L’intelligenza artificiale aziendale sfrutta tecniche di intelligenza artificiale avanzate per guidare la trasformazione digitale.
L’intelligenza artificiale è passata dalla fantascienza generale a una realtà altamente affidabile negli ultimi due anni.
Durante questo periodo di trasformazione, le aziende IT hanno sperimentato la transizione dal mainframe computing al mini-computing, al personal computing e all’handheld computing.
Le industrie del software hanno assistito alla transizione da applicazioni personalizzate, come ISAM, VSAM e MVS, ad applicazioni aziendali, SaaS e applicazioni mobili.
Di recente sono nate applicazioni abilitate all’intelligenza artificiale. E ora, le persone si stanno abituando alla presenza dell’IA nelle loro vite, come traduttori online, assistenti vocali virtuali, motori di ricerca su Internet, chatbot, navigatori GPS, ecc.
Dalla produzione e trasporto al servizio clienti e assistenza sanitaria, l’intelligenza artificiale aziendale sta maturando in diversi settori.
In questo articolo parlerò dell’intelligenza artificiale aziendale, di come funziona, dei suoi vantaggi, limiti e di alcune piattaforme.
Eccoci qui!
Sommario:
Che cos’è l’intelligenza artificiale aziendale?
Dal momento che le tue imprese stanno crescendo a causa della digitalizzazione industriale, l’adozione dell’intelligenza artificiale da parte delle imprese aumenta di giorno in giorno. Tecnologie come Big data, Cloud computing, IoT e altro ancora creano un ambiente perfetto per l’espansione dell’IA.
Pertanto, l’intelligenza artificiale aziendale è una categoria di software aziendale che abbina l’apprendimento automatico all’intelligenza artificiale per ottimizzare il flusso di lavoro aziendale su larga scala. Inoltre, produce approfondimenti basati sui dati per la tua azienda al fine di guidare le decisioni di livello critico.
È una tecnologia complicata con grande portata e potenziale e, quindi, ha numerose idee sbagliate come le soluzioni sono solo robot, ecc. Ma questo non è esattamente vero, l’intelligenza artificiale comprende diverse tecnologie intelligenti che possono analizzare, apprendere, prendere decisioni, concludere e risolvere i problemi in modo semplice e conveniente.
Molte tecnologie di intelligenza artificiale sono già in uso, come machine learning, deep learning, swarm intelligence, riconoscimento vocale, elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e altro ancora, da varie organizzazioni.
Con l’aiuto dell’intelligenza artificiale aziendale, i responsabili delle decisioni come manager, dirigenti e parti interessate utilizzano l’efficienza e gli approfondimenti dell’intelligenza artificiale e aggiungono ulteriore valore umano al fine di migliorare i processi e gestire meglio la propria attività.
Come funziona l’AI aziendale?
Sebbene i compiti svolti nelle imprese non siano automatici, a volte è necessaria una certa quantità di tecnologia per semplificare i processi. La tecnologia utilizzata per farlo si chiama intelligenza, che è la capacità che acquisisce conoscenza e la applica per ottenere un risultato.
Un programma di intelligenza artificiale aziendale si concentra principalmente su tre abilità cognitive:
- Apprendimento: l’intelligenza artificiale si concentra sull’acquisizione dei dati richiesti e sulla creazione di alcune regole per trasformare i dati in informazioni fruibili. Queste regole sono note come algoritmi. Fornisce ai sistemi informatici istruzioni di base e avanzate su come completare un’attività.
- Ragionamento: il ragionamento include la capacità dell’IA di scegliere l’algoritmo più necessario tra l’insieme di regole per utilizzarlo in un particolare contesto.
- Autocorrezione: nell’aspetto dell’autocorrezione, l’IA ha la capacità di mettere a punto e migliorare un risultato progressivamente fino a raggiungere un obiettivo particolare.
Utilizzando l’intelligenza artificiale, gli strumenti aziendali acquisiscono le conoscenze necessarie per creare algoritmi e scegliere gli algoritmi più necessari da utilizzare in un contesto. Prevede gli output di più prodotti in modo da poter prendere decisioni ponderate in pochissimo tempo.
