Come affrontare l’integrazione responsabile dell’IA nella tua organizzazione
Negli ultimi anni, c’è stata una crescente pressione per incorporare l’IA in diverse aree delle aziende. Tuttavia, molte organizzazioni hanno sprecato tempo e risorse, finendo per compromettere l’esperienza del cliente e non portando valore ai loro risultati economici. Secondo un’indagine condotta su 500 dirigenti e professionisti dell’IA, il 61% ha dichiarato che le loro soluzioni di IA generativa interne non hanno soddisfatto le aspettative, mentre solo il 17% ha valutato le proprie soluzioni come eccellenti.
L’approccio all’IA è spesso caratterizzato da un eccessivo entusiasmo, concentrandosi su come introdurre l’IA senza una strategia ben definita. È fondamentale sviluppare strategie sostenibili e riflessive che si adattino alla cultura e alle esigenze dell’azienda. Ignorare questa necessità può portare a svantaggi significativi, come:
- Aumento delle esperienze negative dei clienti
- Perdita di risorse
- Possibili problemi normativi e legali
- Decremento della produttività
- Immagine negativa del marchio
1. Comprendere la cultura aziendale e gli obiettivi a lungo termine
La cultura aziendale è il modo in cui vengono svolti i lavori all’interno di un’organizzazione. È cruciale comprendere questo aspetto per evitare di sviluppare piani che non si allineano con il contesto dell’azienda. Un’azienda che promuove l’iniziativa dei lavoratori avrà bisogno di un approccio diverso rispetto a un’organizzazione con una struttura gerarchica rigida.
È altrettanto importante comprendere gli obiettivi e la visione dell’azienda. Qual è il piano a 3-5 anni? L’IA può aiutare a raggiungere questi obiettivi? Allineare le possibilità offerte dall’IA con le esigenze aziendali apre a nuove opportunità.
2. Sondare il personale sulle proprie conoscenze riguardo all’IA
Un’indagine anonima tra i dipendenti può fornire dati preziosi sulle loro conoscenze riguardo all’IA e sulle loro preoccupazioni riguardo alla sua implementazione. È fondamentale capire se i dipendenti percepiscono l’IA come una minaccia per i propri posti di lavoro, dato che secondo il Fondo Monetario Internazionale, si stima che l’IA potrebbe eliminare fino al 40% dei posti di lavoro a livello globale.
3. Analizzare le tendenze del settore
Studiare come altre aziende stanno implementando l’IA può offrire importanti insegnamenti. Conoscere i casi di successo e di insuccesso può aiutare a evitare di investire in strategie inefficaci. Ad esempio, l’analisi di case studies e rapporti sulle tendenze può rivelare quali pratiche funzionano e quali no.
4. Scegliere tra soluzioni interne o esistenti
Una volta identificati i settori in cui implementare l’IA, è necessario decidere se sviluppare soluzioni interne o utilizzare quelle già disponibili sul mercato. Questa decisione deve considerare vari fattori, tra cui la disponibilità di dati e personale qualificato, oltre alle risorse economiche a disposizione.
5. Investire nella formazione sull’IA
La preparazione del personale è fondamentale per una corretta integrazione dell’IA. È essenziale fornire formazione non solo su come utilizzare gli strumenti di IA, ma anche su come riconoscere la disinformazione e le limitazioni dell’IA. Un’indagine di Gallup ha mostrato che la preparazione dei dipendenti a lavorare con l’IA è diminuita, sottolineando l’importanza di investire in corsi di formazione.
6. Stabilire una governance dell’IA
La governance dell’IA è cruciale per garantire che l’uso dell’IA sia sicuro e conforme alle normative. Definire le regole e le responsabilità per l’uso dell’IA aiuta a proteggere l’azienda da potenziali rischi legali e a costruire fiducia sia tra i dipendenti che tra i clienti.
7. Implementare la strategia e monitorare i risultati
Una volta sviluppata la strategia, è fondamentale passare all’azione. L’implementazione richiede un monitoraggio continuo e audit per garantire che l’IA funzioni secondo le aspettative. Non deve essere vista come una soluzione “una tantum”, ma come un processo in continua evoluzione.
Esempi di aziende che hanno integrato con successo l’IA
1. Johnson & Johnson: La scannerizzazione della pelle Neutrogena Skin 360 è un esempio di come l’IA possa migliorare l’esperienza del cliente e aumentare le vendite.
2. Remita: Questa azienda africana di tecnologia dei pagamenti ha integrato l’IA in vari aspetti del proprio business, migliorando l’efficienza operativa e l’esperienza del cliente.
Esempi di aziende che hanno fallito nell’integrazione dell’IA
1. Air Canada: Un chatbot ha fornito informazioni errate sui rimborsi, portando a una causa legale e alla discontinuità del servizio.
2. Amazon: Un strumento di reclutamento interno ha mostrato pregiudizi di genere, evidenziando la necessità di test e supervisione umana per prevenire tali errori.
