I responsabili aziendali lavorano alle roadmap per l’implementazione dell’AI, ma molti si chiedono da dove iniziare, anche perché non esiste una formula universale per elaborare una strategia. Le sfide e le opportunità che ogni organizzazione si trova ad affrontare variano a seconda di dove questa tecnologia può creare valore.
Molte aziende seguono l’approccio “gattona, cammina, corri” e iniziano con progetti base di automazione che migliorano una parte dell’azienda, per poi passare a implementazioni più complesse, che interessano molteplici funzioni.
Esaminare gli effetti dell’AI sulle persone è un possibile punto di partenza che permette di concentrarsi sui vantaggi in termini di produttività ed employee experience. Il fatturato è un altro ambito in cui cercare efficienze, in modo da migliorare il ritorno sull’investimento. Una roadmap AI contribuisce a definire le aree su cui concentrare gli sforzi nel passaggio dal “camminare” al “correre” con l’intelligenza artificiale.
Di seguito, cinque passaggi per costruire una roadmap efficace e far decollare le implementazioni AI:
1. Identificare casi di utilizzo ad alto valore e bassa complessità
Dare priorità alle attività semplici ad alto valore contribuisce a generare lo slancio iniziale, con casi d’uso che richiedono poco sforzo. Alcuni esempi includono l’utilizzo dell’AI per creare report di risoluzione dei casi, articoli di knowledge base o risposte via email. In questo modo si crea fiducia nei team che utilizzano l’AI, senza farli sentire sopraffatti.
Trovare lavori fattibili per l’AI che abbiano anche alto valore rappresenterà per molti un’area di attenzione. Questi lavori potranno essere trattati come singoli progetti e valutati rapidamente.
All’altro estremo dello spettro ci sono gli incarichi di scarsa fattibilità e basso valore. Tra questi, il monitoraggio in tempo reale della brand reputation tramite intelligenza artificiale o la valutazione del coinvolgimento dei dipendenti in base al tono delle email e ai loro contributi alle riunioni. Si tratta di idee che richiedono una notevole quantità di tempo e risorse, rallentando potenzialmente lo slancio dell’implementazione dell’intelligenza artificiale.
2. Valutare i dati e i fondamenti tecnici
L’AI è tanto potente quando lo solo la piattaforma e i dati su cui è costruita. Valutare la prontezza dei dati e il fondamento tecnico, all’inizio di un progetto, è la chiave per determinare se i dati e l’infrastruttura di un’organizzazione sono pronti a sostenere l’adozione dell’AI su grande scala.
Questo significa verificare la pulizia, l’accuratezza e la completezza dei dati, tenendo conto anche dell’accessibilità, della pertinenza e della governance dei dati. Per quanto riguarda le basi tecniche, è necessario valutare l’infrastruttura, gli strumenti software e le competenze interne per comprendere le proprie capacità.
ServiceNow può fornire supporto con una valutazione di prontezza ad adottare l’AI, per capire quali divisioni all’interno dell’organizzazione siano pronte e comprendere dove concentrare gli sforzi nelle implementazioni future.
3. Valutare le prestazioni di pari passo con la crescita
Una misurazione efficace dell’implementazione AI può aiutare a sviluppare i casi d’uso che hanno un impatto reale sull’organizzazione.
ServiceNow AI Control Tower consente di valutare le capacità implementate, monitorando parametri di adozione quali i tassi di utilizzo e di completamento, nonché i parametri d’impatto come il tempo risparmiato, l’accuratezza di risoluzione e il tasso di deviazione.
Inoltre, dialogare con utenti e team riguardo le loro esperienze di utilizzo può aiutare a comprendere l’usabilità e l’affidabilità dell’AI. L’importante è documentare cosa funziona e cosa no, perchè questo può alimentare l’apprendimento di altre aree d’implementazione.
4. Consentire alle persone di guidare il cambiamento
Per implementare con successo una roadmap AI è necessario promuovere il cambiamento e ispirare l’innovazione tra le persone. Anche formare le persone, dando loro competenze AI e gli strumenti per comprendere i limiti di questa tecnologia, può essere d’aiuto.
È importante utilizzare un linguaggio e parametri comprensibili per gli stakeholder. Inoltre, i casi d’uso dovranno essere in linea con le priorità strategiche e sarà importante mostrare quali sono i parametri attraverso i quali saranno misurati i risultati.
L’organizzazione dovrà concentrarsi sul problema che l’AI aiuterà a risolvere e quantificare il ROI. In questa fase, è importante comunicare le motivazioni alla base delle iniziative AI e mostrare percorsi evolutivi distinti per le diverse implementazioni. Facendo un ulteriore passo avanti, la nomina di “AI champion” – early adopter appassionati che facciano da punto di riferimento per i loro colleghi – consentirà di creare un elemento aggregante per le best practice. Questi “super utenti” potranno infatti aiutare gli altri a superare i problemi e a trovare nuovi modi per utilizzare l’AI nella loro quotidianità, fungendo anche da ponte tra utenti e tecnici.
5. Ottimizzazione costante della roadmap AI
La trasformazione è un percorso, non una destinazione. Integrare percorsi di apprendimento, ad esempio incoraggiando le persone a riflettere sulle nuove competenze che stanno sviluppando, offre a tutti un incentivo all’adozione e all’utilizzo dell’AI, favorendo al contempo una cultura di miglioramento continuo.
Per scoprire opportunità future, il Process Mining dà alle persone la possibilità di suggerire quali aree o workflow potranno beneficiare dell’AI.
La strada per il successo
Definendo una roadmap AI chiara, è possibile dare priorità ai casi d’uso più fattibili e produrre il maggiore impatto sull’organizzazione. Una forte governance è fondamentale, per garantire che le iniziative AI siano attentamente controllate e supervisionate durante l’implementazione e sviluppo. ServiceNow AI Control Tower offre una visione olistica delle implementazioni AI all’interno dell’organizzazione, con approfondimenti su compliance e workflow end-to-end per la gestione dei sistemi.
