Trasformazione aziendale tramite l'IA: come estendere l'IA a tutta l'organizzazione

Introduzione

Politiche ridondanti, responsabilità poco chiare, contenuti obsoleti e risultati di ricerca di cui i dipendenti non si fidano sono i classici problemi legati alle best practice dell’intranet, e la maggior parte delle organizzazioni si trova ad affrontare almeno uno di essi. In realtà, però, questi sono solo i sintomi di un problema più ampio. Strategie di gestione dei contenuti inadeguate generano confusione nella comunicazione, rallentano le attività di routine, aumentano le richieste di assistenza IT e ostacolano la condivisione e la gestione delle conoscenze.

La buona notizia è che l’implementazione delle best practice per la gestione dei contenuti dell’intranet contribuisce in modo significativo a risolvere questi problemi. È sufficiente mettere in atto alcuni elementi chiave, come una governance coordinata, una chiara attribuzione delle responsabilità, una solida funzionalità di ricerca e un rigoroso controllo del ciclo di vita dei contenuti.

Per raggiungere questo obiettivo, è necessario sapere come valutare lo stato attuale del proprio ambiente e organizzare le informazioni in base alle attività effettivamente svolte dai dipendenti. È così che si trasforma uno spazio di lavoro digitale caotico in una intranet di successo, dove le informazioni pertinenti e accurate sono sempre facili da trovare.

Che cos’è la trasformazione aziendale basata sull’IA — e cosa non lo è?

La trasformazione aziendale basata sull’IA consiste nell’uso coordinato di IA generativa, analisi predittiva, apprendimento automatico e agenti IA in tutte le esperienze digitali e le operazioni interne. L’adozione di base dell’IA si limita a introdurre una nuova tecnologia per gestire un’attività isolata. La vera trasformazione va oltre: riprogetta il lavoro stesso, assegna responsabilità chiare e migliora il flusso di lavoro più ampio attorno a quelle nuove funzionalità basate sull’IA.

E mentre la trasformazione digitale digitalizza i sistemi principali, la trasformazione basata sull’IA si basa su quelle fondamenta digitali aggiungendo previsione, generazione, raccomandazione e ragionamento adattivo. Questo cambiamento coinvolge le strategie di marketing, l’e-commerce, il servizio clienti, l’IT, la finanza e molte altre unità aziendali lungo il percorso.

In definitiva, scalare con successo l’IA richiede una revisione operativa, non solo l’acquisto di una piattaforma, il lancio di un chatbot autonomo o una manciata di prove di concetto scollegate tra loro.

Perché i programmi di IA aziendale si arenano prima di raggiungere la scalabilità

Cadere nella trappola dei progetti pilota è più comune di quanto si possa pensare. Una ricerca del Project NANDA del MIT ha rilevato che il 95% dei progetti pilota di IA generativa aziendale non riesce a produrre un impatto finanziario misurabile, in gran parte a causa della mancanza di integrazione.

Un progetto pilota di successo può dimostrare che i vostri modelli di IA funzionano bene in un ambiente controllato, ma raramente dimostra che la vostra organizzazione sia in grado di gestire tali funzionalità in modo affidabile e sicuro su scala aziendale.

Quando i primi progetti di IA si arenano, il problema è solitamente causato da un disallineamento interno. Individuare tempestivamente questi ostacoli offre ai vostri team interni la possibilità di passare da soluzioni rapide a modelli operativi sostenibili.

Le iniziative di IA in fase di stallo sono quasi sempre riconducibili a lacune nella progettazione organizzativa, nella preparazione dei dati, nell’integrazione dei sistemi e nella governance dell’IA. Se non risolto, questo tipo di “debito di governance” tende a presentarsi in un secondo momento, spesso manifestandosi sotto forma di interruzioni del sistema o di esposizione a rischi normativi. Superare queste barriere significa costruire un forte allineamento interfunzionale prima di procedere con la piena implementazione dell’IA.

Come scegliere e dare priorità ai casi d’uso dell’IA aziendale

Iniziate il vostro percorso di adozione dell’IA concentrandovi su un processo aziendale misurabile. Cercate flussi di lavoro appesantiti da attività ripetitive, costi elevati, tempi di elaborazione lenti o qualsiasi altro fattore che abbia un impatto concreto sulle aspettative dei clienti. L’IA è particolarmente efficace nell’automatizzare attività ripetitive e dispendiose in termini di tempo, come l’elaborazione dei documenti e l’inserimento dei dati, il che rende questi flussi di lavoro un punto di partenza naturale.

