile
Processo decisionale basato sui dati + AI: iniziare
Al momento, la maggior parte delle aziende sta ancora sperimentando casi d’uso individuali incentrati su piccole efficienze. Tuttavia, le aziende che si considerano leader di mercato stanno già iniziando a concentrare i propri sforzi in modo più olistico, consentendo all’intera organizzazione di trarne benefici.
I leader aziendali dovrebbero iniziare formando un gruppo di governance con persone provenienti da diversi dipartimenti interessati dall’intelligenza artificiale generativa. Questo gruppo dovrebbe avere il compito di progettare, guidare e monitorare le iniziative genAI e di garantire che gli apprendimenti siano condivisi con il resto dell’azienda.
È qui che la leadership deve prendere due decisioni cruciali. Il primo riguarda le partnership tecnologiche, perché devi scegliere una soluzione e un partner di cui fidarti con i tuoi dati e quelli dei tuoi clienti. D’altro canto, i leader devono prendere decisioni strategiche che guidino l’intero sforzo, assicurandosi che l’organizzazione sia consapevole dei dettagli e in grado di gestire la situazione.
Infine, concentrati sui casi d'uso che forniscono il massimo valore alla tua azienda. Ce ne sono molti che suonano bene in teoria – e hanno fatto miracoli per altri – ma non hanno alcuna applicazione pratica per il tuo contesto.
Adottando un approccio informato e strategico all’intelligenza artificiale generativa, le aziende possono diventare realtà basate sui dati per promuovere l’innovazione e la crescita.