Perché i progetti di IA si bloccano: l’IA ha bisogno delle giuste fondamenta
I progetti di intelligenza artificiale si bloccano dopo promettenti fasi pilota molto più spesso di quanto non accada dopo la fase di espansione. Il problema risiede in ciò che sta alla base di tutto.
L’intelligenza artificiale sta rapidamente diventando la nuova porta d’accesso ai software aziendali. Invece di aprire diverse dashboard, cercare tra i report o passare da un’applicazione all’altra, gli utenti si aspettano sempre più di poter porre una domanda, capire cosa è cambiato e attivare l’azione successiva tramite una semplice interfaccia basata sull’IA.
L’intelligenza artificiale può semplificare l’utilizzo di tecnologie complesse. Tuttavia, non può generare un valore aziendale affidabile a partire da dati inaffidabili, logiche poco chiare e processi scollegati. L’interfaccia può sembrare intelligente, ma ciò che si cela dietro di essa determina comunque se la risposta è attendibile e se ne derivano effettivamente benefici concreti.
Perché i progetti di IA si bloccano dopo la demo
In un progetto pilota controllato, un modello di intelligenza artificiale può produrre una risposta sorprendente.
Poi incontra l’organizzazione.
I dati sono sparsi in sistemi diversi. I team utilizzano definizioni diverse per lo stesso KPI. Le regole di approvazione risiedono nei documenti o nella mente delle persone. Una raccomandazione compare in uno strumento, mentre il lavoro necessario per metterla in pratica si svolge altrove.
Questo è ciò che abbiamo descritto nel nostro recente articolo su TechCrunch come il “muro dell’orchestrazione”. Gli strumenti di intelligenza artificiale sono spesso scollegati dai dati, dai flussi di lavoro e dal contesto aziendale che sta alla base delle decisioni aziendali reali.
Il modello non è sempre il problema. Spesso, l’IA semplicemente non ha una base affidabile su cui poter comprendere il business, supportare una decisione e coordinare le azioni.
L’intelligenza artificiale ha bisogno di qualcosa di solido dietro l’interfaccia.
La prossima generazione di software aziendali sarà più accessibile grazie all’intelligenza artificiale.
In Natzka, questo significa che gli utenti possono accedere alle funzionalità principali della piattaforma in modo più intuitivo. Possono porre domande sui propri dati, scoprire perché un KPI è cambiato, confrontare scenari, rivedere una previsione, comprendere un’eccezione o avviare un flusso di lavoro.
Ma queste esperienze funzionano solo quando l’IA ha il contesto giusto. Ha bisogno di dati affidabili e definizioni aziendali coerenti. Deve comprendere regole, responsabilità, vincoli e flussi di lavoro. E deve sapere quando una persona dovrebbe esaminare un suggerimento e quando il sistema può eseguire un’azione automaticamente.
Senza tali fondamenta, l’IA produce solo risposte plausibili basandosi sulla stessa vecchia frammentazione.
Le fondazioni trasformano l’IA in uno strumento abilitante
Integriamo in un unico ambiente fondazioni dati, analisi, applicazioni aziendali, flussi di lavoro e Decision Intelligence. L’intelligenza artificiale non si affianca a queste funzionalità come un ulteriore strumento isolato, ma diventa un modo più semplice per accedervi e attivarle.
Si consideri il caso di un rivenditore che si trova ad affrontare un improvviso aumento della domanda. L’intelligenza artificiale potrebbe identificare il segnale e spiegarne le cause. Tuttavia, per consigliare una risposta efficace, è necessario comprendere anche le scorte attuali, le priorità del punto vendita, gli obiettivi di margine, le regole promozionali e i vincoli operativi.
Una volta presa la decisione, il sistema deve avviare il flusso di lavoro corretto, coinvolgere le persone appropriate, aggiornare il piano e conservare una traccia verificabile di quanto accaduto. Il valore risiede nel collegare la risposta ai dati, alla logica e ai processi necessari per agire di conseguenza.
Partiamo da ciò di cui l’IA ha bisogno per avere successo.
Le aziende dovrebbero chiedersi di cosa hanno bisogno di sapere, quale decisione intendono migliorare e cosa dovrebbe accadere dopo aver fornito una risposta.
Ciò significa gettare le basi giuste: i dati, il contesto aziendale, le regole, i flussi di lavoro e la governance.
Una volta che questi elementi sono presenti, l’IA può fare ciò che sa fare meglio. Può rendere più facile l’accesso a funzionalità potenti, aiutare le persone a comprendere più rapidamente situazioni complesse e far passare l’azienda dalla domanda alla decisione all’azione.
L’IA è il fattore abilitante. Le fondamenta sono ciò che ne garantisce le prestazioni. È così che l’IA aziendale va oltre la fase dimostrativa e inizia a creare valore misurabile.
Leggi il nostro articolo completo su TechCrunch, “I progetti di IA sono in fase di stallo. Ciò che manca è un livello operativo incentrato sulle decisioni” , per scoprire perché l’IA aziendale necessita di una connessione più forte tra intelligenza, decisioni ed esecuzione.
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