Che cos'è l'intelligenza artificiale aziendale?
Di Mike Barmonde, Product Marketing, AI
Che cos'è l'intelligenza artificiale aziendale?
L'intelligenza artificiale aziendale è l'uso della tecnologia di intelligenza artificiale che si integra con le operazioni aziendali su larga scala. A differenza dell'intelligenza artificiale tradizionale, che si concentra su applicazioni autonome, l'intelligenza artificiale aziendale è un approccio olistico che migliora i flussi di lavoro, il processo decisionale e l'automazione in tutta l'organizzazione. Inoltre, contribuisce a rendere le operazioni aziendali meno manuali, vulnerabili all'errore umano e dispendiose in termini di tempo. L'intelligenza artificiale aziendale sfrutta il cloud computing, i big data e l'apprendimento automatico (ML) per promuovere l'efficienza, l'innovazione e la competitività.
L'intelligenza artificiale aziendale si differenzia dalle soluzioni di intelligenza artificiale tradizionali per la scalabilità, la sicurezza e l'approccio incentrato sul business. Mentre le applicazioni di intelligenza artificiale tradizionali possono concentrarsi su attività ristrette e specifiche, l'intelligenza artificiale aziendale è progettata per gestire processi su larga scala, come l'analisi dei dati, la gestione del rischio e il servizio clienti, integrarsi perfettamente con il software aziendale esistente e rispettare i requisiti normativi. Settori come la sanità, la finanza, la produzione e la vendita al dettaglio stanno sfruttando l'intelligenza artificiale aziendale per ottimizzare le operazioni e migliorare l'esperienza dei clienti.
Esempi e applicazioni dell'IA aziendale
L'intelligenza artificiale aziendale sta rivoluzionando un'ampia gamma di settori con applicazioni del mondo reale che generano risultati aziendali tangibili. Sta avendo un impatto significativo in settori come i seguenti:
Sanità: La diagnostica basata sull'intelligenza artificiale, l'analisi predittiva per la cura dei pazienti e i piani di trattamento personalizzati stanno trasformando i servizi medici. Le aziende utilizzano chatbot e assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale per migliorare il coinvolgimento dei pazienti.
Ottimizzazione della catena di approvvigionamento: Gli strumenti di intelligenza artificiale aiutano a identificare problemi o potenziali interruzioni con l'analisi predittiva. Possono anche aiutare a ottimizzare l'inventario e la logistica e a prevedere la domanda di prodotti.
Finanza: Il rilevamento delle frodi, la valutazione del rischio e i sistemi di trading automatizzati si affidano all'intelligenza artificiale per analizzare grandi quantità di dati in tempo reale. L'intelligenza artificiale migliora anche il servizio clienti attraverso chatbot intelligenti e consulenza finanziaria automatizzata.
Manifatturiero: La manutenzione predittiva, l'ottimizzazione della supply chain e il controllo qualità sono migliorati con l'intelligenza artificiale, riducendo i tempi di inattività e migliorando l'efficienza.
Commercio al dettaglio: I motori di raccomandazione basati sull'intelligenza artificiale, la gestione dell'inventario e l'analisi del sentiment dei clienti aiutano i rivenditori a migliorare la personalizzazione e semplificare le operazioni.
Gestione delle risorse umane: L'intelligenza artificiale può selezionare i curriculum e abbinare i candidati nelle prime fasi del processo di assunzione, lasciando i dipendenti liberi di lavorare su questioni più critiche.
Ricerca e sviluppo: L'intelligenza artificiale accelera l'analisi dei set di dati, le previsioni delle tendenze e le simulazioni dei risultati per sfruttare al meglio le risorse e il tempo della ricerca.
Gestione patrimoniale: L'intelligenza artificiale abilita funzionalità come la manutenzione predittiva che avvisa i manager di potenziali disfunzioni. Può anche fornire raccomandazioni su regolazioni o aggiornamenti di macchinari e altre attrezzature per renderli più produttivi ed efficienti.
Energia: L'intelligenza artificiale può ottimizzare le reti intelligenti per il consumo e la distribuzione più efficienti, nonché immagazzinare e distribuire energia rinnovabile.
Importanza e impatto aziendale dell'intelligenza artificiale aziendale
L'intelligenza artificiale aziendale migliora l'efficienza operativa automatizzando flussi di lavoro complessi e consentendo un processo decisionale basato sui dati. Adottando l'intelligenza artificiale, la tua organizzazione può ottenere vantaggi strategici, come ad esempio:
Aumento della produttività: L'intelligenza artificiale automatizza le attività di routine, consentendo ai dipendenti di concentrarsi su attività di alto valore.
