Le sfide organizzative nell’implementazione dell’intelligenza artificiale in azienda – Digital4Pro

Le sfide organizzative nell’implementazione dell’intelligenza artificiale in azienda

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Introduzione

Sebbene l’adozione dell’intelligenza artificiale, combinata ad altre tecnologie come i big data, possa apportare significativi vantaggi dal punto di vista organizzativo fino ad alimentare il vantaggio competitivo aziendale, esistono anche alcune sfide da fronteggiare durante la fase della sua implementazione. Queste ultime sono particolarmente rilevanti e necessitano di essere affrontate adeguatamente, poiché altrimenti le organizzazioni non riescono a cogliere i benefici che questa tecnologia può generare.

Nello specifico, le principali sfide organizzative che devono essere fronteggiate in questo processo sono le seguenti:

  • Sostenere le significative spese necessarie per introdurre l’AI all’interno delle aziende;
  • Integrare la nuova tecnologia con la struttura IT già presente nell’organizzazione.

 

Sostenere le significative spese necessarie per introdurre l’AI all’interno delle aziende

Le organizzazioni stanno progressivamente investendo risorse economiche su questa tecnologia. Per determinare icosti medi che sono richiesti da un progetto di questo tipo, si prende come riferimento lo studio condotto da WebFX,società statunitense esperta di marketing[1].

A tal proposito, occorre effettuare una distinzione tra due principali soluzioni  a disposizione delle organizzazioni:

  • Sviluppo interno di un software di intelligenza artificiale: questa alternativa ha un costo di sviluppo e di installazione che può variare, a seconda dei casi, da 6000 a 300 000 dollari. In particolare, i costi variano a seconda del progetto che si intende Per esempio, le tariffe per la creazione di un sistema dichatbot partono da 6000 dollari, mentre quelle per la realizzazione di un sistema di analisi dei dati da circa 35 000. Oltre a ciò, occorre considerare anche i costi di gestione legati a questa soluzione. Qui vi rientrano le spese per le assunzioni, per i salari e per i benefit di tutti i membri del team deputato allo sviluppo, alla gestione e all’aggiornamento di queste soluzioni tecnologiche. In questo senso, si può dire che il salario medio di un data scientist si aggira intorno ai 94 000 dollari all’anno, mentre quello di uno sviluppatore è pari acirca 80 000 dollari annuali;
  • Acquisizione dall’esterno di un software realizzato da una società specializzata: in questo caso invece il costo medio raggiunge un valore massimo di circa 40 000 dollari all’anno. Per esempio, i canoni mensili per un sistema di chatbot possono variare da 100 a 1500 dollari a seconda della soluzione scelta. Passando ai costi di gestione, si può dire che in questo caso vengono meno le spese per le assunzioni e gli stipendi citati nell’altra soluzione. In genere, questa alternativa prevede delle tariffe mensili da corrispondere al partner, che variano in funzione del servizio che viene

Dai dati riportati si comprende come, generalmente, lo sviluppo interno di software basati sull’intelligenza artificiale comporta costi maggiori rispetto all’acquisto dall’esterno di soluzioni già pronte. Allo stesso tempo però, questatecnica permette di far nascere talenti interni specializzati in questo campo, che hanno la possibilità, vista la maggioreconoscenza dell’organizzazione in cui operano, di dar vita a sistemi personalizzati in funzione delle esigenze aziendali.

A livello complessivo, è possibile individuare la tendenza secondo cui le imprese investono significativamente sull’intelligenza artificiale. Infatti, secondo alcuni studi[2], nel 2020 esse hanno speso oltre 50 miliardi di dollari in progetti di questo tipo. Tuttavia, soltanto il 10% delle aziende che hanno investito in questo campo ha ottenuto significativi benefici dal punto di vista economico-finanziario[3]. Ciò significa che non sempre gli investimenti sull’intelligenza artificiale conducono ai risultati desiderati. Questo potrebbe essere dovuto ad alcuni errori commessinella definizione di una strategia per l’implementazione di questa tecnologia. Inoltre, è opportuno aggiungere chealcune organizzazioni sono andate incontro anche a fallimenti significativi. Un esempio importante in questo senso è fornito dal caso IBM, che ha investito circa 60 milioni di dollari su un progetto oncologico basato sull’intelligenza artificiale che forniva suggerimenti non accurati in merito al trattamento del cancro.

