Le piccole imprese spesso nascono negli stessi contesti delle grandi aziende e quelle di maggior successo iniziano concentrandosi su aree specifiche in cui le tecnologie e le tecniche di intelligenza artificiale possono offrire un valore significativo ai loro clienti.
Indice degli argomenti
Da dove iniziare: scegliere l’approccio giusto per l’AI
Esistono due approcci principali per avviare un progetto di intelligenza artificiale: il primo prevede l’uso di fornitori specializzati, che offrono modelli e strumenti già pronti per supportare attività come il servizio clienti o l’ottimizzazione dei processi ingegneristici. Il secondo consiste nell’addestrare e ottimizzare un modello specifico per il proprio settore, più leggero rispetto ai modelli di base, ma in grado di offrire prestazioni superiori nelle aree di interesse dell’azienda.
Automazione dei documenti: il primo passo per l’AI
Un ottimo punto di partenza per le piccole imprese che vogliono sperimentare l’intelligenza artificiale a costi contenuti è l’elaborazione automatizzata dei documenti. Questa soluzione sfrutta l’intelligenza artificiale, il machine learning e strumenti low-code per eliminare le attività manuali ripetitive. Inoltre, presenta una complessità di integrazione inferiore rispetto ad altri progetti di intelligenza artificiale, facilitando la dimostrazione del valore in anticipo.
Le aziende che adottano questa tecnologia dovrebbero concentrarsi su un caso d’uso specifico e ad alto impatto, come l’automazione della gestione delle fatture o l’analisi dei contratti. Queste applicazioni consentono di ottenere risultati rapidi, riducendo il lavoro manuale e aumentando la precisione. Un simile approccio permette di mantenere i costi sotto controllo e di ottenere un ritorno sull’investimento misurabile fin dalle prime fasi.
Vantaggi e sfide dei fornitori di AI per le piccole imprese
Il primo approccio, basato su fornitori esterni, consente di ottenere rapidamente valore e di adattarsi più velocemente agli strumenti di intelligenza artificiale. Tuttavia, è fondamentale monitorare attentamente i costi, che possono aumentare rapidamente a causa delle tariffe basate sul consumo e delle spese per l’infrastruttura.
Il secondo approccio, invece, offre un valore più duraturo e favorisce l’innovazione specifica per il settore o il mercato di riferimento. Tuttavia, richiede competenze più avanzate in ambito AI e un tempo maggiore per l’addestramento e la distribuzione dei modelli. Anche in questo caso, è essenziale prestare attenzione ai costi, che tendono a concentrarsi sull’infrastruttura necessaria per il training e l’ottimizzazione. Inoltre, una volta che il modello è in produzione, è fondamentale gestire accuratamente anche i costi legati all’inferenza.
Leadership tecnica e gestione dei costi nell’AI
Per progetti di questa portata, è cruciale il coinvolgimento di un responsabile tecnico che abbia una conoscenza approfondita delle tecnologie di intelligenza artificiale e delle strategie di gestione dei costi. Questa figura potrebbe essere un analista aziendale o un responsabile delle operazioni, capace di collegare gli investimenti in AI agli obiettivi di valore dell’organizzazione e di gestire in modo efficace i costi. Indipendentemente dal titolo professionale, il leader ideale deve avere una visione completa degli aspetti tecnici, finanziari e di business, adottando strategie di monitoraggio per tenere sotto controllo le spese e i risultati. La sua qualità principale dovrà essere quindi quella di tradurre le capacità tecniche in metriche di valore aziendale, facilitando il progresso dell’organizzazione nelle fasi iniziali di maturità in ambito TBM e FinOps.
Governance e ottimizzazione dei costi con TBM
Il Technology Business Management (TBM), come framework di governance, offre un modello efficace per gestire e ottimizzare la spesa tecnologica. Un sistema TBM moderno dovrebbe prevedere una chiara classificazione dei costi, distinguendo quelli legati all’intelligenza artificiale e ai servizi cloud dalle tradizionali spese IT. Inoltre, dovrebbe includere strategie di tagging per monitorare l’utilizzo delle risorse e definire criteri precisi per la gestione dei dati. Il framework dovrebbe considerare sia le spese operative (OpEx) sia quelle di investimento (CapEx), includendo anche i costi per servizi gestiti. Infine, è essenziale prevedere fasi di maturità che aiutino il team a migliorare progressivamente la governance dell’AI nel tempo.
Sostenibilità e opportunità future nell’integrazione dell’AI
Dopo aver stabilito una base solida con il TBM in un progetto iniziale, le organizzazioni dovrebbero adottare un framework di analisi costi-benefici per individuare nuove opportunità di intelligenza artificiale. Questo significa sfruttare i dati raccolti sui costi di integrazione, sulle esigenze di scalabilità e sulle metriche di ROI per scegliere la tecnologia AI più adatta alla fase successiva, che sia interpretativa, generativa, predittiva o prescrittiva. L’obiettivo è costruire modelli efficaci per la gestione dei costi e il monitoraggio del valore, applicando al contempo le lezioni apprese nella gestione dei rischi legati all’intelligenza artificiale.
AI e Business: un percorso di crescita sostenibile
Il successo nell’integrazione dell’AI non dipende solo dalla tecnologia, ma anche dall’allineamento tra processi aziendali, persone e governance. L’adozione dei principi TBM consente alle organizzazioni di mantenere il focus sul valore aziendale mentre sviluppano le loro iniziative AI. È consigliabile partire in piccolo, ma senza temere di pensare in grande: un primo progetto ben strutturato può fungere da modello per misurare il ROI, gestire il cambiamento e ottimizzare la governance dell’intelligenza artificiale. Questa solida base sarà preziosa non solo per l’espansione delle iniziative AI, ma anche per l’adozione di altre tecnologie innovative e strategiche.
Sitografia
TBM per la realizzazione del valore dell’intelligenza artificiale
Sbloccare il valore della tecnologia: il ruolo essenziale della TBM nella moderna gestione dell’IT
