La strada verso un’intelligenza artificiale credibile e orientata al valore inizia ponendo le giuste domande.

La strada verso un'intelligenza artificiale credibile inizia con le giuste domande.

Il tuo primo passo verso la costruzione di soluzioni AI migliori.

Foto di Mojahid Mottakin su Unsplash

I recenti progressi nell’AI generativa hanno attirato l’attenzione delle aziende, indipendentemente dalle loro dimensioni, nell’implementazione di questa tecnologia per ottenere vantaggi aziendali tangibili. Tuttavia, molte di queste organizzazioni hanno adottato rapidamente modelli AI esistenti o si sono impegnate nello sviluppo dei propri senza una valutazione strategica delle sfide che intendono affrontare o della loro preparazione all’integrazione dell’AI.

Mentre l’AI offre indubbiamente il potenziale per una crescita accelerata, un aumento del fatturato e un miglioramento della soddisfazione del cliente, estrarne il vero valore richiede la creazione di un ambiente favorevole per la tecnologia.

Come CxO, è probabile che vari stakeholder, che siano il tuo consiglio di amministrazione, concorrenti che già sfruttano l’AI o entità terze, abbiano sostenuto l’adozione dell’AI nella tua organizzazione. Il panorama industriale attuale non richiede semplicemente un afflusso di soluzioni AI, ma esige soluzioni credibili e basate sul valore.

Negli anni di lavoro e consulenza per molte organizzazioni, ho avuto il privilegio di aiutare i miei clienti a progettare e costruire capacità di AI che si allineano e guidano le loro missioni. Oggi, condivido ‘La strada per un’AI credibile e basata sul valore’ con l’intenzione di guidare i lettori nel loro percorso, avvicinandoli alla creazione di soluzioni basate sul valore e allontanandoli dall’eccessiva enfasi sull’AI.

Da dove si inizia?

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Prima di tutto, inizia sempre con il ‘Perché?’ Anche se può sembrare intuitivo, molte organizzazioni si concentrano sul ‘Cosa’. Oltre a identificare la soluzione o la risposta giusta, è imperativo farsi le giuste domande: domande significative che possono veramente sbloccare il valore, anche se sono impegnative. Come Simon Sinek dice nel suo libro:

‘Tutto comincia con il Perché’.

Identificare il problema più critico che può essere affrontato e che offre un potenziale significativo per il progresso è essenziale. Si dovrebbe procedere con azioni mirate solo dopo questa comprensione, soprattutto nell’implementazione dell’AI. Esaminare attentamente la causa sottostante del problema richiede un approccio attento e deliberato. Spesso, l’impresa potrebbe essere un’impresa complessa e laboriosa, soprattutto quando si affrontano difficoltà intricate. Le ambiguità delle tue informazioni potrebbero introdurre complessità aggiuntive nella definizione di un problema. Le aziende devono mostrare curiosità e coraggio, facendo costantemente le giuste domande nel contesto giusto.

Nelle scienze cognitive, è noto che ci sono due sistemi cognitivi distinti alla base del ragionamento. Il Sistema 1 è veloce, si concentra sulle informazioni prontamente disponibili, spesso riassunte dal principio ‘Ciò che vedi è tutto ciò che c’è’ (WYSIATI). Eccelle nel rilevare rapidamente associazioni, collegare i punti e sviluppare rapidamente una storia coerente. Come Adam Grant nota nel suo libro ‘Originals’:

“Le persone non possono fare a meno di vedere segnali, anche nel rumore.”

D’altra parte, si ritiene che il Sistema 2 sia evoluto molto più recentemente e sia considerato dai maggiori teorici unico nell’uomo. Il pensiero del Sistema 2 è lento e sequenziale. Nonostante la sua natura metodica, il Sistema 2 consente il pensiero astratto e ipotetico, al di là delle capacità del Sistema 1.

Le dinamiche di questi sistemi cognitivi sono evidenti nel panorama aziendale. Spesso, le organizzazioni oscillano tra due estremi. Da un lato dello spettro, c’è la tendenza a prendere decisioni rapide motivate dall’attrattiva dell’azione rapida. Ciò può portare a decisioni prese senza esaminare adeguatamente l’idoneità o la rilevanza delle informazioni disponibili. Un tale urgenza nell’agire può portare a strategie non allineate o a sfumature trascurate. Dall’altro lato dello spettro, alcune organizzazioni diventano eccessivamente caute e si impegnano in una deliberazione esaustiva. Possono consultare innumerevoli presentazioni PowerPoint, rapporti e riunioni per valutare ogni informazione disponibile. Sebbene la completezza sia lodevole, questo approccio può talvolta portare a una “paralisi dell’analisi”, l’eccessivo volume di dati e prospettive ostacola invece di agevolare la presa di decisioni. Le aziende devono bilanciare queste due estremità per prendere decisioni informate, tempestive ed efficaci.

Nel panorama aziendale, termini come ‘vittoria veloce’ e ‘frutto facile’ risuonano frequentemente. Tuttavia, non è raro che le organizzazioni investano un tempo significativo, spesso settimane o mesi, e risorse finanziarie consistenti in strumenti, infrastruttura cloud e altri costi associati per una ‘Proof of Concept’ (POC).

