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Perché le aziende lottano ancora per incorporare l’IA nei modelli di business esistenti ?

L’intelligenza artificiale (AI) sta influenzando il mondo in diversi modi. Dalle industrie di base come la produzione, fino all’assistenza sanitaria, l’intelligenza artificiale e i modelli di apprendimento profondo stanno cambiando i processi e rendendo le cose più efficienti.

E nonostante i periodi turbolenti, un rapporto evidenzia che quasi la metà delle aziende ha accelerato le proprie strategie di intelligenza artificiale, il 20% che lo fa in modo “significativo”, scommettendo sui propri progetti di intelligenza artificiale avrà un impatto positivo sulla resilienza, l’efficienza e l’innovazione della propria organizzazione. Eppure quasi la metà (49%) degli intervistati ritiene che la propria azienda sia indietro nel proprio percorso di intelligenza artificiale, suggerendo che esiste un divario critico tra la necessità strategica e la capacità di eseguire tra leader aziendali e tecnologi.

Dicono che c’è ancora una mancanza di conoscenza e chiarezza sulle applicazioni della tecnologia che è stata un ostacolo a causa del quale l’adozione dell’IA è stata più lenta di quanto previsto nell’impresa. Una grande azienda che salta sul carro dell’IA senza una strategia può causare un viaggio doloroso e delusione. La tecnologia è parte integrante del business odierno e l’IA è una tecnologia importante.

Secondo molti analisti, vi è una mancanza di conoscenza e chiarezza sulle applicazioni dell’intelligenza artificiale nelle organizzazioni. Indipendentemente dal fatto che ci siano voluti decenni perché gli algoritmi prendessero vita, le reti neurali teorizzate decenni fa hanno creato un effetto di cambiamento di paradigma in diversi settori aziendali. Questi motori basati sull’intelligenza artificiale stanno alimentando l’innovazione, tra cui l’elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale, il riconoscimento facciale e vocale e la robotica.

“Troppe persone pensano che l’IA sia una forza astratta nella mano di esperti geek. Invece, l’IA è lì per tutti noi da usare. Il collo di bottiglia della diffusa applicazione dell’IA non è competenza tecnica, ma l’insieme diversificato di persone che sviluppa una complessa comprensione dell’IA e la mette al lavoro ”, afferma Philipp Gerbert, noto analista dell’IA in un discorso .
Perché AI e strategia aziendale devono essere strettamente collegati
L’intelligenza artificiale viene sempre più utilizzata dai fornitori di software e dai fornitori di soluzioni di intelligenza artificiale come prodotti e servizi integrati per dare più valore a una serie di ostacoli aziendali. Questo percorso ha origine nelle principali applicazioni aziendali come ERP e CRM, ma ora quasi tutti i settori utilizzano l’IA nei loro processi supplementari come il supporto clienti, le vendite di assunzioni o il marketing. Ad esempio, un gran numero di banche e compagnie assicurative in India dispone di chatbot basati sull’intelligenza artificiale, che stanno rapidamente diventando il primo punto dell’interpretazione dei clienti.

Per le società di vendita al dettaglio, l’IA crea un’opportunità per collegare il divario tra i canali di vendita virtuali e fisici. Dalla gestione delle attività quotidiane alla comprensione dei clienti, l’IA è una tecnologia fondamentale in un contesto aziendale come la vendita al dettaglio. Fattori come la domanda di ottimizzazione della catena di approvvigionamento, il miglioramento del processo decisionale dei leader aziendali e le previsioni tra i rivenditori stanno facendo dell’intelligenza artificiale parte integrante del business.

Senza AI, non ci potrebbero essere vantaggi competitivi per le aziende future
Le aziende all’avanguardia stanno già trovando modelli nel comportamento degli utenti che possono portare a prodotti o funzionalità eccezionali nei prodotti esistenti, il che sta offrendo loro un vantaggio estremo rispetto ad altre aziende. Prendi ad esempio la visione artificiale (CV). Con la visione artificiale, possiamo creare un sistema che fa un sottoinsieme di cose che il sistema visivo umano può fare. Nel CV, un sistema può analizzare una foto scattata da una telecamera e capire cosa c’è nella foto. Ad esempio, può riconoscere oggetti come automobili, lampioni e ovviamente persone.

