7 strategie utili per la trasformazione digitale tramite IA nel 2026
La trasformazione basata sull'intelligenza artificiale rappresenta la prossima fase della trasformazione digitale. Le aziende sono disposte a investire nelle tecnologie di intelligenza artificiale per rimanere competitive.
La trasformazione digitale è un prerequisito fondamentale per le aziende che desiderano avviare la propria trasformazione in ambito di intelligenza artificiale, poiché i dati digitali sono essenziali per l'addestramento dell'IA e i processi digitali sono generalmente necessari per implementare soluzioni di IA.
Che cos'è la trasformazione tramite intelligenza artificiale?
La trasformazione basata sull'intelligenza artificiale è il passo successivo alla trasformazione digitale. Dopo l'adozione dei processi digitali, il passo successivo per un'azienda è quello di migliorarne l'intelligenza. Ciò aumenterebbe il livello di automazione e l'efficacia di tali processi.
L'intelligenza artificiale trasformativa influenza tutti gli aspetti dell'impresa moderna, comprese le attività commerciali e operative. I giganti della tecnologia stanno integrando l'IA nei loro processi e prodotti. Ad esempio, Google si definisce un'organizzazione "AI-first". Oltre ai giganti della tecnologia, IDC stima che almeno il 90% delle nuove organizzazioni integrerà la tecnologia IA nei propri processi e prodotti.
Se ritenete che la vostra azienda non abbia ancora compiuto progressi significativi nel suo percorso di trasformazione digitale, non esitate a consultare le nostre soluzioni per la sostenibilità digitale .
Quali sono i passaggi per la trasformazione tramite intelligenza artificiale?
Di seguito elenchiamo i passaggi principali per le aziende Fortune 500. Le aziende più piccole potrebbero rinunciare ai team interni e adottare approcci meno rischiosi e meno onerosi in termini di investimenti, come ad esempio affidarsi a consulenti per progetti specifici.
Ecco un breve riepilogo di ciascuna strategia con i relativi esempi pratici:
Strategia | Azienda | Tipo di IA | Caso d'uso | Impatto segnalato |
|---|---|---|---|---|
Prioritizzazione dei casi d'uso guidata dalla visione | JPMorgan Chase | GenAI / LLM multimodale | Automazione della revisione dei contratti (DocLLM) | ↓ Riduzione del tempo di revisione manuale fino all'85%, riduzione degli errori |
Competenze e aggiornamento professionale nell'IA ibrida | Airbus | Strumenti di sviluppo assistiti dall'intelligenza artificiale | Simulazioni ingegneristiche basate sull'intelligenza artificiale | Simulazioni di progettazione di aeromobili più veloci del 40%. |
Automazione agentica end-to-end | Unilever | Agenti di intelligenza artificiale autonomi | Agente di negoziazione per gli acquisti | Risparmi annuali fino a 250 milioni di dollari |
Governance responsabile dell'IA | CVS Health | GenAI con protezioni | Chatbot per farmacie conforme alle normative FDA | Conformità normativa + mitigazione dei pregiudizi |
Strategia di intelligenza artificiale incentrata sui dati | Clinica Mayo | LLM specifico per dominio | Medical-GPT addestrato su dati clinici selezionati | Ha superato i modelli generici in termini di accuratezza medica. |
Innovazione rapida guidata dall'intelligenza artificiale | L'Oréal | GenAI (ChatGPT-4) | Analisi delle tendenze e ideazione del prodotto | Ciclo di vita del prodotto ridotto da 18 mesi a 4 settimane |
Architettura modulare per l'intelligenza artificiale | Samsung Electronics | Impresa modulare LLM (Gauss) | Generazione del codice e assistenza clienti | Flessibilità del fornitore + integrazione scalabile |
1. Definire una visione chiara e una tabella di marcia strategica per l'adozione dell'IA
Una trasformazione di successo basata sull'IA inizia con l'identificazione e la definizione delle priorità dei casi d'uso in cui l'IA generativa (GenAI) , i modelli linguistici su larga scala (LLM) e l'IA agentiva possono avere il maggiore impatto sui risultati aziendali. Le organizzazioni dovrebbero iniziare valutando quali flussi di lavoro operativi si prestano meglio all'automazione e dove le competenze umane possono essere efficacemente potenziate tramite l'IA.
Ciò potrebbe includere l'automazione di attività ripetitive, la semplificazione dell'analisi dei dati o la sintesi di informazioni utili da vasti set di dati non strutturati. La chiave è allineare questi casi d'uso con gli obiettivi strategici generali, in modo che ogni iniziativa di intelligenza artificiale produca risultati tangibili e contribuisca a un maggiore ritorno sull'investimento.
