L'intelligenza artificiale (IA) non è più un concetto futuristico, ma una realtà aziendale. Dai chatbot per l'assistenza clienti all'analisi predittiva, l'IA sta trasformando i settori industriali di tutto il mondo. Sebbene molte aziende sognino di sviluppare i propri strumenti di IA, questa strategia potrebbe non essere così vantaggiosa come sembra. Le aziende dovrebbero invece concentrarsi sulla selezione di soluzioni già pronte che integrano funzionalità di IA. Questo cambiamento di prospettiva può portare a risparmi sui costi, efficienza operativa e un vantaggio competitivo in un mercato in continua evoluzione.

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Perché sviluppare l'intelligenza artificiale internamente è un errore costoso

1. Processo di sviluppo che richiede molto tempo

Lo sviluppo di soluzioni di IA da zero richiede tempo e impegno notevoli. Dalla raccolta dei dati all'addestramento dei modelli, ogni fase richiede un impiego intensivo di risorse. Le aziende possono impiegare mesi o addirittura anni per sviluppare strumenti di IA, durante i quali i concorrenti che adottano soluzioni già pronte possono già raccogliere i frutti.

2. Elevati costi di sviluppo

Lo sviluppo dell'IA è costoso. Richiede data scientist, ingegneri di machine learning e sviluppatori di software altamente qualificati. Assumere e trattenere questi talenti è costoso e l'investimento totale può arrivare a milioni di dollari. Per la maggior parte delle aziende, questa non è un'opzione sostenibile.

3. Competitività imprevedibile dei prodotti

Anche dopo aver investito in uno strumento di IA interno, non vi è alcuna garanzia che esso sia competitivo. I mercati cambiano rapidamente e vengono introdotte regolarmente nuove funzionalità di IA. È difficile competere con fornitori specializzati in soluzioni di IA, poiché questi ultimi si concentrano esclusivamente sul perfezionamento e l'aggiornamento dei propri strumenti per mantenere un vantaggio competitivo.

4. Sfide di integrazione tra i vari reparti

Sviluppare uno strumento di IA è una cosa, integrarlo in tutti i reparti è un'altra. L'IA deve interagire con i sistemi ERP (Enterprise Resource Planning) esistenti, i software CRM (Customer Relationship Management), le piattaforme di fatturazione e altri strumenti fondamentali per l'azienda. Creare connettori per tutti questi sistemi è un compito monumentale che può richiedere mesi o addirittura anni.

5. Tecnologia AI in rapida evoluzione

La tecnologia AI evolve a una velocità vertiginosa. Quello che oggi è considerato “all'avanguardia” può diventare obsoleto nel giro di pochi mesi. Le aziende che cercano di sviluppare i propri strumenti di intelligenza artificiale corrono il rischio costante di rimanere indietro. Dovrebbero aggiornare continuamente i propri modelli, riqualificare il personale e adattarsi ai cambiamenti del settore, il tutto mentre continuano a gestire le loro attività principali.

Su cosa dovrebbero invece concentrarsi CEO, CIO e CTO?

Anziché investire risorse nello sviluppo di strumenti di IA propri, i dirigenti aziendali dovrebbero dare priorità all'integrazione di soluzioni pronte all'uso con funzionalità di IA integrate. Queste soluzioni sono predefinite, costantemente aggiornate e progettate per una facile integrazione nei flussi di lavoro esistenti. Ecco perché questo approccio è più sensato.

1. Adotta strumenti completi basati sull'intelligenza artificiale

Le piattaforme ERP, CRM e di fatturazione basate sull'intelligenza artificiale sono già disponibili sul mercato. Queste soluzioni sono progettate per soddisfare le esigenze aziendali moderne, offrendo tutto, dall'analisi predittiva all'automazione dei processi. Adottando questi strumenti, le aziende possono sfruttare la potenza dell'intelligenza artificiale senza l'onere dello sviluppo.