Per chiudere questa prima analisi, si può affermare che entrambe le soluzioni descritte impongono alleorganizzazioni di sostenere dei costi significativi. Di conseguenza, nonostante tutti i benefici che l’intelligenza artificiale può apportare e che sono stati descritti nel corso dell’elaborato, è possibile che alcune aziende scelgano dinon investire in questa tecnologia a causa del dispendio di risorse economiche richiesto. In più, come è stato sottolineato, non sempre questi progetti comportano dei vantaggi di natura economica. Per cui anche questo aspetto può essere un fattore che allontana le organizzazioni dall’intelligenza artificiale.

 

Integrare la nuova tecnologia con la struttura IT già presente nell’organizzazione

La seconda sfida organizzativa riguarda l’integrazione dell’intelligenza artificiale nell’infrastruttura IT già attiva all’interno delle aziende, che comprende tutti quei componenti che consentono il funzionamento degli strumenti tecnologici utilizzati dall’impresa. Questo processo è particolarmente complesso e rappresenta una delle ragioni principali alla base dei fallimenti nell’implementazione di questa tecnologia[4]. In questo senso, è importante che le organizzazioni si focalizzino su come inserire e connettere l’intelligenza artificiale alle strutture IT già adottate, qualihardware e software.

A tal proposito, è opportuno programmare queste soluzioni integrandole fin da subito all’ambiente tecnologico dell’organizzazione, secondo una tecnica chiamata “AI Operations”[5]. Quest’ultima è una pratica che prevede la costruzione, l’integrazione, il collaudo, il lancio e la gestione del sistema di intelligenza artificiale con le altre strutturetecnologiche organizzative, in modo tale da creare un ambiente tecnologico coerente.

Talvolta invece le aziende si concentrano esclusivamente sulla progettazione delle macchine intelligenti. Tuttavia, se queste non vengono combinate adeguatamente con i sistemi tecnologici già utilizzati non possono apportare alcunvantaggio dal punto di vista organizzativo. Per condurre questa attività nella maniera corretta è necessario che leorganizzazioni abbiano a loro disposizione ingegneri e programmatori specializzati sul tema. Soltanto grazie a queste figure, l’intelligenza artificiale può essere integrata con le altre strutture IT attive, può fornire le intuizioni desiderate ai lavoratori e può essere portata alla scala ideale.

Nello specifico, l’introduzione di questo strumento avviene in maniera corretta se l’ambiente tecnologico che ne risulta presenta le seguenti tre caratteristiche fondamentali[6]:

  • Affidabilità: talvolta, i sistemi di intelligenza artificiale possono presentare problematiche di natura tecnica, come per esempio quando vengono istruiti con dati sbagliati, oppure quando diminuiscono la loro velocità di È importante evitare queste criticità per rendere l’infrastruttura IT affidabile. In questo senso, una soluzione puòessere quella di sviluppare delle idonee architetture di elaborazione e di archiviazione, che sono in grado di risolvere le problematiche di latenza e di capacità di trasmissione;
  • Flessibilità: per supportare le organizzazioni nel dinamico contesto competitivo attuale, è opportuno che i dati vengano importati nelle macchine intelligenti a intervalli regolari, con frequenti aggiornamenti;
  • Scalabilità: quando il business aziendale si espande, anche le capacità e le competenze tecnologiche dovrebbero evolvere. Tuttavia, le diverse strutture IT delle organizzazioni potrebbero crescere in maniera differente e questo può generare delle problematiche. In questo caso, il team IT dell’azienda svolge un ruolo cruciale perché ha il compito di aggiustare e testare costantemente le nuove soluzioni con il sistemapreesistente, in maniera tale da trovare il giusto