Caso di studio: DocLLM di JPMorgan Chase dimostra come sfruttare l'intelligenza artificiale generativa (GenAI) per trasformare l'analisi dei contratti. Automatizzando il processo di revisione, la banca avrebbe ridotto i tempi di revisione manuale fino all'85% e minimizzato significativamente gli errori. Tali iniziative di grande impatto liberano risorse preziose, consentendo agli esperti di concentrarsi sulle decisioni strategiche anziché rimanere impantanati in attività di routine. 1
2. Creare una rete ibrida di esperti in IA
Le organizzazioni che intendono guidare la trasformazione digitale basata sull'IA entro il 2025 devono assicurarsi di avere accesso a talenti tecnici all'avanguardia e a conoscenze specifiche del settore. Costruire una rete IA ibrida significa combinare l'esperienza di laboratori e fornitori esterni di IA, come OpenAI, con la formazione continua dei team interni. Questa combinazione è essenziale perché fornisce all'organizzazione capacità di IA all'avanguardia e promuove una profonda comprensione di come queste tecnologie possano essere adattate alle specifiche sfide aziendali.
Caso di studio: Airbus ha investito nella formazione di circa 10.000 ingegneri sull'utilizzo di strumenti come GitHub. Questo impegno ha accelerato le simulazioni di progettazione degli aeromobili di un impressionante 40%, dimostrando che la formazione interna e le collaborazioni esterne possono portare a significativi miglioramenti in termini di efficienza. 2
Le aziende possono promuovere una cultura di apprendimento continuo e innovazione investendo in programmi di formazione completi e personalizzati per ruoli che vanno dai dirigenti ai giovani ingegneri.
Inoltre, l'implementazione del process mining è uno di quei progetti facili da realizzare e di grande impatto. Con uno strumento di process mining, la tua azienda può identificare le inefficienze esistenti e automatizzare o migliorare i processi per ottenere risparmi o migliorare l'esperienza del cliente. Alcuni strumenti di process mining generano un gemello digitale dell'organizzazione (DTO), fornendo una panoramica completa dei processi aziendali e consentendo la simulazione per confrontare scenari reali e ipotetici.
3. Implementare l'IA agentica per l'automazione end-to-end
Il concetto di IA agentiva ruota attorno all'implementazione di sistemi autonomi in grado di gestire flussi di lavoro complessi a più fasi senza un costante intervento umano. Integrando agenti di IA nei processi aziendali, le aziende possono automatizzare complesse catene decisionali ed esecutive. Questa strategia ottimizza l'efficienza operativa, consentendo ai dipendenti di concentrarsi su attività di livello superiore che richiedono pensiero creativo e strategico.
Caso di studio: l'implementazione da parte di Unilever di un agente di approvvigionamento basato sull'intelligenza artificiale illustra come i sistemi autonomi possano rivoluzionare la gestione della catena di fornitura. L'agente IA è in grado di negoziare con i fornitori, generando risparmi annuali fino a 250 milioni di dollari. Questo caso di studio sottolinea l'immenso potenziale degli agenti IA per semplificare le operazioni e ottimizzare l'efficienza dei costi in diverse funzioni. 3
4. Integrare misure di sicurezza responsabili per l'IA
Con la crescente integrazione dell'IA in ogni aspetto delle attività aziendali, garantire un utilizzo etico e prevenire i pregiudizi non è mai stato così importante. Integrare un'IA responsabile significa stabilire solidi quadri di supervisione che monitorino gli output dell'IA in termini di accuratezza, equità e conformità normativa. Questo approccio proattivo è fondamentale per mantenere la fiducia del pubblico e garantire che i sistemi di IA operino in modo trasparente ed etico.
Un esempio concreto di implementazione responsabile dell'IA è l'utilizzo da parte di CVS Health di Guardrails di AWS per Amazon Bedrock. Integrando modelli critici e meccanismi di verifica, CVS Health garantisce che i suoi chatbot per le farmacie rispettino costantemente le rigide linee guida della FDA, mitigando al contempo il rischio di risultati distorti. Tali pratiche sono fondamentali nel settore sanitario e in altri settori sensibili in cui la posta in gioco è alta e qualsiasi deviazione può avere gravi ripercussioni. 4
5. Padroneggiare l'IA incentrata sui dati
Il successo delle iniziative di intelligenza artificiale si fonda sulla qualità e sulla gestione dei dati. Una strategia incentrata sui dati master implica investire in pratiche di gestione del ciclo di vita dei dati di alto livello, per garantire che i modelli di IA vengano addestrati su set di dati di alta qualità, pertinenti e ben curati. Senza tali basi, anche i sistemi di IA più avanzati possono risultare inefficienti e produrre risultati inaffidabili.
