Quali sfide comporta il progetto AI? | L'intelligenza artificiale nell'azienda n. 65

Vuoi sfruttare le capacità dell'intelligenza artificiale quando implementi un nuovo progetto nella tua azienda? L’intelligenza artificiale può facilitare sia la fase concettuale, ottimizzando l’esecuzione dei singoli compiti, sia l’analisi dei risultati attuali e storici delle attività del progetto. Ma vale sempre la pena optare per l’assistenza dell’intelligenza artificiale durante la realizzazione del progetto? Come valutare la redditività di un progetto AI? Come affrontare la carenza di dati e di specialisti? Da dove iniziare per evitare le trappole più comuni? Continua a leggere e scopri quali sfide si trovano nei progetti che utilizzano l'intelligenza artificiale.

Come integrare efficacemente il progetto AI nella tua strategia aziendale?

Una ricerca Gartner afferma che entro il 2030 l’80% delle attività di gestione dei progetti sarà gestita dall’intelligenza artificiale. Resta da vedere quale sarà la percentuale di progetti che utilizzano l’intelligenza artificiale per completare le attività. Tuttavia, vale già la pena considerare come integrare l’intelligenza artificiale nella strategia operativa di un’azienda.

Il primo passo è comprendere le potenzialità e i limiti di questa tecnologia. L’intelligenza artificiale è brava ad analizzare tendenze e modelli, ma fallisce in cose come il ragionamento in più fasi e il processo decisionale morale. Crea immagini sensazionali, ma riuscire a generare costantemente materiali che corrispondano all'immagine di un marchio richiede una notevole abilità. Ecco perché quando iniziamo a lavorare su un progetto di intelligenza artificiale non possiamo presumere con una probabilità paragonabile ad altri progetti se produrrà risultati concreti e misurabili.

Un buon punto di partenza, quindi, è analizzare i pro e i contro:

• Qual è il costo totale delle varie fasi di implementazione del progetto AI?
• Quali KPI dovrebbero essere definiti per valutare l’impatto sul business di un progetto AI?

Per ottenere una risposta credibile a queste domande, è meglio selezionare progetti di intelligenza artificiale semplici che apportano un valore considerevole, sono facilmente misurabili e si inseriscono nella strategia dell'azienda. Una startup che offre servizi di corriere può servire da esempio. Il suo obiettivo è migliorare il servizio clienti e aumentare la flessibilità della catena di fornitura. Un progetto AI semplice ma prezioso, ad esempio, è l’implementazione di un chatbot che gestisce le richieste dei clienti. Un assistente virtuale di questo tipo gestirà più richieste rispetto a un call center tradizionale, aumentando la soddisfazione del cliente attraverso risposte rapide alle richieste e una qualità di comunicazione costante. Al contrario, un sistema avanzato che ottimizza i percorsi dei corrieri risponde all’obiettivo di migliorare la flessibilità delle consegne, ma è complesso e presenta rischi molto più elevati.

Una volta determinati i primi progetti di intelligenza artificiale, la startup dovrebbe valutarne la fattibilità, ad esempio, in termini di budget entro il quale dovrebbe rientrare il progetto di intelligenza artificiale.

Budget del progetto AI. Sfide chiave

L'implementazione di una soluzione SaaS o AI as a Service (AIaaS) standard, o la cosiddetta "AI standard", presenta molti vantaggi. Uno è il costo prevedibile dell’utilizzo dello strumento e il costo relativamente facile da stimare per l’implementazione di un progetto di intelligenza artificiale. Puoi scegliere tra soluzioni come:

• chatbot per il servizio clienti – come Intercom Fin, LiveChat di Chatbot.com, Drift o FreshChat,
• Analisi dei social media per aumentare la portata dei messaggi di marketing – con Cortex, Buffer o Lately, oppure
• analisi dei dati aziendali con Microsoft Power BI, Tableau o, per attività meno complesse, Google Bard, che si integra con i documenti Google.

Per i progetti di intelligenza artificiale su larga scala, i costi possono spesso essere sottostimati. Soprattutto quando si tratta delle risorse e del tempo necessari per la raccolta e la preparazione dei dati. Secondo Arvind Krishna di IBM, ad esempio, la fase di preparazione dei dati per l’apprendimento tramite intelligenza artificiale può rappresentare fino all’80% della durata di un progetto.

Fonte: DALL-E 3, richiesta: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Inoltre, quanto più richiediamo modelli di intelligenza artificiale personalizzati per un progetto, tanto più dati qualitativi dobbiamo raccogliere. Ad esempio, le reti neurali profonde per l’apprendimento richiedono centinaia di migliaia di esempi. Ciò aumenta i costi di acquisizione e pulizia di set di dati così enormi. Fortunatamente, il rapido sviluppo dell’intelligenza artificiale significa che sempre più progetti di intelligenza artificiale possono essere implementati senza la necessità di un costoso apprendimento di un modello personalizzato.

Tuttavia, un’azienda che pianifica un progetto di intelligenza artificiale dovrebbe considerare non solo la fase di sviluppo della soluzione, ma anche la preparazione dei dati e il funzionamento continuo del sistema, compresi i costi di manutenzione, aggiornamento o raccolta di nuovi dati. Solo allora potrai valutare il reale ritorno sull’investimento nell’intelligenza artificiale.

