Il potenziale dell’IA di aumentare l’efficienza e trasformare il lavoro in una serie di funzioni d’ufficio – dal marketing e le risorse umane alla finanza e l’ingegneria – è innegabile.
Tuttavia, tale potenziale presenta anche una sfida unica: è difficile determinare quale team dovrebbe supervisionare la tecnologia e come dovrebbe essere distribuita all’interno di un’organizzazione.
Competenze e nuovi ruoli per gestire l’IA in azienda
Come sottolinea Paul Daugherty, CEO del gruppo tecnologico di Accenture, “Le persone vogliono farne parte. Vogliono essere coinvolte. Vogliono sviluppare le proprie competenze in questo settore.” In altre parole, l’IA non è più vista come una mera questione tecnica, ma come un cambiamento di paradigma che coinvolge l’intera organizzazione.
Tuttavia, la gestione di questo entusiasmo rappresenta una sfida. Secondo Daugherty, le competenze tecniche sono cruciali per sfruttare appieno il potenziale dell’IA. Pertanto, per farlo, le aziende devono essere in grado di capire come funziona la tecnologia e come può essere applicata ai loro processi specifici. L’entusiasmo non dovrebbe quindi oscurare la necessità di una gestione attenta.
Hamid Moghadam, CEO di Prologis, un’azienda immobiliare che sta esplorando nuovi modi per applicare l’IA nel suo business, ha condiviso la sua visione: “Se si ha troppa supervisione dall’alto verso il basso, l’adozione dell’IA ne risente. E se è troppo dal basso verso l’alto e non strutturato, le buone idee non arrivano da nessuna parte.”
Per rispondere a questa sfida, molte aziende stanno creando nuovi ruoli come i responsabili dell’IA generativa, o formando comitati specifici per affrontare la tecnologia. Alcune società, come VMware, DocuSign e altre, hanno riunito piccoli team di dipendenti provenienti da vari dipartimenti per discutere regolarmente delle iniziative legate all’IA. Questi gruppi di lavoro sull’IA, formati di solito da circa una dozzina di persone, stanno diventando sempre più comuni.
Come programmare l’introduzione dell’IA
L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il lavoro d’ufficio, con la capacità di redigere e-mail, creare presentazioni, generare immagini e molto altro. Tuttavia, l’introduzione dell’IA non è priva di ostacoli. Gli esecutivi devono bilanciare la necessità di proteggere l’azienda da potenziali rischi o problemi di privacy dei dati con l’esigenza di non soffocare l’innovazione e i possibili miglioramenti della produttività.
VMware, ad esempio, ha creato un consiglio centrale sull’IA all’inizio dell’anno per monitorare il lavoro sull’IA in tutta l’azienda. Ha inoltre avviato gruppi di lavoro più piccoli focalizzati su specifici dipartimenti, come il marketing.
L’incorporazione dell’IA nei processi aziendali richiede una pianificazione e una supervisione attentamente calibrate. VMware ha stabilito linee guida precise su come l’IA potrebbe essere utilizzata in tutta l’azienda. Ha approvato l’uso della tecnologia per i progetti di ingegneria interna, ma ha escluso quelli che coinvolgono prodotti o software inviati ai clienti.
Prologis, d’altra parte, sta cercando di trovare un equilibrio tra il controllo centralizzato e la generazione di idee dal basso. L’azienda sta espandendo l’accesso dei dipendenti a Azure OpenAI di Microsoft e OpenAI, mentre un gruppo di tre leader decide quali progetti IA siano degni di ulteriori investimenti.
“Vogliamo rendere davvero facile per le persone generare idee e sperimentazioni. Ma poi vogliamo un livello di controllo e analisi accurate su come possiamo effettivamente implementarle” ha dichiarato Moghadam, CEO di Prologis.