I computer possono eseguire il riconoscimento di oggetti attraverso una rete di nodi chiamati reti neurali. Un’immagine può essere inserita nella rete e in questi nodi si verifica una convoluzione. Questo tipo di tecnologia può essere utilizzata per vari scenari aziendali e portare a incredibili quantità di produttività ed efficienza. Ad esempio, è possibile sfruttare il riconoscimento delle targhe basate su visione computerizzata per gestire un’attività di parcheggio auto automatizzata. Naturalmente, le informazioni provenienti dai sistemi di registrazione, fatturazione e riconoscimento delle targhe basate sulla visione artificiale dovrebbero essere integrate per automatizzare l’intero processo.

Gran parte della recente innovazione nell’IA è avvenuta con una crescente potenza di elaborazione dei dati. Inoltre, negli ultimi dieci anni, due dei problemi più longevi dell’IA sono stati in qualche modo incrinati, vale a dire visione e linguaggio, entrambi i quali hanno spinto l’IA nel mondo reale. La visione è necessaria per robot, droni e auto a guida autonoma e il linguaggio è fondamentale per interagire con gli esseri umani, accedere a documenti e conoscenze. Sebbene le due tecnologie non siano ancora perfette, stanno già avendo un impatto enorme.

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“Finora, l’attenzione all’Enterprise AI ha sfruttato i modelli standard pubblicati dai ricercatori in computer vision, speech e NLP. Questi hanno reso possibili vari nuovi prodotti e semplificato l’esperienza del consumatore. Man mano che il campo matura, capacità come la programmazione differenziata stanno rendendo possibile l’uso delle tecnologie AI per risolvere i problemi aziendali fondamentali. Combinando la potenza del nuovo hardware con stack di programmazione flessibili e linguaggi di programmazione, sarà possibile incorporare la logica aziendale nei sistemi di Enterprise AI ”, ha dichiarato Viral B. Shah – Co-fondatore e CEO – Julia Computing durante un’interazione con Analytics India Magazine.

Trovare il giusto framework AI è un fattore importante per il business futuro
Man mano che le aziende intraprendono l’integrazione dell’intelligenza artificiale, potrebbe essere utile considerare sia un framework AI che una strategia AI. Quando pensi a un’azienda, devi pensare a più dimensioni come la piattaforma AI, gli strumenti per supportare lo sviluppo, il team di AI / data science, i processi aziendali in cui l’intelligenza artificiale sarà integrata, le capacità aziendali che devono essere migliorate, cambiamenti strutturali dell’organizzazione e partner esterni tra molte altre dimensioni.

Questo framework può essere visualizzato in molti modi. Lungo ciascuna dimensione, l’azienda potrebbe dover prendere alcune decisioni, che formano la strategia di intelligenza artificiale come l’utilizzo di un ambiente AI locale o l’utilizzo di un provider cloud. Per far funzionare tutto questo, le aziende devono dedicare molto tempo alla ricerca di varie competenze, tempo e risorse finanziarie. Il modo migliore per farlo in linea con la strategia aziendale principale.

Panoramica
Proprio come un’azienda ha bisogno di una strategia, anche l’IA. Ma entrambi sono strettamente collegati. Pensa al cloud kitchen di oggi: il modello di business non sarebbe stato possibile (dati i margini di profitto stretti) senza i dispositivi mobili, e non c’è modo che il cloud kitchen avrebbe mantenuto la redditività senza integrare l’IA direttamente nei loro modelli di business. Lo stesso vale per i servizi di taxi aggregatore come Uber, i servizi di streaming come Netflix o Spotify e i servizi di affitto di case come Airbnb. L’intelligenza artificiale è diventata il fattore principale nei modelli di business più avanzati.

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