L’intelligenza artificiale è ormai una priorità su cui concordano la maggior parte dei dirigenti aziendali, eppure pochi sanno come implementare con successo questa tecnologia in rapida evoluzione o come sfruttarne appieno il potenziale.
I risultati di un recente studio globale condotto da DXC tra i decision-maker in ambito tecnologico parlano chiaro: il 77% dei leader del settore afferma che l’intelligenza artificiale è una priorità strategica a livello dirigenziale, eppure il 94% deve affrontare notevoli difficoltà di implementazione.
I dati mostrano che il divario nell’implementazione dell’AI va oltre la fase di pianificazione e si estende a cinque sfide operative interconnesse che riguardano la strategia, l’implementazione, la leadership, la maturità organizzativa e le capacità tecniche.
Colmare il cosiddetto “AI execution gap”
La possibilità di ottenere un vantaggio competitivo grazie all’AI c’è ancora, ma non durerà a lungo. Le organizzazioni, infatti, devono ripensare l’AI sotto tre aspetti fondamentali:
1. Colmare il divario fra strategia ed esecuzione e farne il prossimo vero obiettivo
Le organizzazioni commettono spesso l’errore di considerare l’intelligenza artificiale in modo troppo limitato, come un investimento tecnologico di tendenza o una semplice misura di efficientamento, senza valutare con attenzione i risultati desiderati. Anziché chiedersi «Come possiamo fare ciò che già facciamo, ma in modo più veloce ed economico?», i leader dovrebbero pensare più a lungo termine e domandarsi: «Cosa può aiutarci a fare l’intelligenza artificiale che prima non eravamo in grado di compiere?».
Quest’ultima domanda è più importante che mai, poiché l’intelligenza artificiale sta assumendo un ruolo sempre più centrale nelle funzioni di business strategiche. Molte aziende hanno già implementato l’AI nelle operation IT nel corso dell’ultimo anno e, nei prossimi tre, ci si aspetta che l’adozione di questa tecnologia registri la crescita più rapida nell’ambito di funzioni che coinvolgono aree critiche come ricerca e sviluppo, conformità normativa e rendicontazione ESG.
Si tratta di un cambiamento significativo. L’intelligenza artificiale offre il massimo valore in quelle funzioni aziendali critiche che devono gestire dati e requisiti normativi complessi. Tuttavia, la maggior parte dei leader continua a ritenere che siano i team tecnici a dover guidare l’adozione dell’AI. Si tratta di un’occasione persa: le figure che si occupano di business devono svolgere un ruolo centrale nella strategia relativa all’AI, poiché sono loro a comprendere meglio i flussi di lavoro, le sfide e i requisiti normativi che l’AI deve affrontare.
I team di ricerca e sviluppo, conformità ed ESG stanno già dimostrando il valore dell’AI, spesso senza il sostegno dei vertici aziendali o il coordinamento a livello organizzativo che ne amplificherebbe l’impatto. I risultati sarebbero ben più significativi se le organizzazioni facessero della riduzione del divario di esecuzione dell’AI la loro prossima priorità strategica.
2. Collegare l’intelligenza artificiale alle persone e ai processi
La trasformazione basata sull’intelligenza artificiale fallisce quando le organizzazioni la considerano solo come un’implementazione tecnologica: per un’adozione di successo è necessario ripensare non solo chi svolge il lavoro, ma anche come questo viene svolto.
Questo approccio è fondamentale, dato il ruolo essenziale che gli esseri umani ricoprono nella trasformazione guidata dall’AI. Per adeguarsi a un ambiente di lavoro in cui le persone collaborano sempre più con l’AI stessa, le organizzazioni dovranno riprogettare i flussi di lavoro, le competenze decisionali e i modelli di governance. Inoltre, i leader dovranno acquisire nuove competenze, poiché l’AI richiede a tutti lo sviluppo di nuove capacità.
In definitiva, l’intelligenza artificiale crea workflow nuovi, che richiedono nuove competenze. Se le aziende implementano l’intelligenza artificiale senza riprogettare i processi che ne saranno interessati e senza formare il personale per renderlo in grado di operare all’interno di questi nuovi flussi di lavoro, difficilmente otterranno i risultati sperati.
3. Costruire partnership strategiche
Le organizzazioni si stanno rendendo conto che non possono sviluppare competenze nel campo dell’AI da sole, e non dovrebbero nemmeno provarci.
Se molte stanno valutando attivamente partnership o collaborazioni con organizzazioni esterne per progetti di AI, altre hanno già stretto accordi con fornitori di soluzioni di AI o automazione, nonché con partner specializzati in dati e analisi, al fine di migliorare l’esperienza dei clienti o dei dipendenti.
Queste collaborazioni mettono a disposizione competenze specialistiche per aiutare le organizzazioni ad accelerare l’implementazione dell’AI, gestendo al contempo i rischi.
La strada da seguire è chiara. Le aziende che considerano l’AI una strategia aziendale, preparano il proprio personale e stringono collaborazioni strategiche saranno quelle che definiranno il panorama competitivo del prossimo decennio. Ed è un lavoro che inizia oggi.
A cura di Mario De Lucia, AdvisoryX Leader di DXC Technology