Miglioramento del processo decisionale: L'intelligenza artificiale analizza grandi set di dati in tempo reale, fornendo informazioni utili e capacità predittive.
Competitività: L'integrazione dell'intelligenza artificiale nei processi consente di adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato e di ottimizzare le prestazioni.
Maggiore innovazione: L'intelligenza artificiale può consentire ai dipendenti a tutti i livelli all'interno di un'organizzazione di innovare e trovare soluzioni creative a problemi comuni.
Migliore governance: Quando l'intelligenza artificiale viene utilizzata all'interno di un'organizzazione, può aiutare a rimuovere i silos e aumentare la trasparenza e il controllo del modo in cui i dati vengono utilizzati, archiviati e condivisi.
Costi ridotti: L'intelligenza artificiale consente l'automazione e l'ottimizzazione delle operazioni, che aiutano a ridurre gli sforzi ridondanti e a migliorare l'allocazione e l'efficienza delle risorse.
L'allineamento delle iniziative di intelligenza artificiale con gli obiettivi aziendali richiede un approccio strategico, che garantisca che le applicazioni di intelligenza artificiale favoriscano la crescita dei ricavi, la soddisfazione dei clienti e la resilienza operativa.
Implementazione dell'intelligenza artificiale aziendale
Per implementare con successo l'intelligenza artificiale in un contesto aziendale, i seguenti passaggi sono alcune best practice del settore:
Valutare la prontezza: Valuta la qualità, l'accessibilità e la disponibilità attuali dei dati, nonché l'infrastruttura esistente e le competenze di intelligenza artificiale all'interno dell'organizzazione. Conoscere lo stato dei dati e dell'infrastruttura della tua organizzazione ti aiuterà a identificare un punto di partenza per l'implementazione dell'intelligenza artificiale.
Definisci i casi d'uso e gli obiettivi: Identifica le aree aziendali che possono trarre il massimo vantaggio dalle applicazioni di intelligenza artificiale. È anche importante determinare quali sono gli obiettivi di fondo della tua organizzazione nell'implementazione dell'intelligenza artificiale.
Sviluppa una roadmap di intelligenza artificiale: Delinea le fasi di implementazione e le tappe fondamentali in base alle best practice del settore. La roadmap dovrebbe definire l'ambito dei tuoi progetti di intelligenza artificiale, impostare le tempistiche e assegnare le risorse. Mantieni il piano abbastanza flessibile da gestire eventuali modifiche impreviste man mano che il progetto si evolve.
Designare un team interfunzionale: Avrai bisogno di una serie di competenze e background all'interno del team, come sviluppatori, IT, sicurezza, finanza e gestione del cambiamento, per fornire un approccio olistico ai tuoi progetti di intelligenza artificiale.
Scegli lo stack tecnologico giusto: Seleziona i modelli di intelligenza artificiale, gli strumenti di elaborazione dei dati e le piattaforme di cloud computing più allineati ai tuoi obiettivi e obiettivi di intelligenza artificiale.
Avvia un programma pilota: È consigliabile iniziare con un programma pilota per testare la tecnologia e l'implementazione dell'intelligenza artificiale su piccola scala e in un ambiente controllato. Questo è un passaggio fondamentale per determinare quanto sia realistica ed efficace la tua strategia di intelligenza artificiale.
Garantisci governance e conformità: Stabilisci misure di sicurezza, politiche sulla privacy dei dati e conformità alle normative che ti aiutano a mantenere la conformità in modo più efficace e a garantire una governance rigorosa in tutta l'organizzazione.
Monitora e ottimizza: Valuta continuamente le prestazioni del sistema di intelligenza artificiale per identificare potenziali problemi o aree problematiche. Ciò ti consente di apportare continuamente modifiche sia all'implementazione dell'IA che alla tua strategia di IA in corso, se necessario.
Farlo da soli e trovare un partner di fiducia per l'intelligenza artificiale
Ad un certo punto all'inizio del processo descritto sopra, ogni organizzazione dovrà decidere se vuole creare la propria soluzione o collaborare con un fornitore di intelligenza artificiale esperto.
Sebbene un approccio fai-da-te offra il massimo grado di controllo sul progetto e sui dati, in genere richiede che l'organizzazione impieghi già persone con le giuste competenze tecniche ed esperienza. Lavorare con un fornitore di intelligenza artificiale affermato potrebbe sembrare più costoso in anticipo, ma spesso garantisce un'implementazione più rapida, fornisce l'accesso a strumenti di intelligenza artificiale avanzati, offre formazione per il personale poco qualificato e ti dà la certezza di seguire le più recenti best practice del settore.