2. Concentrati sulla crescita aziendale, non sullo sviluppo dell'IA

L'IA è un mezzo per raggiungere un fine, non il fine stesso. Utilizzando soluzioni esistenti basate sull'IA, le aziende possono concentrarsi sulle loro competenze principali. Gli amministratori delegati, i direttori informatici e i direttori tecnici dovrebbero dare priorità alla crescita dei ricavi, all'aumento della soddisfazione dei clienti e all'ottimizzazione delle operazioni, non alla gestione di complessi progetti di sviluppo dell'IA.

3. Garantire una perfetta integrazione tra le funzioni aziendali

Molte soluzioni basate sull'intelligenza artificiale sono dotate di connettori predefiniti che consentono l'integrazione con strumenti diffusi come SAP, Salesforce e Oracle. Ciò permette alle aziende di collegare l'intelligenza artificiale alle funzioni aziendali esistenti. Una volta completata l'integrazione, le aziende possono iniziare subito a utilizzare le funzionalità potenziate dall'intelligenza artificiale.

4. Ottieni un time-to-value più rapido

Lo sviluppo di un'intelligenza artificiale personalizzata può richiedere anni prima di dare risultati. Acquistando soluzioni preconfigurate basate sull'intelligenza artificiale, le aziende possono ottenere un time-to-value più rapido. Ciò significa che il ROI viene realizzato più rapidamente, rendendo più facile giustificare l'investimento agli stakeholder.

5. Sfrutta gli aggiornamenti continui e l'innovazione

Quando acquisti un prodotto basato sull'intelligenza artificiale, non acquisti solo la versione attuale, ma entri a far parte di un ciclo di innovazione. I fornitori aggiornano regolarmente i loro prodotti per stare al passo con i progressi tecnologici. Le aziende beneficiano di miglioramenti continui senza muovere un dito.

Aree chiave in cui l'integrazione dell'IA può trasformare le aziende

1. Vendite e gestione delle relazioni con i clienti (CRM)

Le piattaforme CRM basate sull'intelligenza artificiale utilizzano analisi predittive per identificare opportunità di vendita e consigliare le azioni migliori da intraprendere. Strumenti come Salesforce Einstein e le funzionalità basate sull'intelligenza artificiale di HubSpot aiutano i team di vendita a lavorare in modo più intelligente, senza aumentare lo sforzo.

2. Pianificazione delle risorse aziendali (ERP)

I sistemi ERP basati sull'intelligenza artificiale come Oracle Fusion Cloud e SAP S/4HANA introducono l'automazione e l'analisi predittiva nella gestione della catena di fornitura, nella finanza e nelle risorse umane. Ciò aiuta le aziende a ridurre i costi e ad aumentare l'efficienza operativa.

3. Processi finanziari e fatturazione

I software di fatturazione basati sull'intelligenza artificiale sono in grado di rilevare automaticamente le anomalie, identificare i pagamenti duplicati e ridurre gli errori. Soluzioni come Tipalti e Coupa, basate sull'intelligenza artificiale, semplificano il processo di fatturazione e migliorano la visibilità finanziaria.

4. Analisi dei dati e Business Intelligence (BI)

I moderni strumenti di BI come Power BI e Tableau ora offrono approfondimenti basati sull'intelligenza artificiale. Queste soluzioni utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per identificare modelli in grandi set di dati, aiutando i dirigenti a prendere decisioni basate sui dati in modo più rapido.

5. Marketing ed esperienza del cliente (CX)

Le piattaforme di marketing basate sull'intelligenza artificiale come Insider e Pisano personalizzano le interazioni con i clienti in tempo reale. Analizzando il comportamento dei clienti, questi strumenti suggeriscono messaggi di marketing mirati, migliorando i tassi di conversione e la soddisfazione dei clienti.

Come amministratori delegati, direttori informatici e direttori tecnici possono guidare l'integrazione dell'intelligenza artificiale

1. Identificare le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale più adatte

I leader aziendali devono ricercare e identificare le piattaforme basate sull'intelligenza artificiale più adatte al proprio settore. Ciò significa valutare i fornitori, leggere casi di studio e condurre test di verifica dell'efficacia.

2. Creare una strategia AI unificata

L'IA non dovrebbe essere un progetto isolato. Dovrebbe essere parte di una strategia globale in linea con gli obiettivi aziendali generali. I leader devono garantire che le iniziative di IA migliorino l'efficienza, aumentino la soddisfazione dei clienti e stimolino la crescita dei ricavi.

