L’intelligenza artificiale (AI) sta vivendo una trasformazione radicale. Si è evoluta da un insieme di algoritmi isolati ad una forza potente e integrata, pronta a rivoluzionare il modo in cui le aziende operano. Questa evoluzione, guidata in particolare dall’ascesa dell’AI generativa, sta offrendo ai singoli, ma soprattutto alle aziende opportunità senza precedenti, ma presenta anche nuove sfide che richiedono attenzione e corretta interpretazione, oltre che azione (tempestiva, aggiungerei).
L’AI generativa sta aprendo la strada a una nuova ondata di innovazioni di modelli e processi, ampliando le possibilità di applicazione dell’AI in una serie di settori, dalla farmaceutica alla banca, dal retail allo sport. Modelli come GPT-4, Bard, sono capaci di generare contenuti unici e di alta qualità, che possono essere utilizzati in una serie di contesti aziendali, dal marketing allo sviluppo del prodotto, passando dal legal al finance. .
Malgrado le tante potenzialità e opportunità, l’avvento dell’AI generativa non è privo comunque di sfide e punti di critici da attenzionare. La sua velocità di sviluppo, il rischio di bias nascosti nei dati di addestramento e la necessità di nuove infrastrutture tecnologiche e competenze specializzate sono tutti fattori che le aziende devono necessariamente considerare nel loro viaggio verso l’adozione in generale di nuove tecnologie, ma anche e soprattutto nei confronti dell’AI generativa.
L’AI generativa offre senza dubbio alle aziende l’opportunità di rivedere e reinventare molti dei loro processi operativi ed impattare sui modelli di business, permettendo una maggiore automazione, efficienza e personalizzazione, e di conseguenza ottimizzazione di costi e potenzialità maggiori sui ricavi.
Riguardo ai nuovi modelli di business, come l’uso di AI per generare contenuti unici o per offrire servizi personalizzati su larga scala però c’è un punto che deve esser necessariamente considerato ossia rischi e sfide derivanti da un normativo in continua evoluzione, con nuove leggi e regolamentazioni che potrebbero influenzare l’uso dell’AI, e di conseguenza diritti di ownership sull’asset creato, tipologia di utilizzo e applicazione.
I CEO oggi di aziende che vogliono accelerare e non perdere quote di mercato, hanno un ruolo fondamentale nel guidare l’adozione dell’AI in primis, e anche dell’AI generativa nelle loro aziende. L’attenzione e le azioni che la direzione dell’azienda dovrà affrontare non dovranno esser solo orientate alle opportunità e le sfide presentate dall’A in termini infrastrutturali e tecnologici, ma anche (e soprattutto) di metodo, al fine di guidare i team attraverso il cambiamento organizzativo necessario, per sfruttare al meglio questa nuova potenzialità.
Una della prime azioni che l’organizzazione dovrebbe affrontare è la creazione di un gruppo cross-funzionale di leader dell’azienda a cui affidare lo studio, l’identificazione e le priorità dei casi d’uso di maggior valore, al fine di garantire un’implementazione sicura e coordinata dell’AI nel contesto aziendale. Questo può anche includere la promozione di una cultura di apprendimento continuo e la sperimentazione (che troppo spesso le aziende tralasciano pensando sia una attività individuale e spontanea) in cui i dipendenti sono incoraggiati ad innovare i processi, le competenze, le metodologie e i prodotti che incorporano efficacemente questi strumenti.
Un altro aspetto cruciale è la creazione di un “faro”, ossia un progetto o un caso d’uso pilota che possa servire da esempio concreto, e che possa dimostrare il reale potenziale dell’AI generativa e l’impatto che questa adozione avrebbe su più larga scala, oltre ad aiutare a creare entusiasmo, sostegno e consenso all’interno dell’organizzazione.
Le aziende dovranno essere molto attente a bilanciare la creazione di valore con la corretta gestione del rischio. Se da una parte l’AI generativa può offrire enormi vantaggi, presenta nuovi rischi, come dicevo, come la possibilità di perpetuare i bias nascosti nei dati di addestramento o di “allucinare” informazioni non esistenti. Sarà necessario definire e stabilire principi e linee guida etiche per l’uso dell’AI, modelli di controllo e sviluppare una comprensione approfondita dei rischi presentati da ogni caso d’uso potenziale.
Costruire e mantenere un insieme equilibrato di alleanze esterne oltre che sviluppare le competenze interne può inoltre aiutare, in questo processo di adozione, le aziende ad accelerare l’implementazione dell’AI generativa. A vantaggio di un approccio ad ecosistema si permetterà di abilitare l’esperienza e le competenze di altri senza dover costruire tutte le applicazioni o i modelli di base da soli, creando un processo di maggiore facilità di aggiornamento progressivo e l’adozione delle più recenti tecnologia.
La fase di boost tecnologico e l’evoluzione dell’AI generativa che stiamo vivendo rappresenta una promessa enorme per le aziende, ed una offerta senza precedenti di nuove opportunità per l’innovazione, l’efficienza e la personalizzazione. Ma per realizzare questo potenziale, le aziende devono essere pronte a affrontare le sfide associate a questa nuova tecnologia, compreso il bisogno di nuove competenze, infrastrutture e approcci alla gestione del rischio, e di conseguenza investimenti. Con la giusta guida e strategia, tuttavia, le aziende potranno sfruttare questo potenziale per guidare la trasformazione e creare un vantaggio competitivo duraturo.