L'intelligenza artificiale non è più solo un trend tecnologico, è una realtà in molti settori industriali. Le aziende che adottano queste tecnologie danno nuova forma alla produzione e alla strategia aziendale, incrementano l’efficienza operativa, innovano prodotti e servizi.
Secondo i risultati delle ricerche svolte da McKinsey (A CIO and CTO technology guide to generative AI e Economic potential of generative AI ), le imprese che stanno sfruttando l'IA registrano miglioramenti tangibili in termini di produttività e innovazione, dimostrando che l'IA è diventata una chiave fondamentale per il successo competitivo
Impatto sulla strategia aziendale:
L'IA, grazie alla sua capacità di analizzare grandi volumi di dati in tempi ridotti, può fornire orientamenti strategici che aiutano imprenditori e manager a prendere decisioni per adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato.
1. strategie basate sui dati: Le tecnologie IA consentono alle aziende di diventare realmente "data-driven", permettendo ai CEO e ai team dirigenziali di individuare nuove opportunità di mercato e di ottimizzare le operazioni in modo più efficace. Secondo McKinsey, l'uso di sistemi IA per gestire la conoscenza interna può ridurre notevolmente il tempo dedicato dai dipendenti alla ricerca di informazioni, migliorando la produttività e permettendo decisioni più rapide e accurate
2. customer insights: L'IA è inoltre un alleato prezioso per comprendere meglio le esigenze e le preferenze dei clienti. Analizzando dati provenienti dai social media, interazioni dirette e online e cronologie di acquisto, l'IA può fornire alle aziende un quadro dettagliato delle esigenze dei clienti, consentendo di adattare i propri prodotti e servizi in tempo reale. Questo tipo di analisi predittiva non solo migliora la customer experience, ma permette anche alle imprese di prevedere i trend futuri, riducendo i rischi e cogliendo nuove opportunità. Con l'avanzamento delle tecnologie di sentiment analysis, le imprese possono anche individuare e rispondere a potenziali crisi di rapporto prima che diventino problematiche maggiori, rafforzando così la loro brand reputation. Questa capacità di rispondere proattivamente alle tendenze emergenti è diventata una risorsa strategica essenziale in mercati globali sempre più complessi e rapidi
Nuovi modelli di business: l'IA come motore di innovazione
L'integrazione dell'IA nei modelli di business tradizionali sta generando nuove forme di valore economico. Le aziende stanno sfruttando l’IA per creare modelli di business basati su piattaforme digitali, dove i dati raccolti diventano una fonte di innovazione costante. Questo cambiamento verso modelli di business data-driven non solo permette di rispondere meglio alle esigenze dei clienti, ma consente anche di costruire ecosistemi che favoriscono la collaborazione tra aziende e consumatori.
Un esempio pratico di questa trasformazione si osserva nelle aziende che stanno creando servizi basati sull’IA, come abbonamenti a soluzioni basate su algoritmi personalizzati. Tali servizi non solo migliorano la fedeltà dei clienti, ma creano anche nuovi flussi di ricavi basati sulla personalizzazione e sull’accesso continuo a dati aggiornati e analisi avanzate
Questo è particolarmente evidente nel settore dell'e-commerce, dove l'IA viene utilizzata per suggerire prodotti in base alle abitudini di acquisto dei clienti, migliorando la conversione e la soddisfazione del cliente
Anche nel settore dei servizi, l'IA sta integrando alcune funzioni umane con chatbot e assistenti virtuali, che, oltre a risolvere le problematiche dei clienti in modo più efficiente, riducono i tempi di gestione delle richieste e migliorano la soddisfazione complessiva. In un'azienda con 5.000 operatori di customer service, ad esempio, l’adozione dell'IA ha aumentato del 14% la risoluzione delle problematiche per ora e ridotto del 9% il tempo medio di gestione delle chiamate.
I miglioramenti operativi:
1. Automazione dei processi: Il customer service è uno dei settori che ha beneficiato maggiormente dell’automazione tramite IA, per gestire un gran numero di richieste dei clienti in modo autonomo, riducendo i tempi di attesa e migliorando la soddisfazione del cliente. L’efficienza operativa viene migliorata e, allo stesso tempo, il personale umano può concentrarsi su richieste più complesse.
2. Innovazione di prodotto: Le aziende stanno sfruttando l’IA per accelerare lo sviluppo di nuovi prodotti e migliorare quelli esistenti. L'IA generativa consente di incorporare rapidamente nuove caratteristiche e funzionalità, permettendo alle imprese di rispondere più velocemente ai cambiamenti del mercato e di innovare in modo continuo.
