Se pensate che assumere “data scientists” o implementare “algoritmi di machine learning” faccia di voi un’azienda AI-driven, potreste sbagliarvi completamente. Potreste essere qualsiasi cosa tranne AI-driven.
Per essere del tutto diretti, nello scenario di cui sopra, potreste essere come uno di quei retailers che, ai tempi della bolla .com, pensavano di essere diventati una “web-driven company” creando un portale web, magari con qualche funzione eCommerce. Quei retailers, invece, rimanevano “superclassici retailers con un portale web”. In quei casi, non avevano fatto quanto richiesto per diventare web-driven. Essere ciò, infatti, avrebbe richiesto fare dynamic pricing, trasformare la logistica, decentralizzare le decisioni, riorganizzare le operations, cioè fare tutto quello che ha fatto Amazon, in quegli anni.
Allo stesso modo, diventare un’azienda AI-driven è un impegno strategico di primo piano. È un cambiamento culturale. È una sfida per le persone. Richiede cambiamenti in tutti i “fondamenti” della vostra organizzazione. Condividiamo quindi alcune prospettive e apprendimenti su questo, dal campo.
Strategia AI-driven
In primo luogo, diventare AI-driven significa associare la strategia principale e la competitività all’uso di dati e AI. La strategia deve essere sostenuta da una strategia di acquisizione dati completa e aggiornata. Dopo tutto, l’IA è intelligenza derivata dai dati. Quindi, i dati dovrebbero essere il vostro primo obiettivo per diventare AI-driven.
A tal fine, le imprese di IA sfruttano i dati come asset principale (anche al di sopra degli asset finanziari) per scalare l’IA attraverso processi, prodotti e servizi. Trattare l’acquisizione di dati di alta qualità deve essere una priorità fondamentale, fatta in un modo incentrato sulle persone, usando i dati per il processo decisionale e per potenziare i dipendenti.
Inoltre, è fondamentale progettare una strategia AI altamente specifica per la vostra organizzazione e il vostro business, considerando tutti i fattori esterni e interni. Ci dovrebbe essere una certa unicità nel modo in cui si usano i dati e l’IA, perché diventi parte della vostra strategia principale (così come un vantaggio competitivo). Il modo in cui l’IA influisce sulla strategia aziendale “deve sempre essere specifico del settore e della situazione”, citando Andrew Ng.
Per riassumere, i dati sono l’elemento essenziale di qualsiasi strategia guidata dall’AI. Sono i dati che sostengono la strategia, più degli algoritmi stessi. E richiede sforzi e investimenti significativi per ottenere la giusta base di dati AI. Alla fine, scoprirete che la vostra strategia AI-driven ha un impatto su molte aree diverse della vostra azienda. Immergiamoci in profondità in alcune di esse.
Cultura AI-driven
Da un punto di vista pratico, durante la creazione della vostra strategia AI, è necessario sviluppare una comprensione dell’AI all’interno della vostra intera organizzazione, compresa una diffusa accettazione della sperimentazione e dell’incertezza. Il fallimento non dovrebbe mai essere visto come completamente “negativo”. È invece un’esperienza di apprendimento. Il fallimento è considerato una parte fondamentale per provare cose nuove, imparare e adattarsi per avere successo. Nel farlo, si crea un cosiddetto “ciclo virtuoso dell’AI”, imparando dai dati, dalle esperienze, dai successi, così come dai fallimenti, che è il fondamento di ogni cultura guidata dall’AI.
Tutte le organizzazioni guidate dall’AI hanno una cultura che “ama i nerd”, citando Bill Gates. Sanno che il loro vantaggio competitivo deriva da una grande passione per la tecnologia e l’innovazione, che è condivisa tra tutti i dipendenti, indipendentemente da ruoli, funzioni, responsabilità. La “nerditudine” è considerata “bella”, come definito in questa citazione di John Green: “ai nerd è permesso essere irriverentemente entusiasti ai nerd è permesso amare davvero le cose, tipo saltare su e giù nella sedia, non puoi controllarti. Quando le persone chiamano le persone nerd, per lo più quello che stanno dicendo è ‘ti piace tantissimo qualcosa’. Che non è affatto un insulto”.
Inoltre, una cultura guidata dall’AI considera la R&S e le attività tecniche come di grande valore, spesso come alcune delle attività più importanti. L’azienda investe di conseguenza, sostenendoli con un’adeguata formazione, infrastruttura e responsabilizzazione. Inoltre, mette le persone, tutte le persone (dipendenti, clienti, partner, fornitori, tutti gli stakeholder e la società) al centro di ogni decisione. La vostra strategia AI può, per esempio, avere un impatto sui posti di lavoro, in particolare se comporta l’automazione, e le persone devono essere valorizzate, estremamente valorizzate, in qualsiasi scelta che le riguarda.
Infine, ci sono molte considerazioni etiche e legali intorno all’IA, che devono diventare parte della vostra cultura dell’IA. Questo include il consenso e la privacy dei dati, l’equità (trattando tutte le persone in modo equo, assicurando che la tua IA sia libera da pregiudizi e discriminazioni), l’inclusività (assicurando che il modo in cui stai usando l’IA sia efficace per tutti), l’affidabilità e la sicurezza (i sistemi IA dovrebbero funzionare in modo affidabile e sicuro), la trasparenza (meglio descritta come “spiegabilità”, poiché la tua IA dovrebbe essere comprensibile nel modo in cui suggerisce o intraprende azioni), e la responsabilità (le persone dovrebbero sempre essere responsabili di qualsiasi IA).
Organizzazione AI-driven
Per sostenere una strategia AI-driven, alimentata da una cultura AI-driven, è necessaria un’organizzazione che è costruita intorno alla pipeline complessiva dei dati, dove ogni funzione è progettata per migliorare l’efficienza e l’efficacia della strategia AI. Per raggiungere questo obiettivo, è importante snellire l’organizzazione per consentire cicli di feedback rapidi e iterativi attraverso diverse funzioni e team.
L’organizzazione non si limita a utilizzare l’AI, ma è in effetti interamente progettata intorno a essa. Obiettivi e risultati chiave sono definiti per sostenere la cooperazione e la collaborazione lungo tutta l’azienda, incentrata sulla pipeline dati. L’intera organizzazione deve avere un accesso facile e veloce ai dati.
Con questa premessa, la maggior parte delle organizzazioni guidate dall’AI includono un Chief Data Officer (CDO), membro integrante del C-board, che supervisiona la strategia dei dati e la governance dei dati. Questo include la strategia delle informazioni, assicurando la qualità dei dati end-to-end, l’accesso ai dati in tutta l’organizzazione, così come le operazioni sui dati, o DataOps. Alla fine, un CDO deve contribuire alla strategia AI-driven, verso tutte le parti interessate.
Per concludere, creare e mantenere un’organizzazione AI-driven è un’attività complicata, intercorrelata e a lungo termine. La leadership dei dati e dell’AI è un argomento organizzativo impegnativo, poiché alcuni dati sono proprietari, altri frammentati, e alcuni di essi tenuti in silos, richiedendo un’organizzazione per facilitare la loro condivisione.
Chiaramente, una volta che l’organizzazione è costruita per essere AI-driven, avrete bisogno di pratiche e processi appropriati, un’infrastruttura tecnologica AI-driven, così come competenze e capacità adeguate a sostenere il prodotto e servizio AI-driven.
E sì, e alla fine, avrete anche bisogno di assumere i famosi “data scientist” ?