Detto questo, individuare il processo giusto è solo il primo passo; creare un senso di responsabilità trasversale è altrettanto importante per il successo dell’IA.

Riunite i leader aziendali, i responsabili delle decisioni IT, gli specialisti dei dati, i team di sicurezza, i consulenti legali e gli operatori in prima linea per valutare ogni opportunità in base a criteri chiari, quindi assegnate un punteggio per costruire una roadmap dell’IA con le giuste priorità.

Utilizzate questi criteri per verificare che la vostra IA sia adatta al problema specifico che state cercando di risolvere. Gli scenari complessi (come la presenza di più gruppi di utenti, portali autenticati, dati sensibili e grandi sistemi legacy) richiedono spesso solide piattaforme di IA aziendali, mentre i casi d’uso più semplici tendono a funzionare bene anche con strumenti più limitati.

Mentre pianificate la vostra roadmap per l’IA, cercate un equilibrio tra risultati immediati e investimenti fondamentali che consentano un’espansione scalabile dell’IA nel lungo periodo. Assicurati inoltre di definire chiaramente le competenze decisionali, in modo che i team interni sappiano esattamente chi approva i casi d’uso, gestisce i rischi e finanzia le integrazioni.

Infine, considera i punteggi di priorità come una guida per il giudizio dei dirigenti, non come un sostituto della responsabilità attiva dell’azienda.

Costruire le basi per un’IA aziendale su larga scala

Una volta delineata una roadmap dei casi d’uso dell’IA, il passo successivo è assicurarsi che la vostra organizzazione disponga effettivamente dell’infrastruttura necessaria a supportarli.

Scalare l’IA in modo efficace richiede molto più della semplice capacità di lanciare un prototipo temporaneo. Richiede un cambiamento fondamentale verso sistemi resilienti, solide basi di dati ed efficienza operativa a lungo termine. Prima di portare in produzione i progetti pilota prioritari, vale la pena eseguire una valutazione completa dello stato di preparazione per determinare se la vostra azienda sia in grado di gestire e mantenere in modo affidabile queste capacità a lungo termine, in cinque ambiti critici.

Tutti e cinque questi ambiti meritano un'attenzione particolare, ma spesso sono proprio i livelli di integrazione e di esperienza a determinare la velocità con cui è effettivamente possibile scalare.

Affrontate prima questi aspetti: chiarite fin dall’inizio l’integrazione e identificate chi è responsabile della manutenzione dei connettori nativi, delle API personalizzate e delle modifiche agli schemi. È utile anche adottare un’architettura modulare e incentrata sulle API, in modo da poter sostituire le tecnologie di IA man mano che il mercato si evolve senza dover ricostruire da zero interi flussi di lavoro.

Tenete inoltre presente che le funzionalità di IA creano valore aziendale solo quando i loro risultati raggiungono la persona giusta attraverso un livello di esperienza intuitivo e accessibile. Quindi portate avanti la modernizzazione dei dati, l’integrazione dei sistemi e la progettazione dell’esperienza digitale parallelamente alla sperimentazione iniziale dell’IA, piuttosto che aspettare che i programmi pilota si concludano prima.

Governare l’IA e preparare le persone al cambiamento

Considerate la governance dell’IA come il sistema operativo che rende la trasformazione dell’IA a livello aziendale affidabile, verificabile e ripetibile. Per raggiungere questo obiettivo, mettete in atto controlli fondamentali: classificazione dei rischi per caso d’uso, autorizzazioni sui dati, rigorosi standard di privacy e inventari completi dei modelli.

Da lì, sviluppate protocolli chiari per i registri di audit, la risposta agli incidenti, la gestione dei fornitori e l’eventuale dismissione dei modelli.

Man mano che implementate questi sistemi, assicuratevi che la personalizzazione basata sull’IA rispetti sempre i controlli di identità e di accesso da voi stabiliti. Dovrete inoltre definire linee guida significative per la supervisione umana che specifichino esattamente in quali casi sia richiesto il giudizio umano per rivedere, correggere o sovrascrivere i risultati dell’IA in diversi ruoli:

• Professionisti del marketing. Concentrarsi sullo sviluppo di competenze nelle operazioni relative ai contenuti assistite dall’IA, nella governance dei prompt, nell’analisi del pubblico e nella revisione rigorosa delle risorse generate.
• Team di e-commerce. Sviluppate competenze relative alla qualità dei dati di catalogo, al commercio conversazionale, alla consapevolezza dei margini e alla valutazione dei consigli automatizzati.
• Responsabili delle decisioni IT. Date priorità al rafforzamento dell’architettura di IA, alla gestione delle identità, alla conformità dei fornitori, all’osservabilità dei sistemi e alla governance dei costi.
• Esperti di settore. Consentire agli esperti in materia di definire regole operative, gestire casi limite complessi e approvare modifiche significative al flusso di lavoro.

