Intelligenza artificiale e aziende: la fotografia e le previsioni dell’ultimo rapporto PWC

Redazione BacktoWork 11/07/2022

L’Intelligenza Artificiale è tra noi ed è destinata a influenzare sempre di più la maggior parte delle attività quotidiane

Già oggi, l’Intelligenza Artificiale sta cambiando radicalmente faccia a molti settori nel mondo degli affari con la sua capacità di identificare pattern e rilevare anomalie in grandi quantità di informazioni digitali generate dalle aziende nei loro processi.

È chiaro come l’adozione di tale tecnologia apra possibilità completamente nuove con un impatto fortissimo a livello sociale, economico e industriale.

Ed è evidente che le aziende debbano spingersi verso non solo un nuovo modo di pensare, ma anche verso la necessità di integrare questi nuovi sistemi con i processi decisionali esistenti.

L'intelligenza artificiale, dunque, sta guidando sempre più il progresso nella tecnologia e nel business e il suo sviluppo e la sua diffusione sono facilitati dalle sempre crescenti quantità di dati che vengono generati, e dalla maggiore potenza di calcolo disponibile.

La parola alle cifre

Un sondaggio dello scorso marzo, commissionato dal colosso delle consulenze PwC, e denominato 2022 AI Business Survey, indica come le aziende che stanno affrontando la rivoluzione dell’AI in maniera più efficace siano quelle che si stanno concentrando contemporaneamente in tre aree: trasformazione del business, processo decisionale “aumentato” e modernizzazione dei sistemi.

Ma che cosa stanno facendo, in concreto, le aziende a livello globale? Innanzitutto va sottolineata l’importanza di un approccio cosiddetto “olistico” ovvero basato sulla condivisione di dati e informazioni a tutti i livelli aziendali, dove convivono specialisti dell'intelligenza artificiale, team di analisi, ingegneri informatici e data scientist tutti allineati con le priorità aziendali.

L'intelligenza artificiale, infatti, massimizza il proprio valore quando è incorporata in sistemi applicativi che funzionano 24/7, analizzando e intervenendo sui dati dall'interno e dall'esterno dell'organizzazione, con un chief data officer o un team centralizzato responsabili della condivisione e della governance dei dati.

La sostanza dell’approccio globale

Il 36 per cento delle aziende con un approccio olistico all'intelligenza artificiale sostiene di voler utilizzare l'intelligenza artificiale per contribuire a creare un data fabric, ovvero un’architettura che standardizza le pratiche di gestione dei dati facilitando l'integrazione di diverse pipeline e di vari ambienti cloud mediante l'utilizzo di sistemi intelligenti e automatizzati.

La priorità rimane comunque produrre risultati reali e misurabili e, pertanto, rafforzare il processo decisionale diventa cruciale perché il supporto dell’AI consente di incorporare e analizzare molte più informazioni di quelle che può svolgere un essere umano.

Questo principio risulta valido sia negli ambiti cosiddetti ESG (ambientali, sociali e di governance) dove i benefici dell’integrazione con l’AI possono avere un impatto sulla vita del pianeta stesso, sia in quelli prettamente commerciali, per esempio nell’ottimizzazione dei prezzi per un retailer.

Senza contare che, in combinazione con i sensori Internet of Things (IoT), l'intelligenza artificiale può anche servire a prevedere le prestazioni e le esigenze di manutenzione delle macchine, consentendo decisioni operative migliori.

L’importanza delle informazioni “buone”

Utilizzare i dati “giusti”, infine, può fare la differenza nella mole di dati non strutturati nella quale spesso le aziende rischiano di affogare: l’AI può essere istruita a estrarre esattamente ciò di cui i decision maker hanno bisogno e presentarli nel modo più efficace per inserirli in vere e proprie simulazioni, come nel caso dei digital twin, o anche solo per fare previsioni di mercato.

Il tema più controverso legato all’AI rimane comunque l’utilizzo nel mondo delle risorse umane: dalla selezione dei candidati che passa per algoritmi sempre più spersonalizzanti alla forte accelerazione per aumentare l'automazione e ridurre le esigenze generali di assunzione.

Va anche detto però che molte aziende stanno anche perseguendo pratiche come la riqualificazione dei talenti interni per lavorare con l'intelligenza artificiale e riorganizzare i team per sfruttare al meglio chi ha competenze in AI.


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