Oggi l’intelligenza artificiale contribuisce a portare l’azienda a un livello più alto di efficienza, automazione e profitto, a patto di fare una selezione ponderata quando si scelgono i software per progetti e applicazioni specifiche. Ma facciamo un passo indietro e cerchiamo di capire cosa si intende per artificial intelligence e come può incrementare le performance dell’organizzazione. Risulta, infatti, fondamentale comprendere l’importanza del giusto software in un progetto di Artificial Intelligence.
L’Ai per le attuali sfide competitive
Immancabile premessa sono le sfide dell’attuale panorama competitivo, globalizzato e digitalizzato: per concorrere in un ambiente che richiede alte prestazioni, rapidità esecutiva e un approccio “to do with less”, le aziende devono implementare processi efficienti e strategie efficaci, dove il margine di errore viene ridotto al minimo e i flussi lavorativi sono agili. Realizzare un simile ecosistema significa avere la capacità di prendere decisioni rapidamente, innescare automatismi per eliminare inefficienze e malfunzionamenti, predire situazioni future anticipando le soluzioni. I progressi in ambito big data management, analytics, machine learning e cognitive computing (ovvero gli ingredienti principali delle piattaforme di artificial intelligence) stanno mettendo nelle mani delle imprese uno strumento potente al fine di guadagnare efficienza e traguardare gli obiettivi di profitto.
L’importanza della software selection
Come concretizzare i benefici dell’intelligenza artificiale applicata al business? Innanzitutto bisogna partire da una corretta software selection in fase progettuale, identificando i business needs con oculatezza e cognizione di causa. L’artificial intelligence offre soluzioni puntuali a problemi concreti e deve essere istruita per adattarsi a un preciso ambito applicativo.
Alla base deve esserci la capacità di raccogliere, gestire e processare enormi volumi di dati, che dopo opportune elaborazioni permettono di restituire evidenze utili sia ad accelerare e rendere più consapevole il decision making sia a innescare automatismi per regolare i sistemi e migliorare il process management.
Intelligenze customizzate e a prova di futuro
Una piattaforma di intelligenza artificiale deve essere quindi tagliata sulle particolari necessità aziendali, ovvero in grado di gestire set di dati specifici per tipologia di applicazione e capace di creare modelli di calcolo finalizzati a risolvere determinate problematiche. Il software non solo deve essere declinato in base alla realtà organizzativa, ma deve anche imparare e adattarsi in corso d’opera. Gli algoritmi definiti e messi a punto in fase di sviluppo devono essere affinati nel tempo secondo i risultati ottenuti, alzando continuamente i livelli di attendibilità e accuratezza.
La suite di intelligenze deve essere insomma a prova di futuro e garantire il miglioramento delle performance sul lungo periodo, seguendo il principio del continous improvement grazie alle funzionalità di machine learning.
Distribuire e migliorare le intelligenze
La piattaforma deve garantire il rapido dispiegamento delle intelligenze (le applicazioni e gli algoritmi che consentono di predire e risolvere problematiche aziendali specifiche) all’interno dell’organizzazione. Si pensi ad esempio a un impianto manifatturiero, dove grazie alla distribuzione capillare di device IoT, è possibile monitorare lo stato di salute dei macchinari ed evitare eventuali fermi produttivi. I software di Artificial Intelligence non soltanto possono prevedere con esattezza i guasti. Possono anche intervenire automaticamente per regolare i parametri delle macchine e prevenire possibili rotture. Si tratta quindi di distribuire l’intelligenza all’interno di un intero impianto per massimizzare il livello di performance complessivo, provvedendo contemporaneamente alla manutenzione degli algoritmi e delle intelligenze che regolano le macchine in base alle esperienze pregresse e ai processi di affinamento.
La scelta del partner e delle competenze
Solo con il giusto software per la gestione e l’elaborazione dei dati, in grado di innescare automatismi che fluidificano i processi aziendali e capace di evolvere nel tempo perfezionando gli algoritmi analitici e predittivi, un’azienda può portare a termine con successo i progetti di artificial intelligence, risolvendo puntualmente questioni specifiche e facendo evolvere il business.
Da non sottovalutare ovviamente in fase di software selection anche il partner che fornisce la soluzione e offre supporto nel deployment: i progetti di artificial intelligence non sono implementazione tecnologica tout court, ma prevedono un’attenta comprensione e razionalizzazione dei processi alla base. Si richiede quindi la capacità di isolare gli ambiti applicativi, identificare i corretti dataset che permettono di fare luce sul problema, sviluppare e manutenere gli algoritmi per trovare soluzioni. C’è quindi tutta una fase di definizione strategica preliminare che non deve essere sottovalutata. Deve anzi essere gestita con il know-how e l’esperienza che solo uno specialista del settore può avere.
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