3. Supply chain: Algoritmi di machine learning possono analizzare enormi quantità di dati per prevedere la domanda futura, ottimizzare i percorsi logistici e ridurre i costi operativi, aumentando al tempo stesso la resilienza e la flessibilità delle catene di approvvigionamento.
4. Risorse umane: Anche il settore delle risorse umane sta vedendo l'adozione di tecnologie IA per la gestione delle performance, l’ottimizzazione della forza lavoro e la gestione dei talenti. Gli strumenti di IA possono analizzare i dati dei dipendenti per fornire feedback personalizzati, migliorando il coinvolgimento e la produttività del personale.
Se è tutto così meraviglioso, cosa ci trattiene?
Il timore della sostituzione: una storia già vista
Come ogni rivoluzione tecnologica, anche questa porta con sé un'inevitabile preoccupazione: la paura che l'IA possa sostituire il lavoro umano. Questo timore non è nuovo. Affonda le sue radici nella lunga storia dell’automazione. Le catene di montaggio automatizzate, ad esempio, hanno ridotto il numero di lavoratori necessari in settori tradizionali come l'industria automobilistica ed elettronica. Tuttavia, mentre le tecnologie emergenti ridimensionano il ruolo umano nelle attività ripetitive, l'IA offre un'opportunità unica: quella di agire come un alleato, piuttosto che un sostituto. Invece di eliminare posti di lavoro, l'IA può liberare le persone dai compiti noiosi, permettendo loro di dedicarsi a compiti più creativi e strategici.
IA e lavoro umano: una sinergia vincente
l’IA ha dimostrato di poter aumentare il potenziale umano anziché ridurlo:
1. Supporto alla creatività: L’IA generativa ha già rivoluzionato settori creativi come la scrittura, il design e lo sviluppo di contenuti. Strumenti come ChatGPT e altri modelli linguistici avanzati possono fungere da assistenti virtuali, fornendo spunti e suggerimenti per accelerare la creazione di contenuti. Giornalisti e copywriter possono utilizzare questi strumenti per generare idee, bozze di articoli, aiutando a velocizzare la produzione di testi originali senza sacrificare la qualità.
2. Diagnosi mediche: In ambito sanitario, l’IA non sostituisce i medici ma li aiuta a prendere decisioni più veloci e accurate. Sistemi di intelligenza artificiale vengono impiegati per analizzare grandi volumi di dati medici, come immagini radiologiche e risultati di test, identificando anomalie che potrebbero essere trascurate da un occhio umano. Questo consente ai medici di concentrarsi su diagnosi più complesse e sulla cura del paziente, riducendo al tempo stesso gli errori e migliorando la qualità complessiva delle cure.
3. Ottimizzazione delle operazioni aziendali: Anche nel settore aziendale, l’IA si sta rivelando uno strumento essenziale per l'automazione di compiti ripetitivi come la gestione delle e-mail, l'elaborazione di report finanziari o l'analisi di dati di mercato. Ciò consente ai manager di concentrarsi su attività di più alto livello, come la pianificazione strategica e lo sviluppo di nuove opportunità di business.
4. Collaborazione uomo-macchina nell'Ingegneria: Un altro esempio di come l’IA possa agire come complemento al lavoro umano si trova nel settore dell’ingegneria. Qui, l’intelligenza artificiale è utilizzata per generare idee progettuali, che vengono poi perfezionate dagli ingegneri. Questa sinergia accelera il processo di sviluppo dei prodotti, mantenendo allo stesso tempo l'elemento umano di creatività e giudizio.
Molti esperti prevedono che i ruoli lavorativi del futuro saranno caratterizzati da una stretta collaborazione tra esseri umani e macchine intelligenti, in cui l'IA fungerà da strumento di supporto, non da concorrente.
I Bias Umani: le nostre piccole trappole mentali
Noi umani abbiamo la straordinaria capacità di farci ingannare dai nostri stessi pensieri. Siamo affezionati alle nostre convinzioni e cerchiamo attivamente informazioni che le confermino. La stessa “paura della sostituzione” non riguarda solo i lavoratori, ma anche i manager, gli imprenditori. C'è un timore non dichiarato di non essere all'altezza. E il terrore che, una volta entrata l'IA, il controllo sfugga di mano, come se un controllo reale ci fosse anche prima.
