Navigare nel labirinto dell’adozione dell’IA

Labirinto dell'adozione dell'IA

Riflessioni sui cinque anni di aiuto alle imprese nell’innovazione con l’AI, scoprendo ostacoli comuni e abbracciando le lezioni apprese.

Negli ultimi cinque anni di lavoro con diverse aziende e nell’aiutarle a implementare soluzioni di AI, ho osservato alcuni modelli comuni e ho deciso di condividerli con voi.

In questo post del blog, vogliamo fare luce sugli ostacoli che le organizzazioni spesso incontrano (basato sulla mia esperienza) nell’abbracciare l’innovazione AI. Ma non temete! Questo post del blog non riguarda solo l’enumerazione delle sfide, ma anche imparare da esse.

Andiamo a fondo!

La ricerca della soluzione AI perfetta

Nel panorama in continua evoluzione delle tecnologie AI, trovare la soluzione ideale per un caso d’uso specifico può essere simile a cercare un ago in un pagliaio. Le aziende desiderose di abbracciare il potere dell’AI spesso intraprendono una ricerca esaustiva, dedicando tempo e risorse significative per individuare e confrontare vari fornitori.

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Quando si tratta di adozione di AI, credo che una taglia non vada bene per tutti. Ogni caso d’uso richiede un approccio personalizzato, a volte richiedendo una completa esplorazione di diversi fornitori di AI. In media, le aziende con cui ho lavorato hanno impiegato circa tre mesi in questa attività cruciale.

Mentre le aziende lottano con le complessità della ricerca e della comparazione, alcune optano per cercare aiuto esterno presso società di consulenza. Sebbene possano offrire preziose conoscenze, i loro servizi hanno un costo (molto elevato in alcuni casi).

Per evitare di passare troppo tempo nella fase di ricerca e comparazione, ecco due cose che puoi fare:

• Liste di fornitori pre-selezionati: Curare una lista di fornitori di AI pre-selezionati in base al loro track record e alla loro credibilità può risparmiarti tempo e risorse preziose. Questo approccio riduce la necessità di una ricerca estensiva e riduce il rischio di scegliere il fornitore sbagliato. Tuttavia, ricorda che l’innovazione può provenire da fonti inaspettate, quindi non trascurare i giocatori di nicchia. Le grandi aziende tecnologiche (Google, OpenAI, ecc.) non sono gli unici attori sul mercato.
• “Chiama un amico”: Collabora con colleghi ed esperti del settore per ottenere preziose conoscenze sulle capacità dei fornitori di AI e sulla loro esperienza nell’utilizzarla.

L’odissea dell’onboarding dei nuovi fornitori di AI

Mentre le aziende procedono nella fase iniziale di ricerca e comparazione, il prossimo ostacolo nel percorso di adozione dell’AI è il processo di integrazione di questi fornitori. Questo passaggio critico comporta la creazione di account, l’accesso alla loro piattaforma/API e la definizione delle regole di sicurezza, spesso richiedendo altri tre mesi di scambi di informazioni.

Inoltre, ogni fornitore può avere requisiti e interfacce uniche. Comprendere la documentazione delle API di ognuno può diventare facilmente travolgente. Tutto ciò aggiunge complessità al processo di adozione, soprattutto per le organizzazioni nuove all’AI.

Per superare le sfide di integrazione, ecco tre cose che puoi fare:

• Progetti pilota per la familiarizzazione: Inizia subito, non aspettare. Avvia progetti pilota o Proof of Concepts per acquisire esperienza pratica e conoscenza pratica della nuova soluzione di AI. Questi progetti su piccola scala non solo ti prepareranno per l’integrazione a piena scala, ma ti faranno anche comprendere diversi modi in cui la tecnologia può essere utile.
• Procedure di integrazione standardizzate: Decidi dove archiviare i dati, quale protocollo API utilizzare e quali sono le 2-3 cose che devi convalidare per essere allineato con i sistemi della tua azienda.

Proprio prima di attraversare il traguardo: Realtà vs. Aspettativa

Dopo aver investito oltre 6 mesi e coinvolto molte risorse aziendali, è frustrante quando oltre il 50% delle iniziative fallisce e non soddisfa le aspettative.

Una delle fonti più significative di frustrazione dopo l’implementazione è quando i fornitori non riescono a mantenere le loro alte promesse. Come molte altre tecnologie, ma soprattutto quando si tratta di AI, le aziende facilmente si fanno coinvolgere dalle affermazioni di marketing e dalle dimostrazioni accattivanti. Poi si rendono conto che le prestazioni e i risultati effettivi non sono allineati alle aspettative stabilite durante il POC. Questo disallineamento può influire negativamente sulla percezione dell’AI come tecnologia di valore da parte dell’organizzazione (cioè di dirigenti e responsabili del budget).

Inoltre, la determinazione dei prezzi delle soluzioni di intelligenza artificiale può essere complessa. A seconda dei fornitori, a volte include il modello, l’hosting, il supporto o solo una parte di questi tre. Molti fornitori hanno adottato un modello di pagamento a consumo, quindi i prezzi variano anche in base al volume.

Infine, tenete presente che l’intelligenza artificiale coinvolge vari aspetti dell’azienda: dai dati che si utilizzano al sistema informatico con cui si integra, fino alle esigenze aziendali. Di conseguenza, le aziende possono sottovalutare il tempo e le risorse necessarie per un’integrazione senza problemi, portando a sfide di sviluppo impreviste. Tali complessità impreviste possono interrompere i tempi di progetto iniziali.

Per ridurre la frustrazione post-implementazione, ecco 3 cose che è possibile fare:

• Provare prima di acquistare: Non bisogna fidarsi ciecamente di ciò che si vede sulla pagina di marketing del fornitore. Scavando un po’, è possibile scoprire eventuali discrepanze tra le affermazioni di marketing e le prestazioni effettive. Pertanto, eseguire sempre i propri test prima di impegnarsi.
• Negoziazioni trasparenti sui prezzi: Assicurarsi di discutere diverse fonti di costo (costo del servizio, aggiornamenti, manutenzione, ecc.). Inoltre, assicurarsi di richiedere sconti sui prezzi in base al volume se ci si può impegnare ad acquistarne di grandi quantità.
• Aiutare il proprio fornitore: Non esitare a condividere feedback con i propri fornitori e segnalare ciò che non funziona. Continuano a iterare sul loro servizio e sulle sue prestazioni e aiutandoli, si sta aiutando anche a ottenere un servizio migliore nel lungo periodo.

Conclusioni

Le sfide abbondano nel mondo dinamico dell’adozione dell’intelligenza artificiale, dalla ricerca del fornitore giusto alla navigazione delle complessità dell’onboarding e delle frustrazioni post-implementazione. Ma speriamo che, armati di queste strategie operative, si possano superare queste difficoltà.

Ricordatevi che l’adozione dell’intelligenza artificiale non riguarda solo la distribuzione di tecnologie all’avanguardia; è un viaggio di innovazione e trasformazione.

Grazie per la lettura! Se avete domande, non esitate a contattarmi su Twitter (@rami-iguerwane) o Linkedin (Rami Iguerwane).