Pertanto, dall’automazione dei processi al processo decisionale basato sui dati e alla privacy dei dati, le aziende hanno bisogno dell’intelligenza artificiale per i loro processi aziendali per rimanere al passo con la concorrenza.
Usi dell’intelligenza artificiale aziendale
Le soluzioni AI aziendali sfruttano la potenza della scienza dei dati per elaborare quantità complesse di dati. Successivamente, presentano i dati attraverso interfacce semplici in modo che le aziende possano utilizzare tali soluzioni.
Ciò contribuirà ad aumentare la produttività dei dipendenti, ottimizzare tutte le operazioni aziendali e ridurre i costi. Tuttavia, l’intelligenza artificiale aziendale viene utilizzata per:
- Massimizza le vendite: l’intelligenza artificiale è molto utile nel campo del business online, come lo shopping. Qui i motori di raccomandazione potenziati dall’intelligenza artificiale utilizzano le preferenze, il coinvolgimento e la cronologia di navigazione dei clienti per fissare il loro interesse in modo che l’intelligenza artificiale possa curare i suggerimenti.
- Migliora il servizio clienti: conosciamo tutti gli assistenti personali intelligenti, tra cui Alexa, Cortana e Siri. Insieme a questi assistenti intelligenti, molte aziende utilizzano l’assistenza clienti online, ad esempio i chatbot.
- Ottimizza le catene di approvvigionamento: l’intelligenza artificiale gioca un ruolo importante nel campo della gestione della logistica. Offre una visione chiara di un’intera catena di approvvigionamento per completare approfondimenti predittivi in modo che gli analisti di dati umani superino bene.
- Automatizzare le attività: l’automazione delle attività quotidiane può favorire la crescita della tua azienda, liberando tempo e risorse per completare lavori più preziosi.
- Rafforzare la sicurezza informatica: le applicazioni AI, come gli avvisi di frode con carta di credito, i filtri antispam e-mail, ecc., informano le potenziali minacce alla sicurezza degli utenti autorizzati. Traccia anche la cronologia e la posizione delle transazioni.
- Aggiorna i prodotti esistenti: utilizzando i dati, i sistemi computerizzati ispezionano i prodotti per rilevare i difetti che non vengono notati dal team di ispezione umano. Inoltre, raccoglie e classifica i feedback dei clienti per fornire informazioni sul modello di nuova generazione del prodotto in fase di realizzazione.
- Veicoli a guida autonoma: nel mondo moderno, la consegna dei pacchi è ora senza contatto. Qui l’intelligenza artificiale utilizza la tecnologia di visione artificiale, i sensori IoT e il GPS per seguire il percorso. I veicoli autonomi vengono utilizzati anche nei grandi magazzini per posizionare i prodotti sugli scaffali.
- Manutenzione predittiva: le imprese manifatturiere dipendono da varie operazioni di apparecchiature. Le soluzioni di manutenzione predittiva garantiscono la stabilità richiesta prevedendo i guasti. Integra sensori e dispositivi IoT su macchine che dispongono di algoritmi AI per analizzare le informazioni raccolte.
- Gestione delle decisioni aziendali: il processo decisionale aziendale è ora basato su tecnologie di intelligenza artificiale che mirano ad automatizzare l’elaborazione ripetitiva dei dati all’interno dell’organizzazione al fine di prendere decisioni basate sui dati.
Piattaforme AI aziendali
Le piattaforme Enterprise AI sono i framework in grado di accelerare l’intero ciclo di vita dei progetti Enterprise AI su larga scala. Offre un modo strutturato ma flessibile di creare soluzioni basate sull’intelligenza artificiale a lungo termine.
Inoltre, una piattaforma di intelligenza artificiale aziendale consente ai servizi di intelligenza artificiale di scalare dal concetto a un sistema su scala di produzione. Con alcune linee guida specifiche, le soluzioni basate sull’intelligenza artificiale possono consentire alla tua azienda di crescere.