Problemi di gestione dei dati nei progetti di intelligenza artificiale. Cosa dovresti sapere

Una sfida chiave nei progetti di intelligenza artificiale sono i dati: la loro disponibilità, quantità e qualità. Quindi che si fa? Prima di iniziare un progetto AI, è necessario:

• esaminare attentamente di quali dati dispone l’azienda, in quale forma sono archiviati e da dove provengono,
• prendersi cura dell’infrastruttura e sviluppare processi interni di acquisizione dati,
• Prendi in considerazione l'acquisto di set di dati esterni o il crowdsourcing se scarseggiano.

Un problema comune è che i dati sono sparsi su più sistemi e formati. Può essere difficile unirli, pulirli e prepararli per l’apprendimento dell’intelligenza artificiale. Una buona pratica è che il team AI lavori a stretto contatto con il reparto IT o gli analisti di dati. Insieme, dovrebbero garantire che siano predisposte le giuste infrastrutture e processi di acquisizione dati.

Sfide tecniche e di sicurezza nei progetti di intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale non è solo algoritmi di apprendimento automatico. Per farli funzionare nella pratica è necessaria un’intera infrastruttura IT. Nel frattempo, l’integrazione di nuovi sistemi di intelligenza artificiale con quelli esistenti di un’azienda può essere impegnativa. Spesso è necessario adattare i sistemi aziendali più vecchi, il che per molte aziende significa notevoli costi di aggiornamento.

Inoltre, i progetti di intelligenza artificiale richiedono competenze in scienza e ingegneria dei dati. Nel frattempo, il mondo assiste ad una carenza di specialisti in questo campo. Secondo il rapporto “Technology Trends Outlook 2023” di McKinsey, il rapporto tra annunci di lavoro e specialisti disponibili è di 7 a 100 e la domanda è in costante crescita.

Anche la questione della sicurezza dei dati non è insignificante. I sistemi di intelligenza artificiale elaborano enormi quantità di informazioni sensibili, che devono essere adeguatamente protette contro eventuali perdite. Nel frattempo, le violazioni dei dati sono aumentate in modo significativo negli ultimi anni. Questo è quindi un altro rischio importante da tenere presente quando si implementano progetti di intelligenza artificiale.

Competenze chiave nell'intelligenza artificiale per gli imprenditori. Quali difficoltà potresti incontrare?

Un ostacolo comune all’implementazione di un progetto di intelligenza artificiale può essere la scarsa conoscenza dell’intelligenza artificiale da parte dei manager e dei decisori aziendali. Senza una conoscenza approfondita delle capacità della tecnologia, è difficile valutare la fattibilità di progetti specifici e prendere decisioni valide. Ecco perché è fondamentale investire nel miglioramento delle conoscenze dei manager nel campo delle nuove tecnologie.

Anche la riqualificazione dei dipendenti attuali può aiutare. Si parla sempre più spesso dei cosiddetti “Citizen Data Analysts” (“Citizen Data Scientists”). Questi specialisti sfruttano tecnologie all'avanguardia per risolvere specifici problemi aziendali che affrontano quotidianamente. Hanno una grande conoscenza del settore in cui lavorano. Facendo parte del team che lavora su un progetto di intelligenza artificiale, consentono agli specialisti di intelligenza artificiale di concentrarsi sui problemi di implementazione rispondendo a domande specifiche del settore.

Oltre alle competenze tecniche, come la valutazione delle raccomandazioni dell’intelligenza artificiale e il processo decisionale, sono importanti anche le competenze trasversali, tra cui la leadership e il pensiero strategico. Questo è un altro modo per affrontare la carenza di competenze in materia di intelligenza artificiale nelle aziende.

Analizzare il successo del progetto AI. Come evitare errori nella misurazione del ROI?

Su Internet circola una voce infondata (e probabilmente falsa) secondo cui fino all’87% dei progetti di intelligenza artificiale non raggiungono mai la fase di produzione. Sebbene non siamo stati in grado di accedere a studi affidabili su progetti di successo, una definizione tempestiva delle modalità per misurare il successo è fondamentale per valutare l’impatto reale dell’implementazione dell’IA.

Una buona pratica qui è un esperimento su piccola scala. Si tratta di testare le prestazioni dell’intelligenza artificiale, ad esempio, su un campione casuale di utenti e confrontare i risultati con un gruppo di controllo utilizzando una soluzione standard. Un test A/B di questo tipo ti aiuta a verificare se il nuovo sistema di intelligenza artificiale può portare i risultati attesi come un aumento delle conversioni o della soddisfazione del cliente.

Fonte: DALL-E 3, richiesta: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Vale la pena ripetere periodicamente i test A/B anche dopo l’implementazione dell’intelligenza artificiale, poiché i modelli possono perdere accuratezza e rilevanza nella risoluzione dei problemi. Ciò consentirà di identificare rapidamente le anomalie emergenti e la necessità di ricalibrare il sistema in modo che continui a fornire i risultati aziendali attesi.

Riepilogo

Sebbene l’intelligenza artificiale offra enormi opportunità, i progetti in questo campo comportano sfide significative. Per avere successo è necessario valutare in modo fattibile costi e benefici dell’intelligenza artificiale, curare l’acquisizione e la qualità dei dati, sviluppare competenze interne e scommettere sulla graduale implementazione delle nuove tecnologie. È inoltre fondamentale misurare l’impatto aziendale tangibile delle implementazioni e reagire rapidamente ai problemi emergenti. Solo allora l’intelligenza artificiale diventerà un miglioramento anziché una minaccia per l’azienda.

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Autore: Robert Whitney

Esperto e istruttore di JavaScript che istruisce i dipartimenti IT. Il suo obiettivo principale è aumentare la produttività del team insegnando agli altri come cooperare efficacemente durante la programmazione.

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