Sarà inoltre necessario delineare chiaramente i confini delle responsabilità, in modo che tutti sappiano quali funzioni aziendali vengono gestite in modo indipendente e quando gli sviluppatori devono intervenire. Accelerate l’adozione a livello aziendale coinvolgendo gli utenti sin dalle prime fasi, reclutando promotori interfunzionali, offrendo formazione specifica per ruolo e riconoscendo un’adozione diffusa come la prova definitiva del successo dell’IA.

Come portare in produzione i progetti pilota di IA di successo

Una volta poste le basi tecniche e implementati i controlli di governance, la vostra organizzazione è pronta a far uscire le funzionalità di IA prioritarie dalla fase di test e a introdurle nel mondo reale.

Un progetto pilota di successo mostra certamente del potenziale, ma il passaggio alla produzione richiede fattibilità economica, sicurezza a prova di bomba, responsabilità ben definita e monitoraggio continuo delle prestazioni.

Ecco un approccio strutturato per trasferire le vostre soluzioni di IA in modo sicuro e su larga scala:

1. Confermare il business case: rivalidare le metriche di riferimento, i risultati aziendali target, i processi aziendali interessati e il costo totale di proprietà, quindi definire con precisione il primo traguardo misurabile per i primi 30-90 giorni.
2. Convalidate i dati e le autorizzazioni: verificate la qualità delle fonti, le frequenze di aggiornamento, i quadri normativi relativi al consenso degli utenti, i limiti di recupero e le modalità di gestione dei dati sensibili.
3. Riprogettare il flusso di lavoro: definire esattamente quali attività saranno gestite dagli agenti di IA e quali richiedono l’intervento umano, quindi individuare dove avvengono le approvazioni e come i team gestiscono le eccezioni segnalate.
4. Progettate il percorso di produzione: collegate in modo sicuro le vostre funzionalità ai sistemi di registrazione, ai provider di identità, alle piattaforme di contenuti, agli hub di analisi e ai processi di supporto continui.
5. Valutate prima del rilascio: testate rigorosamente la qualità dell’output, la latenza, l’affidabilità del sistema, l’accessibilità e il costo per interazione, e verificate come il sistema gestisce i prompt ostili e gli stati di errore generali.
6. Lanciare con controlli: distribuire inizialmente a un pubblico limitato. Predisporre soluzioni di ripiego affidabili, formare accuratamente gli utenti finali, monitorare i tassi di adozione iniziale e documentare chiaramente le responsabilità del supporto IT.
7. Gestione e scalabilità: esamina regolarmente il valore aziendale, i tassi di errore, la deriva del modello e il feedback degli utenti, ed espandi l’implementazione solo una volta che il flusso di lavoro principale si è stabilizzato.

Man mano che si trasferiscono i casi d’uso iniziali in produzione, considerarli come modelli per ciò che verrà dopo. Standardizzate i criteri di valutazione, i modelli di integrazione e gli artefatti di governance: in questo modo, il vostro primo caso d’uso di successo potrà supportare nuovi segmenti di pubblico, flussi di lavoro o sedi globali senza costringervi a una completa ricostruzione dell’architettura ogni volta che scalate. È proprio questo che distingue le trasformazioni basate sull’IA di maggior successo dai progetti isolati: trattano ogni implementazione come un’infrastruttura riutilizzabile, non come uno sforzo una tantum.

Casi d’uso dell’IA aziendale e metriche di business

Se implementata correttamente, l’IA aziendale supporta sia le operazioni interne di back-office che le esperienze dei clienti sul front-end, interessando i processi aziendali in tutta l’organizzazione. Detto questo, monitorare le metriche giuste è essenziale se si desidera cogliere un impatto aziendale reale e misurabile nelle diverse funzioni aziendali.

Definire le metriche giuste è solo metà dell’equazione. L’altra metà consiste nell’assicurarsi che i vostri team utilizzino effettivamente le funzionalità che avete sviluppato.

Per favorire tale adozione, integrate questi casi d’uso direttamente nei sistemi esistenti in cui i vostri team già operano, anziché indirizzarli verso destinazioni scollegate che interrompono le abitudini quotidiane. Una volta che tutto è integrato, monitorate accuratamente il successo stabilendo una solida linea di riferimento e definendo chiari obiettivi aziendali fondamentali e, più in generale, chiari obiettivi di business per l’iniziativa nel suo complesso.