Sfide e rischi dell'IA aziendale
Nonostante i suoi vantaggi, l'intelligenza artificiale aziendale presenta alcune sfide:
Complessità dei dati
Gestire set di dati di grandi dimensioni, garantire l'accuratezza dei dati e integrare l'intelligenza artificiale con i sistemi esistenti può essere difficile. Richiede che le persone abbiano esperienza di lavoro con le soluzioni di intelligenza artificiale e sappiano come ottenere i risultati più accurati ed efficaci. Un'integrazione di successo dell'intelligenza artificiale, soprattutto se combinata con i sistemi e le infrastrutture esistenti, richiede una pianificazione ponderata e ponderata. Ecco perché i progetti pilota sono una best practice per qualsiasi organizzazione che adotti l'intelligenza artificiale aziendale. Offrono un ambiente controllato e su piccola scala che ti consente di vedere se il progetto di intelligenza artificiale ti aiuterà a raggiungere gli obiettivi organizzativi.
Questioni normative ed etiche
Una preoccupazione fondamentale per l'intelligenza artificiale aziendale è il suo uso etico e responsabile. Ad esempio, gli sviluppatori di intelligenza artificiale possono introdurre inconsciamente pregiudizi o comportamenti non etici nei sistemi di intelligenza artificiale se non vengono istruiti su come evitarli con una progettazione adeguata e un monitoraggio coerente.
Gli sviluppatori devono anche essere molto consapevoli di come i sistemi di intelligenza artificiale possono mantenere (o ancora meglio, semplificare) la conformità normativa, soprattutto quando si tratta di privacy e sicurezza dei dati. Lo sviluppo di linee guida responsabili può mantenere gli sviluppatori e le altre parti interessate consapevoli delle questioni di etica e conformità
Ostacoli all'attuazione
L'adozione dell'intelligenza artificiale richiede personale qualificato, investimenti in infrastrutture e cambiamenti culturali. I dipendenti possono essere divisi sul fatto che i sistemi di intelligenza artificiale siano vantaggiosi o dannosi per l'organizzazione. Anche l'addestramento e l'inferenza dei modelli di intelligenza artificiale possono essere costosi, a seconda che si voglia mantenere il sistema di addestramento in locale o inserire i dati proprietari e riservati nel cloud pubblico.
Per superare queste sfide sono necessarie solide strategie di gestione dei dati, una roadmap di intelligenza artificiale solida e ben pianificata, framework etici di intelligenza artificiale e un solido modello di governance per mitigare i rischi.
Lo stack tecnologico dell'intelligenza artificiale aziendale
L'intelligenza artificiale aziendale richiede una raccolta di hardware e software in grado di elaborare e analizzare enormi volumi di dati in modo molto rapido, efficiente e sicuro. L'intelligenza artificiale ha bisogno di enormi quantità di potenza di elaborazione e in genere è costituita dai seguenti componenti principali:
Trattamento e conservazione dei dati: I sistemi di intelligenza artificiale si basano su un accesso facile e sicuro ai dati basati su cloud o on-premise. La pipeline di ingegneria dei dati dell'organizzazione dovrà essere in grado di supportare l'elaborazione di dati in batch o in streaming e fornire ai data scientist un facile accesso ai set di dati di cui hanno bisogno.
Modelli linguistici di grandi dimensioni: Le reti neurali determinano risposte contestuali utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale addestrata e sintonizzata su dati esistenti creati dall'uomo o sintetici. Ciò richiede un'infrastruttura che consenta di creare ed eseguire il training di questi modelli. Gli strumenti di supporto, come i sistemi di generazione aumentata dal recupero (RAG), consentono ai data scientist di adattare i modelli di intelligenza artificiale esistenti ai dati interni senza dover ripetere completamente il training del modello.
Strumenti di automazione: L'automazione basata sull'intelligenza artificiale migliora l'efficienza aziendale riducendo lo sforzo manuale. L'intelligenza artificiale può utilizzare una quantità significativa di automazione per addestrare i modelli e aggregare i dati provenienti da molte fonti all'interno dell'organizzazione.
Distribuzione multicloud: Molte organizzazioni utilizzano più fornitori di cloud per garantire flessibilità e ridurre la dipendenza da un unico fornitore.