Inoltre, se ben progettato, facilita una collaborazione più efficace, efficiente e rapida tra ingegneri e scienziati dell’IA. Con una soluzione adeguata, puoi gestire i costi in vari modi automatizzando attività di basso valore, evitando duplicazioni e migliorando la riusabilità e la riproducibilità di tutto il tuo lavoro.
Se desideri eseguire alcune attività ad alta intensità di risorse, come l’estrazione e la copia di dati o la gestione della qualità dei dati, le soluzioni basate sull’intelligenza artificiale possono aiutarti.
Inoltre, una piattaforma AI aziendale aiuta a colmare le lacune di competenze. È un punto focale tra i nuovi talenti e aiuta a supportare e sviluppare le migliori pratiche per gli ingegneri dell’apprendimento automatico e gli scienziati dell’IA.
Infine, una piattaforma AI aziendale assicura che il lavoro sia distribuito uniformemente e rapidamente tra i membri del team. All’interno di questa piattaforma, gli elementi sono organizzati in cinque livelli:
- Strato di esperienza
- Strato di intelligenza
- Operazioni e livello di distribuzione
- Livello di sperimentazione
- Strato dati e integrazione
Questi livelli lavorano insieme per consentire l’uso delle recenti capacità di intelligenza artificiale e impostare una nuova fase per incorporare la tecnologia nei progetti futuri.
Diamo un’occhiata ad alcuni esempi di piattaforme AI aziendali:
#1. Amazon Sagemaker
Amazon Sagemaker è una piattaforma di flusso di lavoro di machine learning gestito e un ambiente di sviluppo appositamente attrezzato per la creazione di modelli di livello aziendale, l’etichettatura dei dati, l’ottimizzazione, la formazione e la distribuzione.
#2. Databrick
Databricks si descrive come il data lakehouse che combina le funzionalità di repository non elaborate dei data lake e il carattere analitico ben mantenuto dei data warehouse.
#3. H2O IA senza conducente
H2O Driverless AI assicura che non ci sia nessuno al volante. Ciò significa che tutte le tipiche barriere che impediscono alle aziende di passare all’apprendimento automatico sono automatizzate.
#4. AI di vertice di Google Cloud
Google Cloud Vertex AI offre una libreria di modelli ML pre-addestrati e un’interfaccia intuitiva per la produttività su larga scala, riunendo tutti i servizi cloud di Google sotto lo stesso tetto.
#5. DataRobot
DataRobot trasforma i dati in valore offrendo automazione end-to-end per la creazione, la gestione e l’implementazione di modelli di machine learning su larga scala. L’obiettivo è portare le principali parti interessate sulla stessa pagina, eliminando il requisito del codice predittivo personalizzato.
Perché le aziende hanno bisogno di piattaforme AI?
L’intelligenza artificiale aziendale è un abilitatore fondamentale dell’attuale trasformazione digitale. Nei prossimi giorni, ogni applicazione software aziendale sarà abilitata all’IA. Le organizzazioni oggi dipendono dai sistemi ERP o CRM per gestire la propria attività.
Successivamente, senza l’uso delle capacità di intelligenza artificiale aziendale, le organizzazioni non sarebbero in grado di operare e competere per tale effetto.
Per ottenere il valore trasformativo dall’intelligenza artificiale, devi distribuire le applicazioni AI su larga scala per affrontare diversi scenari lungo l’intera catena del valore della tua organizzazione.
Una piattaforma AI aziendale offre funzionalità e strumenti che consentono a varie organizzazioni di affrontare le sfide nel funzionamento e nella creazione di queste applicazioni in modo efficace con il minimo sforzo, sovraccarico e tempo.
Principi fondamentali dell’AI aziendale
I principi fondamentali di una piattaforma AI aziendale possono essere organizzati in requisiti aziendali completi e convenienti. Parliamo della lista di controllo.
#1. Unifica Extraprise e Enterprise Data
Per elaborare le attività di reingegnerizzazione in tutta la tua azienda, devi integrare i dati provenienti da vari sistemi e sensori in un’immagine dati unificata.
La linea di base è aggregare ed elaborare rapidamente set di dati su scala di petabyte che vengono continuamente raccolti da più sistemi IT, reti di sensori e fonti Internet.
