Come i dati e l’intelligenza artificiale permettono di costruire migliori workflow digitali?

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Sappiamo che l’Intelligenza Artificiale (AI) e il Machine Learning (ML) – se applicati correttamente – possono migliorare il modo in cui le organizzazioni lavorano e operano, ma le aziende sanno dove iniziare per creare questi nuovi modelli dati?

L’accesso globale ai dati sta esplodendo. Allo stesso tempo, la nostra capacità di categorizzare, classificare e analizzare i dati è in espansione. Sappiamo che l’Intelligenza Artificiale (AI) e il Machine Learning (ML) – se applicati correttamente – possono migliorare il modo in cui le organizzazioni lavorano e operano, ma le aziende sanno dove iniziare per creare questi nuovi modelli dati?
Dobbiamo chiederci come i dati e l’intelligenza artificiale ci permettono di costruire migliori workflow digitali. Dobbiamo pensare a quali sono gli aspetti dell’automazione che sono più direttamente “esposti” all’AI. Bisogna anche sapere cosa si può realisticamente fare a breve, medio e lungo termine. In altre parole, dobbiamo essere intelligenti nell’essere più intelligenti, se vogliamo ottenere i benefici legati a queste tecnologie e rendere possibile una nuova era di business.

Ma cosa significa veramente “intelligente” in un contesto di business moderno? Penso che sia tempo di guardare all’AI e ai workflow digitali attraverso la lente degli obiettivi Smart (specifici, misurabili, accessibili, rilevanti, tempestivi).

Nicola Attico

Specificità
Quando utilizziamo la parola “specifico” e richiediamo un livello superiore di specificità di un prodotto o servizio, intendiamo nel senso più granulare possibile. Nel momento in cui si pensa di introdurre l’AI e il ML nel business, bisogna essere veramente concentrati su ciò che si vuole ottenere, nel senso che si deve essere in grado di stilare casi d’uso specifici.

Misurabilità
Per creare workflow digitali intelligenti serve che siano misurabili e gli outcome quantificabili. Se un processo, un servizio, un elemento dell’attività non può essere misurato e controllato, bisogna chiedersi se è veramente necessario. La realtà è che i dati vengono spesso catturati ma non utilizzati al massimo della loro potenza. Sono spesso dispersi in data lake limitando l’efficacia della nostra azione, creando confusione e masse di dati inutili.

Accessibilità e pertinenza
Se un’iniziativa di intelligenza artificiale non è accessibile, nel senso di utilizzabile o realizzabile per obiettivi di business, allora perché è parte della strategia aziendale? Oggi siamo anche in grado di stimare fino a che punto l’AI sarà realisticamente in grado di cambiare un business in termini pratici.
Allo stesso modo, se un’iniziativa di AI non è rilevante per il business e non è in grado di esistere nel contesto degli obiettivi attuali e immediati dell’organizzazione, non costituisce una parte sensata di alcun piano aziendale.

Tempestività
Infine, arriviamo alla tempestività. In un passato non molto lontano, i cicli economici e l’approccio generale agli obiettivi commerciali erano tipicamente annuali. In quest’era post-millenaria, le aziende si misurano su cicli di business molto più veloci. I Key Performance Indicators (KPI) e gli obiettivi di business cambiano su base annuale. Oggi, potrebbero essere calibrati per cambiare mensilmente, settimanalmente e anche sulla base di attività individuali.

Sappiamo che una percentuale crescente di organizzazioni sta già valutando come creare valore all’interno della propria attività, grazie all’intelligenza artificiale. Sappiamo anche che molti sono già su questa strada e stanno creando nuove applicazioni e nuove esperienze digitali. I fattori che contano di più includono la qualità del servizio, la riduzione dei costi, la velocità di delivery e la disponibilità geografica per tutti i nuovi prodotti e servizi. Sono queste le tendenze che dovrebbero definire il modo in cui sviluppiamo i nuovi workflow digitali che fanno leva sull’AI e sul ML.

a cura di Nicola Attico, Sr Advisory Solution Consultant – Emea Global Strategic Partner ServiceNow

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