Moghadam vede un grande potenziale nell’IA, nonostante alcune delle sue promesse possano sembrare esagerate. Prologis utilizza già la tecnologia nelle strategie di prezzo e nel trovare efficienze in alcuni processi di routine, come la contabilità. Ma Moghadam prevede che l’IA diventerà un elemento sempre più integrato nel futuro del lavoro.
“Penso che sarà come il telefono e internet”, ha detto. “Credo che sarà incorporata in tutto ciò che facciamo, e non ci penseremo nemmeno.” In questa visione, l’IA non sarà più vista come un’aggiunta, ma come un elemento integrante e indispensabile dei processi aziendali.
Da questo quadro emerge chiaro che le aziende stanno ancora cercando di capire il miglior modo per integrare l’intelligenza artificiale (IA) generativa nei loro processi. Questa è una nuova tecnologia emergente con un enorme potenziale, ma anche con molte sfide.
Le sfide sulla strada del cambiamento
Le aziende devono capire chi dovrebbe gestire queste iniziative. Dovrebbe essere un team tecnico? Dovrebbero essere creati nuovi ruoli o comitati? Inoltre, le aziende devono bilanciare l’esigenza di sperimentare e innovare con l’IA generativa, con l’esigenza di gestire i rischi associati alla sicurezza dei dati e alla privacy. C’è anche una questione di determinare dove l’IA generativa può essere più efficace all’interno dell’organizzazione. Potrebbe essere nel marketing, nelle risorse umane, nella finanza, o in un altro dipartimento?
Le organizzazioni si trovano di fronte a vari problemi, tra cui la resistenza al cambiamento, la gestione dei dati e la carenza di competenze tecniche.
La resistenza al cambiamento
La resistenza al cambiamento è una delle barriere più insidiose. I dipendenti potrebbero temere che l’IA possa renderli obsoleti o cambiare drasticamente il modo in cui svolgono le loro attività quotidiane. Per superare questa resistenza, è fondamentale che le aziende investano in formazione e comunicazione. Devono spiegare chiaramente i vantaggi dell’IA e mostrare come può migliorare l’efficienza e la produttività dei dipendenti, invece di sostituirli.
La gestione dei dati
La gestione dei dati è un altro ostacolo significativo. L’IA generativa si nutre di enormi quantità di dati, ma in molte organizzazioni questi dati sono disorganizzati, non strutturati o dispersi in vari sistemi che non comunicano efficacemente tra loro. Questo rende difficile per l’IA accedere e utilizzare i dati in modo efficace. Le aziende devono investire nel miglioramento della loro gestione dei dati, che potrebbe includere la pulizia dei dati, la migrazione dei dati a piattaforme più moderne e l’implementazione di soluzioni di integrazione dei dati.
La mancanza di competenze tecniche
Infine, la mancanza di competenze tecniche può ostacolare l’adozione dell’IA. Molte organizzazioni non dispongono di personale con le competenze necessarie per gestire progetti di IA. Questo problema può essere affrontato attraverso la formazione interna, l’assunzione di nuovi talenti o la collaborazione con partner esterni con esperienza nell’IA.
In sintesi, le organizzazioni stanno ancora cercando di decifrare come integrare efficacemente le tecnologie IA generative nei loro processi e come sfruttarle in maniera ottimale. Si tratta di un territorio ancora largamente non mappato, e le aziende stanno solo iniziando a tracciare le rotte per navigarlo con successo.
I passaggi per adottare l’IA generativa in azienda
Dunque, quali passaggi devono intraprendere le aziende che intendono implementare l’IA generativa all’interno delle loro strutture?
L’integrazione di questa tecnologia necessita di una programmazione strategica meticolosa, iniziando con la questione chiave da considerare: quale utilità può avere l’IA generativa per la mia organizzazione?