#2. Abilita più distribuzioni cloud
Per rendere persistenti ed elaborare set di dati su larga scala in modo efficace, è necessaria un’architettura di scale in/out cloud elastica che supporti le distribuzioni di cloud privato, cloud pubblico e cloud ibrido. È ottenuto dalla tecnologia dei contenitori.
#3. Fornire opzioni per la distribuzione Edge
Una piattaforma AI aziendale consente l’elaborazione locale per supportare situazioni o requisiti di elaborazione a bassa latenza in cui la larghezza di banda della rete è intermittente. Ha la capacità di eseguire previsioni, analisi e inferenze AI sui dispositivi edge e gateway remoti.
#4. Accedi a più formati di dati sul posto
Le applicazioni AI necessitano di una serie di servizi di piattaforma per elaborare i dati in micro batch, batch, iterativamente in memoria e flussi in tempo reale tra i server per supportare il test di algoritmi e funzionalità analitiche. L’architettura supporta la virtualizzazione dei dati, consentendo agli sviluppatori di manipolare i dati.
#5. Implementare il modello a oggetti aziendale
Una piattaforma AI aziendale deve supportare un modello a oggetti che illustri entità, come prodotti, clienti e risorse. Inoltre, rappresenta le relazioni tra le entità in base agli archivi dati e ai formati.
#6. Abilita i microservizi AI
Per consentire agli sviluppatori di creare rapidamente app che sfruttano i componenti migliori, è necessario disporre di un catalogo completo di servizi software basati sull’intelligenza artificiale. Questo catalogo di microservizi deve essere disponibile o pubblicato a livello aziendale, soggetto ad autorizzazione e controlli di accesso di sicurezza.
#7. Fornire sicurezza e governance dei dati
Una piattaforma AI aziendale fornisce autenticazione dell’accesso utente a più livelli, crittografia affidabile e controlli di autorizzazione. L’accesso a ogni oggetto dati, servizio aggregato, algoritmo ML e metodo è soggetto ad autorizzazione. Deve essere impostabile in modo programmatico e dinamico.
#8. Supporta lo sviluppo completo del modello di intelligenza artificiale del ciclo di vita
La piattaforma AI deve supportare l’intera esperienza di sviluppo dell’algoritmo del ciclo di vita per aiutare i data scientist a progettare, sviluppare, distribuire e testare rapidamente algoritmi di deep learning e ML.
#9. Aperto a IDE, framework e strumenti di terze parti
La capacità di operare insieme ad altri componenti, prodotti e tecnologie è essenziale per migliorare la scienza dei dati e la produttività degli sviluppatori. Ciò consente ulteriormente la collaborazione e mantiene il ritmo necessario per l’innovazione continua.
#10. Consenti lo sviluppo collaborativo di applicazioni AI
I data scientist generalmente lavorano in isolamento per sviluppare e testare algoritmi ML su piccoli sottoinsiemi di dati forniti dall’IT da più sistemi di origine. La maggior parte del tempo viene spesa per la normalizzazione e la pulizia dei dati al fine di rappresentare le stesse misure, stati, entità ed eventi.
Per superare questi confini, una piattaforma AI aziendale consente ai data scientist di creare, testare e mettere a punto algoritmi nei linguaggi di programmazione rispetto alla disponibilità dei dati di produzione. In questo modo, il lavoro viene suddiviso tra gli sviluppatori e il lavoro sarà completato con facilità. Di conseguenza, puoi distribuire immediatamente gli algoritmi ML in produzione.
Vantaggi dell’AI aziendale
Al giorno d’oggi, la maggior parte delle aziende attende con impazienza l’intelligenza artificiale per massimizzare le operazioni esistenti invece di cambiare radicalmente i propri modelli di business. Quindi, discutiamo alcuni dei vantaggi dell’utilizzo dell’IA aziendale.
Servizio clienti migliorato
L’intelligenza artificiale ha la capacità di velocizzare il servizio clienti e personalizzarlo in tutta la tua azienda. I tuoi dipendenti o clienti non devono aspettare molto per risolvere i loro problemi in tempo.