Potete farlo confrontando i risultati ottenuti con l’aiuto dell’IA con quelli di un gruppo di controllo, ove possibile, e tenendo conto del tempo dedicato alla revisione umana e di tutti i costi operativi ricorrenti per calcolare il vero ROI dell’IA. Da lì, effettuate regolarmente una revisione del portafoglio: potenziate le funzionalità ad alte prestazioni, cercate opportunità di riduzione dei costi laddove l’automazione possa realmente ridurre gli sprechi e abbandonate i progetti di IA che non giustificano più i propri costi.

In che modo Liferay supporta la trasformazione governata dell’IA aziendale

Liferay DXP funge da base per un’esperienza digitale altamente governata, collegando contenuti, dati aziendali, flussi di lavoro complessi, e-commerce e funzionalità basate sull’IA, il tutto in un unico posto.

Per scalare con successo l’IA è necessaria una connettività solida, e Liferay fornisce queste basi aziendali attraverso la gestione nativa dei contenuti, autorizzazioni granulari, API flessibili e potenti strumenti di integrazione, tutti realizzati per rispondere direttamente ai vostri requisiti critici di preparazione dei dati, compreso il supporto per pipeline di dati in tempo reale che mantengono i vostri modelli di IA sempre aggiornati con le informazioni attuali.

La piattaforma Liferay consente inoltre di orchestrare agenti di IA gestiti e flussi di lavoro basati sull’intelligenza artificiale per esperienze pratiche e concrete: ricerca intelligente, portali clienti personalizzati, interazioni commerciali dinamiche ed efficienti hub self-service per i dipendenti. Ciò semplifica l’avvio con un flusso di lavoro specifico e di alto valore come solido punto di partenza, per poi espandersi con sicurezza verso nuovi canali man mano che le priorità aziendali cambiano.

Rendere operativa la trasformazione dell’IA aziendale

La trasformazione dell’IA aziendale ha successo solo quando la strategia di IA, la definizione delle priorità dei casi d’uso, le basi dei dati, l’integrazione dei sistemi, i quadri di governance e i modelli di misurazione operano tutti insieme come un unico sistema unificato.

Per raggiungere questo obiettivo, iniziate con un singolo flusso di lavoro misurabile, create un’infrastruttura digitale riutilizzabile, fornite un valore aziendale misurabile e scalate solo le soluzioni che i vostri team interni sono in grado di governare attivamente. Se attuato correttamente, questo approccio non si limita ad accelerare l’adozione dell’IA, ma crea quel tipo di vantaggio competitivo che si rafforza man mano che si espande l’adozione in tutte le operazioni aziendali.

Domande frequenti sulla trasformazione aziendale basata sull'IA

Per orientarsi nella propria roadmap di trasformazione verso l’IA è necessario avere chiarezza sui concetti fondamentali del settore e sulle applicazioni pratiche dell’IA in ambito aziendale. Ecco alcune domande frequenti relative alla trasformazione aziendale verso l’IA che potrebbero essere utili anche a voi.

Cosa fa l’IA aziendale?

L'IA aziendale analizza i dati organizzativi, estrae conoscenze contestuali, prevede i risultati e automatizza i flussi di lavoro. Migliora attivamente il processo decisionale strategico e personalizza le esperienze digitali, operando in modo sicuro nel rispetto dei rigorosi controlli aziendali.

Come si può utilizzare l’IA in un’azienda?

Individuate un flusso di lavoro altamente misurabile, verificate la prontezza dei dati e integrate la soluzione di IA direttamente nei sistemi esistenti utilizzati dai vostri dipendenti. Stabilite una chiara supervisione umana, formate in modo completo i team coinvolti e monitorate continuamente il valore aziendale dopo il lancio.

Quali sono alcuni esempi di IA aziendale?

Esempi comuni includono la ricerca intelligente all’interno del sito, gli assistenti per il servizio clienti, le operazioni automatizzate sui contenuti, i consigli dinamici sui prodotti, la previsione della domanda, l’elaborazione di documenti su larga scala, l’instradamento automatico dei ticket, la manutenzione predittiva e i portali account altamente personalizzati.

Cos’è la “regola del 30%” nell’IA?

Non esiste una “regola del 30%” universalmente accettata nel settore, ma i team utilizzano questa espressione in modo informale per descrivere euristiche di automazione o obiettivi minimi di padronanza dell’IA. Consideratela come un’idea orientativa e definite sempre i punti di controllo umani in base alla complessità e al rischio specifici dell’attività, piuttosto che a percentuali arbitrarie.