Ironicamente, questi Proof of Concept (POC) talvolta mirano ad automatizzare processi che, se valutati, richiederebbero solo pochi minuti per essere eseguiti manualmente. Perché le organizzazioni possano sfruttare efficacemente le capacità dell’intelligenza artificiale e ottenere un ritorno sugli investimenti (ROI) misurabile, è fondamentale allocare le risorse in modo oculato. Un discernimento strategico nell’individuare opportunità genuine per l’applicazione dell’IA, piuttosto che perseguire l’automazione per il suo scopo stesso, è vitale per garantire che gli investimenti producano risultati significativi e sostenibili.

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In secondo luogo, mantieni il focus ed evita la sindrome dell’oggetto brillante. È facile lasciarsi influenzare dalle ultime innovazioni e tendenze. L’attrazione della “sindrome dell’oggetto brillante” – la tendenza a inseguire le nuove tecnologie o tendenze senza rendersi pienamente conto delle loro implicazioni o dell’allineamento con gli obiettivi aziendali – può essere dannosa. Le aziende investono spesso pesantemente nelle ultime parole alla moda: un momento è l’apprendimento automatico, il successivo è l’apprendimento profondo e poi l’attenzione si sposta sull’IA generativa. Tali frequenti cambiamenti di focus possono comportare spese significative senza un ritorno sugli investimenti proporzionato.

Tuttavia, è cruciale ricordare il problema identificato e rimanere impegnati nella sua soluzione. Questo focus garantisce un uso più efficiente delle risorse e massimizza la possibilità di rilasciare un valore autentico. Sebbene sia essenziale tenersi informati sugli sviluppi tecnologici, è vitale assicurarsi che queste innovazioni servano agli obiettivi principali dell’organizzazione e non deviano l’attenzione e le risorse.

Inoltre, senza dubbio si troveranno di fronte a incertezze e “ignoti ignoti”. Queste sono sfide o variabili impreviste che inizialmente non erano state prese in considerazione, ma che possono avere un impatto significativo sulla risoluzione dei problemi. In tali circostanze, le organizzazioni devono allocare un margine di sperimentazione, consentendo adattabilità e flessibilità. Ciò consente di imparare dagli esiti imprevisti e di perfezionare le strategie sulla base dei feedback del mondo reale.

Inoltre, è essenziale coinvolgere esperti del settore nelle prime fasi del processo. Con la loro vasta conoscenza ed esperienza, questi esperti possono fornire preziose intuizioni, guidare il processo di sperimentazione e aiutare a navigare nelle complessità, garantendo che l’organizzazione rimanga sulla strada delle soluzioni di impatto e della realizzazione del valore.

Infine, prendi azione. Una volta che un’organizzazione comprende a fondo il problema e ha considerato le incertezze potenziali, il passo cruciale successivo è agire in modo coerente. L’azione coerente significa che ogni passo intrapreso è allineato con l’obiettivo generale e coerente con la comprensione del problema e della fase di sperimentazione. Non si tratta solo di implementare soluzioni, ma di garantire che siano sinergiche, costruendosi l’una sull’altra per creare un approccio olistico.

Ciò richiede una combinazione di previsione strategica, esecuzione tattica e cicli continui di feedback per adeguare il percorso se necessario. È anche essenziale creare una cultura di collaborazione in cui team interfunzionali lavorino in partnership per guidare l’avanzamento della soluzione sfruttando la loro esperienza unica. Le organizzazioni possono ottimizzare i loro sforzi, ridurre le ridondanze e accelerare il percorso dall’identificazione del problema all’implementazione della soluzione assicurando che le azioni siano coerenti e allineate.

Infine, il percorso di implementazione dell’IA riguarda tanto la domanda o la sfida da risolvere quanto le soluzioni sviluppate. L’attrattiva della promessa di trasformazione dell’IA può talvolta superare il suo utilizzo pratico. Tuttavia, un approccio basato sulla tecnologia – scegliere l’IA e quindi cercare sfide da risolvere – può portare a tattiche non allineate e risultati insoddisfacenti.

Facendo le giuste domande, le organizzazioni possono garantire di sfruttare l’IA non solo per l’entusiasmo che la circonda, ma per la sua reale capacità di affrontare sfide specifiche. Questo approccio incentrato sul problema garantisce che l’IA funga da strumento adattato alle esigenze specifiche dell’azienda anziché che l’organizzazione si pieghi per soddisfare i limiti della tecnologia. In sostanza, il successo dell’implementazione dell’IA dipende dalla chiarezza del proprio scopo, che si ottiene ponendo le giuste domande fin dall’inizio.

Riguardo all’autore:

Hajar è una sostenitrice, relatrice e consulente di intelligenza artificiale che valorizza la tecnologia, l’innovazione e l’eccellenza.

Aiuta le organizzazioni mission-driven a sfruttare il potere dei dati e dell’IA per massimizzare il loro impatto. Si fa vanto di ascoltare le esigenze dei clienti e di creare soluzioni ben strutturate, innovative e orientate al valore che aiutano i clienti a raggiungere i loro obiettivi.

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