Monitoraggio avanzato
Con l’intelligenza artificiale aziendale, puoi elaborare i dati in tempo reale. Ciò significa che le organizzazioni possono ora implementare il monitoraggio istantaneo. Ad esempio, i reparti di produzione utilizzano applicazioni di riconoscimento delle immagini e modelli ML nel controllo della qualità dell’elaborazione per monitorare i problemi di flag e produzione.
Qualità migliore
Le aziende possono aspettarsi un errore minimo e un’elevata aderenza agli standard di conformità. L’intelligenza artificiale aiuta a svolgere compiti di qualità che in precedenza venivano eseguiti manualmente. Nel campo della riconciliazione finanziaria, il machine learning ha notevolmente ridotto tempi, errori e costi.
Sviluppo del prodotto più rapido
L’intelligenza artificiale consente cicli di sviluppo più brevi e riduce il tempo tra la commercializzazione e la progettazione per un ROI più rapido dello sviluppo.
Migliore gestione dei talenti
Le aziende utilizzano il software AI per semplificare il processo di assunzione, aumentare la produttività e ridurre al minimo le comunicazioni aziendali distorte selezionando i candidati di alto livello. È implementato nel riconoscimento vocale e in altri strumenti per dare ai chatbot la possibilità di offrire un servizio personalizzato ai dipendenti e ai candidati al lavoro.
Espansione del modello di business
I nativi digitali, tra cui Airbnb, Uber, Amazon e altri, hanno utilizzato l’intelligenza artificiale per implementare modelli di business nuovi ed esigenti. I modelli di business abilitati all’intelligenza artificiale stanno impostando una nuova era di produttività in tutte le organizzazioni per aiutare gli utenti a ottenere risultati migliori.
Limitazioni dell’AI aziendale
Il rischio principale dell’IA aziendale è la sfiducia dei lavoratori. Molti dipendenti non sono convinti dei suoi valori e temono o diffidano dell’IA. Oltre a questo, ci sono più limitazioni all’utilizzo dell’IA nell’azienda. Sono:
- Aspettative gonfiate
- Errori dell’IA
- Mancanza di capacità tecnica
- Mancanza di lavoratori qualificati
- Problemi di regolazione e controllo
- Alti costi iniziali
- Impatto sul mercato del lavoro
Risorse di apprendimento
Se vuoi saperne di più su Enterprise AI, ecco alcuni libri e corsi che puoi prendere in considerazione:
#1. Padronanza dell’imprenditorialità AI
Udemy offre un corso, “AI Entrepreneurship Mastery 2023”, per aiutarti a imparare come costruire, far crescere ed espandere con successo la tua attività utilizzando l’IA.
#2. La teoria e la pratica dell’IA aziendale di Ilya Katsov:
Questo libro contiene le implementazioni e le ricette di riferimento per le operazioni di produzione, il marketing e la catena di fornitura utilizzando l’AI aziendale.
#3. Intelligenza artificiale aziendale e Machine Learning per i manager:
Questo libro di Nikhil Krishnan è una guida pratica al machine learning e all’intelligenza artificiale per il governo e le imprese.
#4. Trasformazione dell’intelligenza artificiale aziendale:
Questo libro di Rashed Haq fornisce una guida approfondita ai leader aziendali su come creare e far crescere le proprie capacità di intelligenza artificiale e ML.
#5. AI aziendale per manichini:
Questo libro di Zachary Jarvinen fa comprendere ai leader aziendali l’intelligenza artificiale e quanto sia complicato questo mondo utilizzando esempi, prosa e applicazioni.
Conclusione
L’intelligenza artificiale aziendale sta guidando la trasformazione digitale con le sue tecniche moderne. Di conseguenza, sempre più organizzazioni di diversi settori lo stanno adottando per aumentare la produttività, il servizio clienti e la qualità dei prodotti risparmiando tempo e fatica.
Quindi, se sei un imprenditore, potresti voler implementare l’intelligenza artificiale aziendale nella tua organizzazione e sperimentare tu stesso i vantaggi.