Nel contributo che vi proponiamo qui di seguito, Fabio Pascali (nella foto qui a fianco), Regional Manager Italy, Cloudera, ci racconta come, per prepararsi alla nuova era dell’AI, le aziende di ogni settore devono mettere in campo le migliori strategie in tre aree chiave.
Scopriamo insieme quali sono.
L’intelligenza artificiale è diventata una delle tecnologie chiave per lo sviluppo delle imprese. In ambito industriale, ad esempio, è già utilizzata nel 38% delle aziende per automatizzare i processi di produzione o analizzare i dati al fine di monitorare e ottimizzare tali processi (dati dell’associazione digitale Bitkom). Tuttavia, un quarto delle imprese industriali è ancora restio all’uso degli algoritmi: l’ostacolo maggiore è la mancanza di una base di dati che permetta di tradurre gli insight esistenti in azioni concrete in grado di generare benefici tangibili per l’azienda. Inoltre, non tutte le aziende riconoscono ancora il valore che l’intelligenza artificiale può portare loro. È inevitabile, però, che l’AI abbia il potenziale per plasmare il futuro di ogni organizzazione. Perché questo succeda, però, le aziende di ogni settore devono mettere in campo le migliori strategie in tre aree chiave.
- Sviluppare una data strategy come base per l’adozione dell’AI
Per soddisfare i requisiti che le tecnologie innovative comportano, è necessario disporre di una solida base tecnologica, e l’implementazione di una data strategy efficace è il primo passo per costruirla in quanto consente di ottenere insight per ottimizzare i processi o sviluppare modelli di business basati sui dati. Tuttavia, sono ancora molte le aziende che non dispongono ancora di un approccio strutturato e uniforme, per cui spesso i dati sono distribuiti in tutta l’organizzazione e presenti in silos nei diversi dipartimenti. Abbattere questi silos e definire una data strategy trasversale a tutte le unità di business è fondamentale.
Il primo passo consiste nel chiarire quali dati esistono già, dove sono situati e in quale formato, al fine di determinare il modo migliore per gestirli e trattarli. I temi di conformità e sicurezza sono strettamente correlati a questo aspetto, in quanto consentono di definire chi può accedere ai dati, a quali set in particolare, quando e dove. Spesso, infatti, esistono gruppi di utenti che possono visualizzare solo una parte dei dati di un’applicazione, mentre altri necessitano di un accesso completo, rendendo necessari modelli di autorizzazione e controlli di accesso legati ai ruoli aziendali.
Altre importanti considerazioni riguardano il GDPR e la tutela dei dati personali: le aziende sono chiamate a classificarli in un certo modo per essere in grado in ogni momento di fornire informazioni su quali dati vengono trattati e dove sono conservati.
Solo con l’aiuto di una data strategy completa e appropriata, è possibile iniziare a implementare il giusto metodo di utilizzo dei dati a seconda del caso d’uso – dai semplici processi statistici all’apprendimento automatico fino al deep learning.
- Formazione mirata e continua dei dipendenti
La carenza di lavoratori qualificati è una delle maggiori sfide per le aziende. I dipartimenti delle risorse umane si affidano già a sistemi intelligenti per rendere più rapida ed efficace la selezione dei candidati o individuare opportunità di sviluppo del personale. Non solo: le tecnologie possono essere di grande supporto anche in altre unità di business e contribuire ad aumentarne la produttività, ma affinché ciò accada è necessario che le aziende preparino adeguatamente la propria forza lavoro all’utilizzo di queste tecnologie. Pertanto, è necessario investire nella riqualificazione dei dipendenti affinché non solo siano in grado di comprendere sistemi tecnologici complessi che possono potenzialmente destabilizzare i processi di lavoro, ma anche di integrarli nella loro quotidianità migliorando o eventualmente abbandonando i procedimenti abituali.
Inoltre, senza un sufficiente know-how tecnico, sarà difficile soddisfare i numerosi requisiti legali, etici, di sicurezza e di conformità. I dipendenti devono essere coscienti dell’importanza della sicurezza dei dati e delle conseguenze che le loro azioni possono avere a livello aziendale. Nello scenario migliore, i leader di domani saranno in grado di combinare competenze tecnologiche con qualità umane come empatia, flessibilità e capacità di apprendimento, leadership. Per far sì che la collaborazione tra intelligenza artificiale e umana abbia successo, è essenziale accogliere le preoccupazioni e le paure dei dipendenti e impegnarsi a guidarli. La diffusione dell’AI dipende quindi anche dalla costruzione di una cultura aziendale basata sulla comunicazione.
- Identificare e sfruttare nuovi fattori di successo
La società di analisi PwC ha rilevato che l’adozione dell’intelligenza artificiale potrebbe ridurre le emissioni globali di gas serra del 4% entro il 2030. Oggi, la tutela dell’ambiente e la sostenibilità sono temi che nessuna impresa può permettersi di ignorare. Si tratta di fattori cruciali non solo a causa delle pressioni politiche, ma anche perché sono sempre più presenti tra i parametri di valutazione dei candidati, e dunque costituiscono un fattore distintivo per accaparrarsi i talenti migliori. La responsabilità sociale, quindi, è un fattore di cui le imprese devono tenere conto in ogni decisione aziendale, con una consapevolezza sempre più presente: secondo uno studio di Cloudera, più di un quarto (26%) dei leader aziendali sta già predisponendo maggiori investimenti a tutela dell’ambiente, nelle questioni sociali e nella governance aziendale; inoltre, la responsabilità sociale rientra anche nelle valutazioni relative allo sviluppo di nuovi prodotti e servizi (24%) o all’accelerazione della crescita finanziaria (21%).
Le giovani generazioni, in particolare, attribuiscono molta importanza al “capitalismo consapevole”. Per la loro capacità di aumentare l’efficienza anche in termini di conservazione delle risorse e tutela dell’ambiente, l’intelligenza artificiale e la giusta data strategy possono essere strumenti in grado di facilitare il percorso di transizione sostenibile. Le imprese, dunque, dovrebbero prestare attenzione anche a questi potenziali benefici che possono derivare dall’implementazione di sistemi intelligenti – oltre agli ovvi vantaggi commerciali – e iniziare ad applicarli in prima persona.