Dall’analisi effettuata si comprende quindi come l’intelligenza artificiale non sia una tecnologia che può essereintrodotta all’interno delle organizzazioni senza un’adeguata pianificazione. La sua implementazione richiede una certa progettualità, necessaria per determinare in anticipo le modalità con cui questa deve essere combinata con le altre strutture tecnologiche aziendali. Se non si presta attenzione a questo aspetto, le macchine intelligenti risultano scollegate e separate rispetto al resto dell’architettura IT organizzativa e pertanto non riescono a produrre gli effettidesiderati.

 

Conclusioni

Per concludere, si afferma nuovamente che la combinazione tra intelligenza artificiale e big data può essere particolarmente vantaggiosa dal punto di vista organizzativo.

Ciò è dovuto alle seguenti due motivazioni principali:

  • I sistemi di intelligenza artificiale sono gli unici, allo stato attuale, in grado di raccogliere e analizzare grandiquantità di dati in modo efficace e tempestivo;
  • I big data hanno rappresentato e continuano a rappresentare lo strumento principale per addestrare lemacchine

È stato dimostrato come l’intelligenza artificiale sia capace di alimentare il vantaggio competitivo aziendale, in quanto consente di ottenere delle performance superiori rispetto ai competitors, che si traducono sia in maggiori ricavi che in minori costi nelle varie aree organizzative in cui essa può essere impiegata.

Nello specifico, i vantaggi principali correlati all’implementazione di questa tecnologia sono:

  • Miglioramento nell’accuratezza delle previsioni;
  • Incremento dell’efficienza;
  • Ottimizzazione delle scelte effettuate in tempo reale.

Nonostante tutti gli aspetti positivi fin qui descritti, sono state poi delineate anche le principali sfide organizzative che le aziende devono fronteggiare nel momento in cui desiderano approcciarsi all’intelligenza artificiale. In particolare, si fa riferimento sia ai costi necessari per l’introduzione di questa tecnologia che alle difficoltà correlate nell’integrazione di questo strumento con l’infrastruttura IT preesistente. Queste sfide richiedono un grade dispendio di tempo e di risorse economiche. Pertanto, soltanto le organizzazioni che pianificano una strategia adeguata riescono a superarle in maniera efficace e a ottenere dall’intelligenza artificiale tutti i vantaggi che sono stati descritti.

 

Bibliografia

 

Note

[1] https://www.webfx.com/martech/pricing/ai/#:~:text=In%202020%2C%20companies%20can%20pay,house

%20or%20freelance%20data%20scientists.&text=In%20comparison%2C%20custom%20AI%20solutions,from%20%246000%20to%20over%20%24300%2C000. 2022/09/18.

[2] Jeans, D. (2020). Companies will spend $50 billion on artificial intelligence this year with little to show for it. Forbes. Retrieved from https://www.forbes.com/sites/davidjeans/2020/10/20/bcg-mit-report-shows- companies-will-spend-50-billion-on-artificial-intelligence-with-few-results/?sh=7efe3fe57c87 2022/09/17.

[3] https://www.bcg.com/publications/2020/is-your-company-embracing-full-potential-of-artificial- intelligence 2022/09/17.

[4] Tse, T., Esposito, M., Takaaki, M., & Goh, D. (2020). The dumb reason your AI project will fail. Harvard business review digitalarticles, 2.

[5] Tse, T., Esposito, M., Takaaki, M., & Goh, D. (2020), op. cit., 2.

[6] Tse, T., Esposito, M., Takaaki, M., & Goh, D. (2020), op. cit., 3-4.

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David Licursi
David Licursi

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