Da superare è lo scoglio del bias di conferma: se sei essere convinto che l'IA distruggerà il mondo del lavoro, o la tua leadership, qualsiasi studio che parli di nuove opportunità verrà ignorato o, peggio, considerato poco credibile.
Poi c'è il bias di avversione alla perdita. Significa che temiamo le perdite più di quanto apprezziamo i guadagni potenziali. Questo porta i leader aziendali a temere più un eventuale fallimento nell'adozione dell'IA, piuttosto che a vedere le grandi opportunità che potrebbe portare
Combattiamo anche con il framing: la percezione che abbiamo di un problema cambia radicalmente a seconda di come viene presentato. Se l'IA è descritta come una minaccia (e ammettiamolo, spesso la stampa lo fa), la nostra mente corre al peggio, anche se ci sono molte più prove che dimostrano i benefici che l'IA può portare.
I Bias dell'IA: non sono perfetti nemmeno loro
L'IA non nasce con pregiudizi, ma li acquisisce dai dati su cui viene addestrata. Se i dati sono pieni di bias, anche l'IA lo sarà. Ad esempio, gli algoritmi di riconoscimento facciale funzionano meglio con i volti caucasici, poiché sono stati addestrati su dataset dominati da queste immagini.
Le decisioni prese durante la progettazione degli algoritmi possono anch'esse introdurre distorsioni. Algoritmi che decidono sull'erogazione di prestiti da parte delle banche, se basati su modelli storicamente discriminatori, possono perpetuare le stesse ingiustizie del passato.
La questione del bias algoritmico non si risolve con un colpo di spugna, ma con analisi, consapevolezza e pazienza.
Quando bias umani e algoritmici si sostengono a vicenda, nel modo sbagliato
La parte più preoccupante è quando i bias umani e quelli dell'IA iniziano a rinforzarsi a vicenda. Se un manager crede fermamente che l'IA sia discriminatoria sarà sempre sospettoso nei confronti degli algoritmi, anche quando questi fanno un lavoro migliore rispetto agli esseri umani.
Al contrario, un algoritmo che riproduce vecchi pregiudizi sociali può rinforzare queste convinzioni errate, creando un circolo vizioso.
Come uscirne?
Superare i bias: un percorso impegnativo ma necessario
Rompere questo ciclo di bias non è facile, ma ci sono 4 strategie efficaci da mettere in atto:
1. Consapevolezza dei propri pregiudizi: Un buon inizio è essere consapevoli di come i bias influenzano le nostre decisioni. Può sembrare ovvio, ma spesso è proprio questo il passo più difficile.
2. Diversità dei dati: Migliorare i dati di addestramento dell'IA è fondamentale. Più i dati sono rappresentativi, meno è probabile che l'IA riproduca i bias.
3. Supervisione umana: L'IA non può essere lasciata a se stessa. Deve esserci sempre qualcuno che monitora il suo operato, pronto a correggere eventuali errori.
4. Diversità nei team di sviluppo: Più persone con background diversi partecipano allo sviluppo dell'IA, più è probabile che si riescano a identificare e mitigare i bias.
In conclusione:
L'IA è solo un riflesso della nostra società, con tutte le sue imperfezioni. Impariamo a riconoscere e correggere i nostri bias (sia umani che algoritmici), con pazienza, cura, attenzione.
La soluzione non è mai unica: è necessario ricalibrare, studiare, comprendere. E certo, a volte, si sbaglia, ma fa parte del percorso.
Riqualificazione, upskilling, parole nuove che significano vecchie pratiche: insegnare, formare, far crescere. Il cambiamento si affronta con curiosità, non con timore.
Nella via per superare questi bias non ci sono scorciatoie. Bisogna lavorare sodo, riorganizzare, comunicare meglio. Investire nelle persone, nei giovani, nelle idee, nel coinvolgimento, nell'ascolto, nell'aprire le porte del cambiamento piuttosto che chiuderle con forza.
Una leadership trasparente, che promuova fiducia e collaborazione, può fare la differenza tra un ambiente che si irrigidisce e uno che evolve.
La frase su cui riflettere:
“L’Intelligenza Artificiale potrebbe essere la tecnologia più profonda mai sviluppata, persino più rivoluzionaria del fuoco e dell’elettricità” Sundar Pichai, Ceo di Google.
Filosofia dell’Intelligenza Artificiale. Sfide etiche e teoriche
© Riproduzione riservata
