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  • Immagine del redattoreAndrea Viliotti

AI Aziendale: Incertezze e decisioni tra incorporata o integrata

Le imprese devono decidere se incorporare l'AI nelle applicazioni esistenti, migliorando decisioni e automazione, o integrarla a livello enterprise, per analisi e automazione avanzate, considerando pro e contro di entrambi gli approcci. Una strategia ibrida potrebbe combinare i benefici immediati dell'AI incorporata con quelli a lungo termine dell'AI integrata, richiedendo un impegno costante in aggiornamento e allineamento con gli obiettivi aziendali.


AI Aziendale: Incertezze e decisioni tra incorporata o integrata 13
AI Aziendale: Incertezze e decisioni tra incorporata o integrata 13

Nel paesaggio aziendale odierno, l'intelligenza artificiale è passata dall'essere un'idea futuristica a uno strumento del presente che incrementa efficienza, innovazione e vantaggio competitivo. Le imprese di vari settori si stanno adoperando per sfruttare il potenziale dell'AI, emergendo così la necessità di decidere come integrare le capacità AI nell'impresa. Questa integrazione non segue un processo standardizzato ma deve essere personalizzata in base alle esigenze organizzative, all'infrastruttura IT esistente e agli obiettivi strategici. Al centro di questa decisione vi è la comprensione dei due approcci possibili: incorporare l'AI nelle applicazioni attuali o integrare AI di livello enterprise con le applicazioni odierne.


AI Incorporata

L'AI incorporata prevede l'incorporamento di funzionalità AI direttamente nelle applicazioni aziendali esistenti, come i sistemi di gestione delle relazioni con i clienti (CRM), i software finanziari e i sistemi di pianificazione delle risorse aziendali (ERP). Questo approccio potenzia le capacità delle applicazioni correnti, abilitando una presa di decisioni più intelligente, automatizzando compiti di routine e fornendo esperienze utente più personalizzate.

 

Pro:

Integrazione senza soluzione di continuità

Efficienza dei costi

Rapido dispiegamento

 

Contro:

Ambito limitato

Complessità nella personalizzazione

Problemi di scalabilità

 

AI Integrata

L'AI integrata comporta lo sviluppo o l'acquisto di applicazioni AI di classe enterprise progettate per complementare le applicazioni aziendali esistenti. Questi sistemi AI, costruiti per il consumo e l'analisi di dati su larga scala a livello aziendale, offrono intuizioni e automazione oltre i miglioramenti forniti dall'AI incorporata. Integrare questi sistemi AI con le applicazioni esistenti permette alle imprese di sfruttare analisi avanzate, modelli di machine learning sofisticati e automazione intelligente senza ristrutturare le applicazioni del loro attuale paesaggio IT.

 

Pro:

Capacità avanzate

Personalizzazione

Scalabilità

 

Contro:

Costi iniziali più elevati

Integrazione complessa

Possibile interruzione operativa

 

Verso un futuro aziendale con l’AI

Comprendere le distinzioni e le sinergie tra questi approcci è cruciale per le organizzazioni che mirano a massimizzare i benefici dell'AI. Esistono vantaggi e sfide in entrambi gli approcci, così come l'opzione di una soluzione combinata, e comprenderli tutti e tre doterà le organizzazioni delle intuizioni necessarie per prepararsi ed eccellere in un mondo orientato all'AI.

Decidere tra AI incorporata e integrata o trovare un mix ottimale di entrambe richiederà l'analisi di molteplici fattori, inclusa la maturità digitale dell'organizzazione, la complessità del suo ecosistema dati e i suoi obiettivi strategici. Una strategia efficace può essere quella di usare un approccio ibrido che unisce i vantaggi immediati dell'AI incorporata con i benefici a lungo termine dell'AI integrata.


