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È tempo per le aziende di avere una strategia digitale AI-first?

N.  Maggio 2019
        

a cura di Ezio Viola 
Managing Director, The Innovation Group 

 

L’importanza dell’Artificial Intelligence sta crescendo giorno per giorno. Recentemente anche il presidente degli USA Donald Trump ha firmato un ordine esecutivo del Congresso che ha posto l’AI come priorità nazionale dopo che gli USA erano stati accusati di fare poco ed essere in ritardo rispetto ad altri Paesi, in particolare la Cina. Anche i Paesi sembra stiano seguendo il trend di molte aziende internazionali nell’investire risorse per realizzare i potenziali benefici dell’AI.

Nel 2017 Andrew Ng, chief scientist di Baidu Research che insegna a Stanford, descrisse l’AI come la “nuova elettricità” e come la prima che trasformò 100 anni fa tutti i settori economici e potrà essere così anche per l’AI?  Oggi in tutte le case e le aziende usiamo l’elettricità senza accorgerci: sarà così anche per l’AI?

Molte aziende ormai si differenziano e in alcuni casi si autodefiniscono con l’avere una strategia AI-First: basta citare Google, Microsoft, Apple. Recentemente anche Uber ha dichiarato di voler essere la prima AI-first company che utilizza l’AI come il principale driver strategico  di competitività del suo core business. Uber, che farà l’IPO nelle prossime settimane e che sarà una delle più grandi degli ultimi anni, non mette più in discussione se o no utilizzare l’AI in alcuni progetti ma l’AI è ormai una capability che deve attraversare tutte le diverse aree aziendali: dalla detection di frodi, al risk assessment, ai processi di sicurezza dei driver, dal marketing al processo di matching tra driver e clienti, dall’ottimizzazione dei percorsi, all’ onborarding dei driver. In altre parole, l’AI è diventata una “risorsa distribuita” si direbbe quasi un fatto normale come lo è l’elettricità.
L’AI potrebbe diventare la risorsa vitale per molte aziende senza la quale perderebbero competitività e non riuscirebbero a stare sul mercato: adottarla o muoversi velocemente verso un declino mortale potrebbe essere l’unica alternativa se non si recupera velocità nella sua adozione. In un articolo recente sulla Harvard Business Review  “Why Companies That Wait to Adopt AI May Never Catch Up” gli autori sostengono che la strategia adottata dai cosidetti “fast-follower” ( che ha funzionato  per molte altre tecnologie innovative) non può funzionare con l’AI per cui è mandatorio innescare un processo di adozione l’AI il più presto possibile ” e le motivazioni sono sintenticamente riassunte qui di seguito :

  1. I tempi di sviluppo dell’AI: sebbene l’AI possa essere usata in molte circostanze e attività le soluzioni più efficaci sembrano oggi essere quelle più customizzate e tailor made. Ciò richiede più tempo e uno sforzo più intenso per la costruzione di competenze e una più approfondita conoscenza dei sistemi.
  2. I tempi di integrazione dell’AI: anche quando i sistemi basati su dati e algoritmi sono stati sviluppati essi devono essere integrati con le architetture IT e i processi di business esistenti, devono essere resi scalabili e industrializzati ed estesi a tutta l’organizzazione
  3. Il Tempo Uomo per l’AI: la maggior parte delle tecnologie di AI non è completamente autonoma e richiede una ampia interazione con le persone e gli operatori che devono essere formati e aiutati nell’apprendimento
  4. Governance Time dell’AI: l’AI, come tutte le nuove tecnologie potenzialmente dirompenti hanno bisogno di nuove strutture di governo in azienda che devono essere disegnate e implementate con processi e competenza nuove. Ancor più ciò può essere complicato per alcune settori per i potenziali impatti sia sul lavoro che sugli aspetti etici e sociali di responsabilità delle applicazioni dell’AI, oggi ancora molte volte inesplorate.

Da molti studi e ricerche è evidente che il processo di adozione dell’AI inizia con un fase “agile” di design e progettazione che serve a meglio determinare e definire il problema da risolvere e pianificare le attività da realizzare. Lavorare con un approccio agile permette infatti di fare aggiustamenti cammin facendo, in modo flessibile con iterazioni successive, realizzando POC lungo tutto il processo fino alla migliore soluzione possibile.

E’ interessante infine sottolineare  che cosa  l’articolo raccomanda alla fine “if you want to be successful with AI and think there may be a threat from AI-driven competitors or new entrants, you should start learning now about how to adapt it to your business across multiple different applications and AI methods…In short, you should get started now if you haven’t already, and hope that it’s not too late.”  Di alcuni di questi temi, riflettendo con esperti e leader sia della ricerca che delle aziende, portando esperienze significative sia italiane che internazionali, si tratterà al grande AI Summit che The Innovation Group organizza per il prossimo 3 Luglio a Milano.

 

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