Caso di studio: Medical-GPT della Mayo Clinic è un esempio emblematico di intelligenza artificiale incentrata sui dati. Grazie all'addestramento su interazioni anonimizzate con i pazienti e su dati specifici del settore, il sistema Medical-GPT ha superato i modelli generici, fornendo insight più accurati e contestualmente rilevanti in ambito medico. Questo successo sottolinea l'importanza di padroneggiare la cura e la gestione dei dati per sfruttare appieno il potenziale dell'IA. 5
6. Innovazione basata sull'intelligenza artificiale
L'innovazione nell'ambito dell'IA non è un'attività una tantum, ma un processo continuo che trae vantaggio da test iterativi e prototipazione rapida. Gli sprint di innovazione basati sull'IA offrono un approccio strategico per testare e validare rapidamente nuove idee prima di estenderle all'intera organizzazione. Questi sprint consentono alle aziende di sperimentare applicazioni di IA di nuova generazione in ambiti quali la generazione di contenuti di marketing, la manutenzione predittiva e il miglioramento del servizio clienti.
Caso di studio: L'Oréal offre un esempio convincente di questa strategia. Attraverso sprint di innovazione mirati basati sull'intelligenza artificiale, L'Oréal è riuscita a ridurre i cicli di sviluppo dei prodotti da 18 mesi a 4 settimane, utilizzando strumenti come ChatGPT-4 per l'analisi delle tendenze e l'ideazione di nuovi prodotti. Questo approccio accelera il processo di innovazione e riduce i tempi di immissione sul mercato di nuovi prodotti e servizi. 6
7. Scalabilità con IA modulare
Un'architettura AI modulare consente alle organizzazioni di integrare molteplici modelli di IA, che spaziano dalla suite di strumenti di OpenAI alle soluzioni open source, in un sistema scalabile. Ciò garantisce che le aziende non dipendano da un singolo fornitore e siano ben posizionate per adottare i nuovi progressi non appena diventano disponibili.
Caso di studio: Gauss LLM di Samsung dimostra un'architettura modulare in azione. Integrando una varietà di modelli di intelligenza artificiale, Samsung ha ottimizzato attività che vanno dalla generazione di codice all'assistenza clienti. Questo approccio integrato non solo migliora le prestazioni complessive del sistema, ma garantisce anche che l'organizzazione possa passare rapidamente a nuovi modelli o tecnologie senza dover apportare modifiche sostanziali. 7
Quali sono gli ostacoli alla trasformazione digitale basata sull'intelligenza artificiale?
I principali ostacoli alla trasformazione digitale basata sull'intelligenza artificiale sono:
- Mancanza di talenti ed esperienza nel campo dell'intelligenza artificiale all'interno dell'organizzazione.
- Problemi di qualità dei dati e dati inadeguati.
- Difficoltà nell'individuare casi d'uso aziendali applicabili.
- Spesso la cultura aziendale non riconosce il valore dell'intelligenza artificiale.
Quali sono le migliori prassi?
Sulla base della nostra analisi delle ricerche esistenti e delle interviste condotte:
- Definisci obiettivi chiari: identifica le sfide aziendali specifiche che l'IA può risolvere e assicurati che queste iniziative siano in linea con i tuoi obiettivi strategici.
- Costruisci un solido framework di integrazione: definisci linee guida chiare per la governance dei dati, la formazione sui modelli, l'integrazione IT, il monitoraggio delle prestazioni e la conformità normativa.
- Iniziate con progetti pilota: avviate progetti pilota su piccola scala per valutare l'efficacia dell'IA, raccogliere informazioni e ridurre al minimo i rischi prima di estenderli.
- Implementare un processo di iterazione continua: valutare regolarmente le prestazioni dell'IA, raccogliere il feedback degli utenti e perfezionare i modelli per adattarsi alle esigenze aziendali in continua evoluzione.
- Collabora con esperti e sviluppa le competenze interne: collabora con fornitori di LLM esperti e investi nella formazione del tuo team per garantire una trasformazione sostenibile.
- Dare priorità alla sicurezza e alle pratiche etiche: affrontare i pregiudizi, garantire la trasparenza e applicare rigorose misure di protezione della privacy dei dati durante l'intero ciclo di vita dell'IA.
- Promuovere la collaborazione interfunzionale: incoraggiare la comunicazione e il lavoro di squadra tra i vari dipartimenti per allineare le iniziative di intelligenza artificiale alle strategie aziendali più ampie.
- Concentrati sull'esperienza utente : progetta strumenti intuitivi che si integrino facilmente con i flussi di lavoro esistenti e promuovano attivamente l'adozione da parte degli utenti.
- Adotta una strategia a prova di futuro: crea architetture flessibili che consentano l'apprendimento continuo, si adattino alle nuove tecnologie e riducano la dipendenza da un singolo fornitore.
Per saperne di più sull'IA
Non esitate a consultare i nostri altri articoli sull'IA per scoprire come l'intelligenza artificiale può trasformare la vostra azienda:
- Principali casi d'uso/applicazioni dell'IA
- Le 50 migliori applicazioni e casi di studio del Deep Learning .
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