Esplorare il panorama delle soluzioni di AI per le imprese

Per non perdersi in un panorama dove i fornitori di applicazioni aziendali offrono componenti AI, i colossi dell'informatica propongono applicazioni AI a livello enterprise, e molte altre imprese di prodotti AI primari e secondari hanno grandi budget di marketing, bisogna seguire un approccio strategico, prudente e sistematico.


Ecco alcuni passi specifici che un'organizzazione può intraprendere per navigare efficacemente in questo ambiente complesso:


Definire una strategia AI e una roadmap efficaci con una visione AI globale che si allinei agli obiettivi organizzativi dell'azienda.


Assicurarsi che i dati in azienda siano di qualità e ben governati perché la qualità e la disponibilità dei dati sono fattori cruciali per il successo dell'AI.


Promuovere la cultura di prova ed errori per testare le tecnologie AI.


Creare la cultura aziendale AI per rafforzare le capacità necessarie per lo sviluppo delle competenze del personale interno, il reclutamento di specialisti di AI o la collaborazione con consulenti esterni.


Optare per soluzioni AI che si adattino all'aumento delle dimensioni dell'organizzazione e che si possano inserire nell'infrastruttura IT già in uso.


Definire dei criteri per selezionare i fornitori di AI, tenendo conto della loro competenza tecnica, dei servizi di assistenza, delle possibilità di integrazione e dei risultati ottenuti, attraverso un processo di valutazione dei fornitori accurato e rigoroso.


L'utilizzo dell'AI è un percorso di trasformazione e apprendimento costante. Per usare l'AI in modo efficace, serve una strategia che sia coerente con le finalità generali dell'organizzazione e che risponda alle specifiche difficoltà delle tecnologie AI.


Conclusione

Le organizzazioni devono valutare se aggiungere l'AI alle applicazioni già in uso o usare AI di livello enterprise, a seconda delle esigenze organizzative, delle infrastrutture IT e degli obiettivi strategici.


L'AI incorporata arricchisce le applicazioni già esistenti come CRM e ERP, rendendo più facile prendere decisioni, automatizzare e personalizzare. Tra i vantaggi ci sono l'integrazione semplice, il risparmio sui costi e la rapida implementazione, mentre tra le sfide ci sono lo scopo limitato, la difficoltà della personalizzazione e i problemi di scalabilità.

L'AI integrata, al contrario, coinvolge applicazioni AI avanzate che completano le applicazioni esistenti, offrendo analisi avanzate e automazione intelligente senza ristrutturare l'IT esistente. I benefici comprendono capacità avanzate, personalizzazione e scalabilità, con svantaggi come costi iniziali più alti, integrazione complessa e potenziali interruzioni operative.


Navigare attraverso questo complesso scenario richiede l'adozione di una strategia oculata, che comprenda l'elaborazione di un piano chiaro e definito per l'intelligenza artificiale, l'assegnazione della priorità alla qualità e alla governance dei dati, oltre alla promozione di un ambiente che incentivi la sperimentazione. La competenza nell'ambito dell'AI, la capacità di scalare, l'integrazione fluida e una meticolosa valutazione dei fornitori rivestono un ruolo cruciale per garantire un'implementazione efficace dell'AI.

Adottare un approccio ibrido, che armonizzi i vantaggi dell'AI sia incorporata che integrata, può fornire un equilibrio strategico essenziale. Questo permette di potenziare rapidamente le applicazioni già in uso, mentre si lavora allo sviluppo di competenze AI avanzate per iniziative di trasformazione di lungo periodo.


L’introduzione dell’intelligenza artificiale in azienda necessita di un impegno costante in termini di aggiornamento e formazione, assicurandosi che le sue applicazioni siano allineate con gli obiettivi aziendali e siano capaci di affrontare le sfide specifiche del settore di riferimento.


Grazie all'AI, le imprese possono ottenere processi operativi ottimizzati, elevare la soddisfazione dei clienti, e acquisire un vantaggio competitivo, migliorando così la loro capacità di adattarsi al contesto mutevole e alle sfide del mondo contemporaneo.

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