Cos’è ora e cosa ci aspetta nell’IA
L’IA sta passando da strumenti isolati a sistemi agenti trasversali tra i reparti, ponendo nuove pressioni sulla prontezza dei dati, sulla governance e su come verranno misurati i risultati.
Durante una recente conferenza sull’IA, è emerso chiaramente che il dibattito non verte più su se l’IA debba essere integrata nell’organizzazione, ma piuttosto su cosa si rompe quando viene inserita nei flussi di lavoro reali. L’attenzione si concentra sull’igiene dei dati, sui sistemi agenti che attraversano i dipartimenti, sulle lacune legali e di governance, e sulla crescente realtà che la misurazione dell’efficacia dell’IA, della sua efficienza e della connessione con il ROI sta arrivando rapidamente.
Punti di tensione nell’implementazione dell’IA
Negli ultimi anni, le aziende hanno fatto progressi significativi nell’implementazione dell’IA e ora sono pronte a sfruttare agenti IA nei loro flussi di lavoro. Tuttavia, le sfide rimangono, in particolare per quanto riguarda la prontezza dei dati. È stato evidenziato che senza dati adeguati, non si può implementare l’IA con successo.
I reparti legali, ad esempio, potrebbero non essere a conoscenza di nuovi flussi di lavoro agenti che vengono testati, il che porta a questioni legali significative, a seconda della formazione e della governance.
Costruire la maturità nell’IA
Per costruire la maturità dell’IA, è fondamentale iniziare con un obiettivo chiaro. È importante non costruire solo perché è possibile, ma effettuare un audit dei dati per identificare dove si trovano i dati e quali sono puliti o sporchi. La prossima fase dell’IA sembra essere la creazione di flussi di lavoro agenti trasversali, in modo che non siano isolati o singoli.
Le organizzazioni che si stanno muovendo in avanti stanno dedicando risorse, formazione e governance all’IA, non trattandola come un progetto secondario o un esperimento isolato.
Competenze necessarie per i leader della comunicazione
Le lacune di competenze includono una comprensione tecnica di cosa può fare l’IA e come funziona. È fondamentale anche il pensiero critico e la competenza mediatica. È importante non trattare i risultati come verità assolute, poiché l’IA può presentare rischi significativi, specialmente in settori ad alta affidabilità.
Le tre principali problematiche emerse includono la mancanza di competenze di misurazione, una mentalità gestionale che lascia i dipendenti a “risolvere da soli” e una debolezza nel monitoraggio e nella governance.
Conclusione
In conclusione, l’IA si sta spostando da progetti pilota a produzioni concrete. La conversazione sta cambiando da “Dobbiamo usare l’IA?” a “Cosa si rompe quando è incorporata nei flussi di lavoro reali?”. L’igiene dei dati e i flussi di lavoro agenti sono i prossimi colli di bottiglia, e la maturità dell’IA richiede risorse dedicate, non progetti secondari.