Il ruolo dei dirigenti
Prima di tutto, la leadership aziendale dovrebbe guidare l’implementazione strategica dell’IA generativa. Data la natura profondamente strategica dell’investimento in IA generativa, con la sua capacità di influenzare significativamente le operazioni dell’azienda e la sua posizione di mercato, è di fondamentale importanza che i dirigenti aziendali apicali capiscano come questa tecnologia possa contribuire a raggiungere gli obiettivi dell’organizzazione.
Questa fase di riflessione non dovrebbe essere affidata a consulenti esterni o a un team tecnico interno; piuttosto, dovrebbe essere gestita direttamente dalla dirigenza, che può essere assistita da uno staff di supporto che facilita il processo senza però sostituirsi ad essa. Il processo decisionale relativo agli obiettivi strategici deve restare fermamente nelle mani della leadership aziendale, altrimenti i rischi legati a incomprensioni, aspettative non soddisfatte e decisioni non coerenti con la visione aziendale possono diventare reali e pericolosi.
La creazione di un team interdisciplinare
Dopo che l’azienda ha ottenuto una comprensione lucida su come l’IA generativa può alimentare la sua strategia, è giunto il momento di costituire un team interdisciplinare per mettere in atto questa tecnologia. Questo gruppo dovrebbe non solo includere specialisti del settore tecnologico, ma anche rappresentanti da diverse aree dell’azienda. Questo garantisce che l’implementazione dell’IA generativa sia in linea con le necessità e gli scopi di tutti i reparti coinvolti, limitando così la naturale resistenza al cambiamento che caratterizza tutte le organizzazioni.
La formazione
Una parte fondamentale di questo processo è la formazione. Non è necessario che tutti i membri dell’azienda diventino esperti di IA, ma devono avere una comprensione di base di cosa sia l’IA generativa e come possa influire sul loro lavoro. Questa formazione può aiutare a ridurre la resistenza al cambiamento e a creare un ambiente in cui l’innovazione è accolta e supportata.
La gestione dei dati
Inoltre, l’implementazione dell’IA generativa richiede una gestione attenta dei dati. L’IA generativa si nutre di grandi quantità di dati, e l’azienda deve assicurarsi che questi dati siano organizzati, accessibili e protetti. Questo richiede una gestione dei dati efficace e procedure di sicurezza rigorose per proteggere la privacy e prevenire la divulgazione di informazioni riservate.
Un altro aspetto cruciale dell’adozione dell’IA generativa è la sperimentazione e l’adattamento. L’IA generativa è un campo in rapida evoluzione, quindi è importante che le aziende siano disposte a sperimentare con diverse applicazioni e adattarsi in base ai risultati. Questo può includere la conduzione di progetti pilota, la raccolta e l’analisi dei feedback, e la modifica delle strategie di implementazione in base a ciò che funziona meglio. Questo approccio agile ed esplorativo può contribuire a massimizzare i benefici dell’IA generativa, pur mitigando i rischi associati a nuove tecnologie.
Infine, l’implementazione dell’IA generativa deve essere monitorata e regolamentata attentamente. Nonostante il suo potenziale, l’IA generativa presenta anche dei rischi, tra cui problemi etici, di sicurezza e di privacy. Inoltre, la sua introduzione potrebbe portare a una ristrutturazione dei ruoli lavorativi, richiedendo un’attenta gestione del ricollocamento e della formazione del personale. Le aziende devono sviluppare politiche e procedure per gestire questi rischi, garantendo che l’adozione dell’IA generativa sia non solo efficace, ma anche etica, responsabile e attenta all’evoluzione delle esigenze dei suoi lavoratori.
Conclusioni
In conclusione, l’IA generativa offre un enorme potenziale per le aziende, ma la sua adozione deve essere attentamente pianificata e gestita. I leader aziendali devono guidare questo processo, formulando una visione chiara di come l’IA generativa può supportare gli obiettivi strategici dell’azienda e poi creando le condizioni per realizzare questa visione. Con una pianificazione e una gestione adeguata, l’IA generativa può diventare un potente strumento per il successo aziendale.
