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25/05/2022

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Come cambia il fare impresa con le opportunità dell'AI

Fabio Pascali (Cloudera): significa avere capito come sfruttare l'intelligenza artificiale per aumentare l'agilità organizzativa in modo da poter adattare continuamente i processi operativi al fine di ottenere i risultati di business desiderati

Il termine "AI-first" è sempre più al centro dell'attenzione, soprattutto dove si dibatte di strategie per ottenere un vantaggio competitivo.
Ma prima che un'azienda si imbarchi in una strategia AI-first, è bene capire cosa significa realmente questo approccio e come trasformerà l'organizzazione.
Essere AI-first significa avere capito come sfruttare l'intelligenza artificiale per aumentare l'agilità organizzativa in modo da poter adattare continuamente i processi operativi al fine di ottenere i risultati di business desiderati.

Come cambia il fare impresa con le opportunit dell'AI

Significa che l'azienda ha automatizzato i processi di raccolta, analisi e azione sui dati nel suo complesso - dalla produzione, all'acquisto, allo sviluppo dei prodotti, fino alla comprensione delle priorità e delle preferenze dei clienti.
Un'azienda AI-first non ha bisogno di sentirsi dire due volte quale sia la migliore linea d'azione.
Grazie alla continua raccolta e interpretazione dei dati, sa intuitivamente come adattarsi alle mutevoli dinamiche del mercato per soddisfare le esigenze in costante evoluzione dei clienti e superare eventuali problemi.

Dell'uomo e della macchina

L'intelligenza artificiale implica che i computer eseguano compiti che storicamente venivano svolti dagli esseri umani: riconoscimento vocale, interpretazione del linguaggio, percezione visiva e processo decisionale basato sui fatti.

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Ma l'AI svolge anche attività che le persone non potrebbero mai fare.
È qui che entra in gioco un altro tipo di intelligenza - quella che coinvolge la raccolta e l'interpretazione delle informazioni a supporto delle decisioni.
I computer sono molto bravi in questo campo.
Così bravi, che gli algoritmi di apprendimento automatico (ML) possono essere programmati a cogliere modelli e anomalie che sfuggono agli umani.
Dove una persona potrebbe fare un'ipotesi plausibile basata sull'esperienza o applicare il proprio intuito, un algoritmo di apprendimento automatico (ML) fornisce una probabilità effettiva e una percentuale, producendo una previsione guidata dai dati che una persona non potrebbe fare.

Leggere 45 milioni di documenti ed estrarne i termini chiave richiederebbe a una persona diverse vite.
Per l'AI o la ML ci vogliono pochi minuti.
Ed è questo è il motivo per cui vengono integrate nella raccolta di informazioni e nella cybersecurity.
Fare in modo che i motori AI offrano benefici reali a valle della raccolta e interpretazione dell'intelligence richiede moltissimi dati.
Per questo motivo le organizzazioni devono implementare sistemi avanzati per gestire e automatizzarne l'intero ciclo di vita, dalla loro creazione, all'inserimento e alla loro trasformazione fino all'organizzazione e al processo decisionale.

Diventare AI-first

Una volta che l'azienda dispone dei sistemi necessari per gestire il ciclo di vita dei dati, può iniziare a trasformarsi in un'organizzazione AI-first.
Ecco come.
Attività e produzione.

I sistemi utilizzati nelle attività di operation e produzione possono essere monitorati continuamente per migliorare le prestazioni e prevenire i tempi morti.
Le piattaforme di monitoraggio catturano dati che forniscono una conoscenza dettagliata sulla salute e le prestazioni dei sistemi, consentendo decisioni che vanno a beneficio dell'azienda e dei suoi clienti.
Col tempo, le capacità di auto-riparazione attiveranno azioni correttive automatizzate, riducendo al minimo l'intervento umano.
Sviluppo del prodotto.
La raccolta automatizzata dei dati può informare i processi di sviluppo prendendo in considerazione il feedback dei clienti, le dinamiche di mercato, le informazioni sulla catena di fornitura e le capacità organizzative.
Man mano che i dati si accumulano nel tempo, i motori AI e ML diventano sempre più bravi a identificare i dati più rilevanti, di modo che i prodotti giusti possano essere sviluppati e introdotti sul mercato.

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Approvvigionamento
Quando si acquistano prodotti e servizi, la raccolta e l'interpretazione dei dati possono fare una grande differenza.
Estraendo dati sulle prestazioni, sui problemi della supply chain, sui prezzi e sui potenziali rischi, le organizzazioni possono fare i giusti investimenti per ottimizzare le operazioni aziendali, supportare i dipendenti e migliorare l'esperienza del cliente.
Comportamento dei clienti
Se una società potesse avere dei superpoteri, molto probabilmente sceglierebbe la capacità di prevedere le richieste future dei clienti.
Un'azienda AI-first sfrutta la cronologia di acquisto e di navigazione per capire i desideri e i bisogni dei clienti prima ancora che questi possano farlo.
Mantenere lo sguardo in avanti
Raggiungere una posizione AI-first è un obiettivo importante.
Farlo bene può davvero trasformare un'azienda e indirizzarla verso il successo.

Ma attenzione alle insidie.
Se la tecnologia fornisce le basi della trasformazione, non dovrebbe essere confusa con il risultato.
Quindi, ancor prima di imbarcarsi in una strategia AI-first, è fondamentale definire obiettivi aziendali ben chiari.
Fabio Pascali, Regional Director di Cloudera



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