Le aziende di diversi settori riconoscono sempre più il potenziale dell'IA per rivoluzionare le loro attività, creare nuovi prodotti e servizi e ottenere un vantaggio competitivo. Tuttavia, nessuna azienda è uguale all'altra e la complessità dell'adozione dell'IA può essere scoraggiante. Ecco cinque passi essenziali che le aziende possono compiere per integrare con successo l'IA nelle loro attività nel 2024 e sbloccare il suo potenziale di trasformazione.
Fare attenzione al clamore dell'IA: concentrarsi sulle esigenze e sugli obiettivi aziendali... e sul fatto che l'IA sia in grado di fornire risultati oggi o meno.
Sperimentare è fantastico, ma solo con uno scopo preciso. Prima di tuffarsi a capofitto nel mondo dell'IA, è fondamentale chiedersi: "Quali sfide deve affrontare la mia azienda? Quali opportunità può offrire l'IA?". Lo scopo potrebbe essere, ad esempio, migliorare l'esperienza dei clienti, snellire i processi interni o ottimizzare il processo decisionale.
Obiettivi chiaramente definiti forniscono una tabella di marcia per il vostro viaggio nell'IA. Inoltre, vi aiuta a evitare la tentazione di adottare l'IA per il gusto di farlo. Concentratevi su esigenze specifiche e allineate le vostre iniziative di IA alla vostra strategia aziendale complessiva.
Tenete inoltre presente che l'IA è ancora in fase formativa: non può fare tutto ciò che speriamo oggi. È indispensabile acquisire una solida conoscenza preliminare delle capacità dell'IA, in relazione ai vostri obiettivi, per evitare di investire in qualcosa che, in ultima analisi, non è ancora possibile.
Qualità e quantità
La qualità e l'accessibilità dei dati hanno un impatto diretto sull'efficacia e l'accuratezza dei modelli di intelligenza artificiale. È qui che entrano in gioco solide pratiche di governance dei dati e soluzioni di integrazione. I silos di dati sono nemici dell'IA. Impediscono all'IA di apprendere, evolvere e fornire informazioni significative e preziose per l'azienda. Per abbattere i silos è necessario che le organizzazioni investano prioritariamente nelle pratiche di governance dei dati e nelle soluzioni di integrazione dei dati. Un altro aspetto importante è l'implementazione di strumenti che garantiscano dati puliti, coerenti e prontamente disponibili per le applicazioni di IA. I dati di qualità sono il carburante che alimenta l'IA di qualità.
Tecnologia in tempo reale
Le architetture di dati tradizionali spesso faticano a tenere il passo con le richieste in tempo reale dell'IA. Per questo motivo è fondamentale adottare la tecnologia event mesh, un approccio collaudato alle reti distribuite che consente la condivisione e l'elaborazione dei dati in tempo reale. Adottando l'architettura event-driven (EDA), le aziende aprono un nuovo regno dell'IA in tempo reale che consente di reagire rapidamente agli eventi, di attivare azioni automatizzate e di prendere decisioni basate sulle informazioni più recenti.
Questo approccio all'IA aiuta le aziende a fornire esperienze più personalizzate, come raccomandazioni, offerte e assistenza in tempo reale basate sulle esigenze individuali. Potrebbe anche consentire la manutenzione predittiva, anticipando i problemi o i guasti in anticipo per allocare le risorse corrette nel posto giusto e al momento giusto. Con l'EDA come sistema nervoso centrale per i dati, non solo l'IA può operare in tempo reale, ma l'aggiunta di nuovi agenti di IA diventa molto più semplice.
Progettare la piattaforma IA su misura
Lo sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale può essere lento, ostacolando il loro valore potenziale. L'ingegneria di piattaforma può fungere da acceleratore. Questa tendenza emergente ha l'obiettivo di modernizzare la fornitura di software aziendale, in particolare per la trasformazione digitale. Inoltre, ottimizza l'esperienza degli sviluppatori e accelera la fornitura di valore ai clienti da parte dei team di prodotto. Queste piattaforme permetteranno agli sviluppatori di accedere alla gestione automatizzata dell'infrastruttura IT, a strumenti preconfigurati e a componenti precostituiti, consentendo loro di concentrarsi su ciò che conta davvero: realizzare più rapidamente soluzioni innovative di intelligenza artificiale.
L'obiettivo generale è quello di semplificare l'infrastruttura, automatizzare le attività e fornire componenti precostituiti agli sviluppatori. Tuttavia, tali applicazioni saranno solo ipotetiche senza la possibilità di progettarle e svilupparle. Ecco perché è importante e promettente notare che Gartner vede la Platform Engineering diventare maggiorenne nel 2024.
Basta sistemi tradizionali
In mezzo alla corsa alle operazioni in tempo reale e guidate dall'intelligenza artificiale, le grandi e disparate organizzazioni saranno ancora limitate nella loro capacità di ottenere un valore aziendale ottimale a causa della loro dipendenza da un complesso mix di sistemi legacy e/o siloed. L'anno scorso IDC ha rilevato che solo il 12% delle organizzazioni collega i dati dei clienti tra i vari reparti.
La corsa ai dati dell'intelligenza artificiale determinerà una maggiore necessità di integrazione guidata dagli eventi in tutto il settore, ma solo con un modello di architettura aziendale i sistemi vecchi e nuovi saranno in grado di lavorare insieme. Senza di esso, non sarà possibile offrire esperienze digitali in tempo reale e senza soluzione di continuità, collegando gli eventi tra i vari reparti, le sedi, i sistemi on-premises, i dispositivi IoT, in un ambiente cloud o addirittura multi-cloud.
L'adozione dell'IA non deve rincorrere le ultime tendenze, ma concentrarsi su investimenti strategici che forniscano un valore aziendale tangibile. Dando priorità alla vostra attività e seguendo le fasi sopra elencate, potrete sbloccare il potenziale di trasformazione dell'IA e far progredire la vostra azienda nell'era dei dati. Ricordate che l'IA è uno strumento potente, ma il suo successo dipende da un'attenta pianificazione, da un'implementazione strategica e da una chiara comprensione degli obiettivi aziendali.
