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      AI: perché le aziende non la sfruttano al massimo

      AI: perché le aziende non la sfruttano al massimo

      Martedì, 11 Giugno 2019 07:45

      Secondo uno studio targato PWC, il 20% dei manager aziendali prevede di incorporare l'Intelligenza Artificiale all’interno della propria realtà entro il 2019.

      E infatti, nell'ultimo anno, innumerevoli organizzazioni e aziende presenti nella "Fortune 500", la lista annuale compilata e pubblicata dalla rivista Fortune che classifica le 500 maggiori imprese societarie statunitensi sulla base del loro fatturato, si sono vantate delle nuove strategie che comprendevano appunto l’AI. Quando però è arrivato il momento di mettere in pratica il tutto, la maggior parte delle aziende si è resa conto che quella che chiamavano una "strategia" era poco più che un’idea. Le imprese infatti hanno oggi le risorse, le conoscenze e gli incentivi per pensare strategie efficaci che permettano l’implementazione dell’intelligenza artificiale all’interno del proprio business.

      Nonostante questo però, poche aziende si prendono davvero il tempo per fare in modo che tutti questi bei propositi diventino realtà. Arrivano ad avere tutto il necessario per quanto riguarda la parte tecnica della faccenda, ma spesso non riescono a mettere lo stesso impegno nell'imparare quali sfide pone davvero l'AI e perché è così preziosa.
      Acquistando nuove tecnologie, prima di studiare tutti i passaggi per sfruttarle al meglio, le aziende che cercano di anticipare i tempi finiscono invece per rimanere indietro. Per correggere questo approccio errato, bisogna piuttosto partire da un approccio concreto, che possa davvero portare dei vantaggi, e non solo sulla carta.

      Intelligenza Artificiale: una macchina da corsa senza pilota

      Immagina un'azienda che negli anni '80 intravede arrivare la rivoluzione IT, ma decide di costruire la sua strategia esclusivamente sul mainframe. Anche se i leader di quella compagnia potrebbero dirsi lungimiranti, l’esecuzione imperfetta non aiuta la crescita aziendale. La stessa cosa sta succedendo oggi per quanto riguarda l’AI. Le aziende hanno bisogno sia degli strumenti che dell’intelligenza per utilizzarli correttamente.

      A prescindere dai singoli casi e dalle applicazioni che l’AI può avere, le aziende che pensano che l'intelligenza artificiale risolverà tutti i loro problemi rischiano di non vedere altri strumenti incredibilmente promettenti.
      Per evitare di rientrare in questo scenario, ecco tre concetti chiave che possono essere d’aiuto se hai deciso di immergerti in questa nuova e innovativa tecnologia:

      1. La domanda deve soddisfare un'esigenza specifica

      Il livello delle infrastrutture di un'azienda determina come le tecnologie AI possono integrarsi con i sistemi esistenti. In altre parole, il livello dell'applicazione determina come questa tecnologia può portare beneficio alla tua azienda.

      Piuttosto che cercare di implementare l’intelligenza artificiale in tutta la tua azienda, identifica alcune aree chiave che potrebbero trarre beneficio dagli strumenti dell’AI. E assolutamente, prima ancora di trovare gli strumenti adatti a tali esigenze, assicurati che la tua infrastruttura possa gestire le integrazioni con questa tecnologia, colmando prima del suo arrivo le eventuali lacune.

      2. La tua strategia deve comprendere i microservizi

      Pensa a come l’intelligenza artificiale potrebbe funzionare sui diversi livelli presenti all'interno della tua azienda. Dal punto di vista infrastrutturale, la containerizzazione (cioè l’utilizzo di server virtualizzati a livello di sistema operativo) aiuta le aziende a implementare le applicazioni dell’intelligenza artificiale in modi specifici senza dover adottare un'infrastruttura completamente nuova ed evitando quindi spreco di tempo e denaro. 

      Parallelamente però, un errore che spesso viene compiuto dai principianti in questo campo è pensare che l’AI funzioni come tutti gli altri strumenti tecnologici. In questi casi, guardare il sistema esistente e dire "qualsiasi AI può funzionare" non è la scelta migliore. Cerca invece di guardare ai vantaggi che può portarti l’intelligenza artificiale con un approccio non basato esclusivamente dal sistema. 

      Serve una via di mezzo, insomma. Non devi stravolgere le tue infrastrutture, ma nemmeno aspettarti che l’AI si adatti in toto a esse. Come linea guida, trova i problemi specifici della tua organizzazione che l’AI potrebbe risolvere e lavora su questi punti deboli. L’intelligenza artificiale non è la panacea a tutti i mali, ma può essere molto utile su difetti localizzati.

      3. L’AI non è data science

      I dati sono ovunque nel mercato di oggi. Il 57% degli intervistati in uno studio condotto dalla società MicroStrategy afferma di semplificare il processo decisionale attraverso i dati. L'intelligenza artificiale utilizza i dati, ma non è necessario l'accesso ai database della tua azienda per dimostrarne il valore. Se un provider si fa avanti e chiede l'accesso ai tuoi dati e una settimana (o un mese) di tempo per generare una strategia basata su tali informazioni, non sta vendendoti dell’AI.

      In realtà, si tratta di data science e il provider che ti ha presentato l’offerta cerca solo di diventare un tuo consulente. 
      I fornitori di intelligenza artificiale che si rispettano offrono ai loro clienti infrastrutture generali o applicazioni di nicchia, senza prestare particolare attenzione ai dati e alla loro provenienza.

      Ricordati infine, che solo perché un'azienda utilizza l'intelligenza artificiale non significa che questa stia davvero apportando dei benefici a livello lavorativo e di business. La vera padronanza dell'AI, quella che porta davvero risultati, nasce da una strategia specifica per essa, piuttosto che dall'acquisto di uno strumento con la pretesa che faccia tutto.

      > potresti anche essere interessato al post su "Gli usi più strani dell'AI" https://bit.ly/2F4vaBF 
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