3. Garantire un processo di gestione del cambiamento senza intoppi

L'introduzione degli strumenti di IA può essere dirompente, quindi i leader dovrebbero preparare i dipendenti al cambiamento. La formazione, l'assistenza agli utenti e una comunicazione chiara possono garantire una transizione senza intoppi.

4. Dare priorità alla qualità dei dati e Governance

L'intelligenza artificiale si basa su dati di alta qualità. Le aziende devono investire nella pulizia, nella governance e nella gestione dei dati per garantire che gli algoritmi di intelligenza artificiale siano accurati e imparziali.

5. Monitorare, misurare e ottimizzare

Le prestazioni dell'IA devono essere monitorate costantemente. Se alcune funzionalità non funzionano correttamente, i responsabili devono fornire un feedback ai fornitori e richiedere miglioramenti. Questo ciclo di miglioramento continuo garantisce il massimo ritorno sull'investimento.

Conclusione

Il ruolo dell'IA nel mondo degli affari è innegabile, ma sviluppare strumenti di IA da zero non è più una strategia praticabile per la maggior parte delle aziende. I CEO, i CIO e i CTO devono riconoscere che la chiave del successo risiede nell'adozione di soluzioni basate sull'IA che si integrino perfettamente nell'infrastruttura esistente.

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Domande correlate alle quali puoi trovare risposta in questo articolo del blog.

Domande generali sull'intelligenza artificiale

Che cos'è l'integrazione dell'IA nel mondo degli affari?
In che modo l'intelligenza artificiale può aiutare le aziende a crescere?
Quali sono i principali vantaggi dell'IA nelle operazioni aziendali?
Perché l'intelligenza artificiale è importante per le aziende e le società?
Quali settori traggono i maggiori vantaggi dall'intelligenza artificiale?

Strategia AI per amministratori delegati, direttori informatici e direttori tecnici

Le aziende dovrebbero sviluppare i propri strumenti di IA?
Qual è la migliore strategia di IA per amministratori delegati, direttori informatici e direttori tecnici?
In che modo le aziende integrano l'IA nei propri processi aziendali?
Cosa devono considerare le aziende prima di adottare l'IA?
Come possono gli amministratori delegati guidare con successo l'adozione dell'IA nelle loro aziende?

Costi e rischi dello sviluppo dell'IA

Quanto costa sviluppare un software di intelligenza artificiale?
Quali sono i rischi legati allo sviluppo interno dell'IA?
Come possono le aziende ridurre i costi di sviluppo dell'IA?
È meglio acquistare un software di intelligenza artificiale o svilupparlo?
Quali sono le sfide dello sviluppo interno dell'IA?

Strumenti e tecnologie di intelligenza artificiale

Quali sono i migliori strumenti aziendali basati sull'intelligenza artificiale?
Quali strumenti di intelligenza artificiale sono essenziali per le piccole e medie imprese (PMI)?
Quali piattaforme CRM dispongono di IA integrata?
Quali piattaforme ERP sono basate sull'intelligenza artificiale?
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Trasformazione aziendale guidata dall'intelligenza artificiale

In che modo l'IA trasforma i processi aziendali?
Quali sono le ultime tendenze nell'ambito dell'intelligenza artificiale per le aziende?
In che modo l'intelligenza artificiale può migliorare l'esperienza del cliente (CX) e la personalizzazione?
In che modo l'IA aiuta nella gestione della catena di approvvigionamento?
In che modo l'intelligenza artificiale può migliorare il processo decisionale aziendale?

Adozione, integrazione e best practice

In che modo le aziende integrano con successo l'IA nei sistemi esistenti?
Quali sono le migliori pratiche per l'adozione dell'IA nelle aziende?
Quali sono i casi di studio di implementazione dell'IA di maggior successo?
Quanto tempo occorre per integrare l'intelligenza artificiale in un'azienda?
Quali sono gli strumenti essenziali per l'integrazione dell'IA nelle aziende moderne?

Il futuro dell'integrazione dell'IA nel mondo degli affari

Una nuova era per aziende, società e imprese

Introduzione