Intelligenza artificiale: come ottenere vantaggi finanziari
5.11.2020
Tempo di lettura: 3'
Sebbene il 70% dei dirigenti di tutto il mondo abbia compreso che l'intelligenza artificiale può generare valore commerciale, oggi solo un'impresa su dieci è in grado di ottenere significativi vantaggi finanziari. Ecco cosa possono fare per invertire questo trend
Il 59% dei manager oggi vanta una strategia di applicazione dello strumento, mentre il 57% dichiara di averlo già implementato all'interno delle proprie organizzazioni
La costruzione di capacità fondamentali, come infrastrutture per l'impiego dell'intelligenza artificiale, consentirebbe un'impennata delle probabilità di successo del 19%
Roberto Ventura di Bcg: “La chiave non è insegnare alle macchine, nemmeno imparare dalle macchine. La chiave è imparare con le macchine, in modo sistematico e continuo”
Negli ultimi tre anni la percezione dell'intelligenza artificiale a livello globale ha subito un profondo mutamento. Se nel 2017 solo il 57% dei dirigenti dichiarava di averne compreso il valore commerciale, oggi si parla del 70%. Eppure, stando all'analisi Expanding Ai's impact with organizational learning condotta da Mit sloan management review, Bcg Gamma e Bcg Henderson Institute, solo un'impresa su dieci è in grado di ottenere significativi vantaggi finanziari dalla sua implementazione.
Secondo lo studio che ha raccolto il sentiment di 3.000 manager distribuiti in 112 paesi, il 59% oggi vanta una strategia di applicazione dello strumento, in crescita di 20 punti percentuali rispetto al 2017, mentre il 57% dichiara di averlo già implementato all'interno delle proprie organizzazioni. Ma, per gli esperti, affinché si possa generare “valore” sono necessari investimenti mirati. La costruzione di capacità fondamentali, come infrastrutture per l'impiego dell'intelligenza artificiale, consentirebbe ad esempio un'impennata delle probabilità di successo del 19%. Una percentuale che potrebbe essere incrementata di un ulteriore 18% nel caso di un'applicazione della stessa a diversi use case, andando “oltre l'automazione”, si legge in una nota. Infine, implementare un “apprendimento organizzativo”, generando molteplici modalità di interazione tra uomo e macchina e costruendo processi di feedback tra le stesse, consentirebbe un altro boost del 34%.
Come rivela Roberto Ventura, partner di Bcg, l'esperienza italiana suggerisce che le “organizzazioni che creano davvero valore attraverso l'intelligenza artificiale non solo hanno cambiato i propri processi per utilizzare questi strumenti”, ma hanno anche imparato nel tempo come migliorarli tramite l'intelligenza artificiale stessa. “La chiave – spiega – non è insegnare alle macchine, nemmeno imparare dalle macchine. La chiave è imparare con le macchine, in modo sistematico e continuo”. Stando all'analisi, infatti, le imprese che apprendono attraverso l'utilizzo dell'intelligenza artificiale sono in grado di facilitare l'apprendimento sistematico e continuo tra esseri umani e macchine, sviluppare nuovi metodi di interazione reciproca e “cambiare per imparare e imparare a cambiare”, spiegano i ricercatori. Di conseguenza, investire in queste attività permetterebbe di aumentare le probabilità di generare valore del 73%.
“La nostra ricerca mostra che queste aziende cambiano intenzionalmente i loro processi, in modo ampio e profondo, per facilitare l'apprendimento organizzativo con l'intelligenza artificiale”, spiega Ventura. Poi conclude: “Ciò consente loro di agire con precisione quando percepiscono una nuova opportunità e di adattarsi rapidamente quando le condizioni cambiano. Il loro obiettivo strategico è, in altre parole, implementare l'organizational learning, non solo il machine learning”.
“La nostra ricerca mostra che queste aziende cambiano intenzionalmente i loro processi, in modo ampio e profondo, per facilitare l'apprendimento organizzativo con l'intelligenza artificiale”, spiega Ventura. Poi conclude: “Ciò consente loro di agire con precisione quando percepiscono una nuova opportunità e di adattarsi rapidamente quando le condizioni cambiano. Il loro obiettivo strategico è, in altre parole, implementare l'organizational learning, non solo il machine learning”.
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