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Scegliere il giusto partner aziendale per l'intelligenza artificiale
Se hai deciso di lavorare con un partner di intelligenza artificiale, è fondamentale selezionare un fornitore di intelligenza artificiale che offra esattamente ciò di cui hai bisogno. Un partner esperto di intelligenza artificiale avrà una lunga esperienza, una profonda comprensione delle metodologie e delle best practice di intelligenza artificiale in evoluzione e sarà esperto di scienza dei dati, cloud computing e strumenti di intelligenza artificiale e delle sottili distinzioni e sfumature nel dominio dei dati.
La complessità è intrinseca all'intelligenza artificiale aziendale. La tecnologia è anche molto fragile, il che significa che un singolo errore in una sezione del sistema di intelligenza artificiale può interrompere le funzioni dell'intera piattaforma. Un sistema di intelligenza artificiale efficace necessita sia di un'implementazione esperta che di monitoraggio, ottimizzazione e aggiornamenti continui. Nel tempo, il tuo sistema potrebbe degradarsi o perdere il suo stretto allineamento con i tuoi obiettivi di intelligenza artificiale.
La collaborazione con un fornitore di intelligenza artificiale di fiducia ti dà accesso alle best practice e agli strumenti più avanzati e ti aiuta a ottenere il massimo valore dal tuo sistema di intelligenza artificiale.
Quando cerchi un partner aziendale, tieni a mente queste considerazioni chiave:
Competenza nel settore: Scegli fornitori con una comprovata esperienza nel tuo settore.
Allineamento con gli obiettivi e i casi d'uso dell'organizzazione: Il fornitore dovrebbe offrire servizi e soluzioni che ti permetteranno di raggiungere i tuoi obiettivi aziendali.
Scalabilità: Assicurati che la piattaforma di intelligenza artificiale possa crescere con le tue esigenze aziendali.
Sicurezza e conformità: Verifica che il fornitore di intelligenza artificiale rispetti gli standard di sicurezza e i requisiti normativi.
Supporto continuo: Vuoi un fornitore che mantenga la relazione dopo l'implementazione dell'intelligenza artificiale e mantenga il tuo sistema ottimizzato e funzionante come dovrebbe.
Tendenze future nell'intelligenza artificiale aziendale
L'intelligenza artificiale aziendale continua a evolversi, con le tendenze emergenti che ne plasmano il futuro:
IA generativa multimodale: Oltre alla GenAI basata su testo, i modelli di intelligenza artificiale come DALL-E consentono la creazione di contenuti con foto e altri modelli producono audio per la creazione di contenuti su più mezzi, per migliorare la creatività aziendale e gli sforzi di marketing.
Automazione basata sull'intelligenza artificiale con gli agenti: L'automazione dell'intelligenza artificiale sempre più sofisticata semplificherà ulteriormente le operazioni utilizzando agenti e flussi di lavoro autonomi.
Intelligenza artificiale perimetrale: L'elaborazione dell'intelligenza artificiale a livello di dispositivo ridurrà la latenza e migliorerà il processo decisionale in tempo reale.
Per rimanere all'avanguardia, le aziende devono investire nell'innovazione dell'intelligenza artificiale, migliorare le competenze della propria forza lavoro e adottare modelli di business basati sull'intelligenza artificiale.
Nutanix e l'AI
Nutanix supera il clamore dell'intelligenza artificiale per fornire risultati reali di intelligenza artificiale aziendale, sfruttando Nutanix Cloud Infrastructure (NCI) con acceleratori di intelligenza artificiale, una piattaforma di inferenza centralizzata con Nutanix Enterprise AI (NAI) e operazioni di dati ad alte prestazioni con Nutanix Unified Storage. La sua piattaforma full-stack semplifica le operazioni GenAI, garantendo al contempo che l'IA aziendale rimanga privata, sicura e resiliente. Le informazioni operative integrate vanno oltre l'implementazione, supportando le operazioni day-2 e trasformando le risorse IT in risorse AI per l'inferenza, l'ottimizzazione e la formazione, ovunque sia necessario, dall'edge al cloud pubblico.
Conclusioni
L'intelligenza artificiale aziendale sta trasformando i settori consentendo un processo decisionale, un'automazione e un'innovazione più intelligenti. Comprendendo i suoi vantaggi, le sfide e le strategie di implementazione, puoi allineare le iniziative di intelligenza artificiale con i tuoi obiettivi strategici. Le organizzazioni che desiderano adottare l'intelligenza artificiale dovrebbero adottare un approccio proattivo, investire nel giusto stack tecnologico e collaborare con fornitori di fiducia per garantire il successo nel futuro guidato dall'intelligenza artificiale.
