Integrare l’IA in azienda: errori e consigli

Negli ultimi anni, l'intelligenza artificiale (IA) ha rivoluzionato il panorama aziendale, offrendo opportunità straordinarie per trasformare prodotti e processi. 

Tuttavia, secondo studi di Gartner nel 2018, LinkedIn nel 2021 e RAND nel 2023, si stima che ben l’80% dei progetti IA in azienda finisca per essere considerato un fallimento.
Ma cosa significa realmente fallire in questo contesto?

Il tasso di fallimento, decisamente significativo, merita di essere preso in considerazione.

Quando parliamo di fallimenti nell’integrazione dell’IA in azienda, ci riferiamo spesso a una percezione negativa da parte di queste ultime: l’investimento non ha portato i risultati attesi, generando delusione e, ancor peggio, scetticismo verso l'adozione di tecnologie simili in futuro.
Ma perché così tanti progetti non raggiungono i loro obiettivi?  Le cause possono essere ricondotte a diverse aree critiche.

Vediamo in questo articolo quali sono gli errori più comuni, i passi da seguire e quali prodotti offre Miraitek per accogliere l’IA nei processi aziendali.

I quattro errori più frequenti nell’integrare l’IA in azienda

Mancata definizione di obiettivi e risorse

Uno dei motivi principali per cui i progetti IA non decollano è l'approccio errato nella gestione. Spesso, le aziende tendono a ottimizzare il problema sbagliato, utilizzando l'IA per affrontare questioni poco rilevanti o semplici. 

Inoltre, l’eccessiva fiducia riposta nell’IA, vista come un “oracolo” infallibile, può portare a sottovalutare l’impegno temporale e le risorse necessarie, generando aspettative irrealistiche.

Assenza di ingaggio delle persone

In molti casi, i team di progetto si concentrano esclusivamente sulla tecnologia, trascurando il contesto operativo in cui l’IA deve essere implementata. 

È fondamentale che i membri del team comprendano non solo gli aspetti tecnici, ma anche le sfide specifiche del settore e le esigenze aziendali.
Un approccio interdisciplinare è cruciale per il successo del progetto.

Scarsa qualità del dato

I dati sono il cuore pulsante dell’IA, e la loro qualità determina in gran parte il successo del progetto. 

Tuttavia, molte aziende affrontano la mancanza di competenze adeguate, dati inadeguati, disomogeneità nei dati e una scarsa comprensione del dominio specifico.
Questi fattori possono compromettere gravemente l'efficacia delle soluzioni IA implementate.

 Infrastruttura tecnologica inadeguata

Infine, la tecnologia stessa può rappresentare un ostacolo. Un’infrastruttura inadeguata o l'uso di tecnologie immature possono limitare le capacità dell’IA e portare a risultati deludenti. 

Investire in tecnologie solide e scalabili è essenziale per garantire che le soluzioni IA siano sostenibili e in grado di adattarsi alle nuove esigenze aziendali.

I cinque passi per rendere l’IA un prodotto

Per evitare il fallimento, è fondamentale seguire un approccio sistematico.
Ecco i cinque passi chiave che suggeriamo:

• Analisi. Verificare che ci sia un allineamento strategico con gli obiettivi aziendali, un impatto misurabile e una chiara comprensione della natura del problema.
  È cruciale valutare la disponibilità dei dati e le competenze tecniche del team, considerando bias, privacy e trasparenza;
  
  

• Sviluppo. Coinvolgere gli utenti fin dalle prime fasi del processo di sviluppo per garantire che le soluzioni siano realmente utili e rispondano alle esigenze aziendali;
  
  

• Valutazione. Implementare un progetto pilota per testare le soluzioni sviluppate, confrontando i risultati reali con quelli attesi durante la fase di training;
  
  

• Adozione. Creare fiducia nell’algoritmo e nel processo, assicurando che sviluppatori e utenti comprendano come funziona il sistema e quali benefici porta;
  
  

• Gestione. Fornire supporto continuo, audit regolari e opportunità di miglioramento, assicurando che l’IA si evolva e si adatti alle nuove esigenze aziendali.

Robin: integrare l’IA in azienda con Miraitek

Su queste basi, Miraitek ha sviluppato Robin, un assistente virtuale basato su generative IA.
Robin è progettato per semplificare le interazioni aziendali e migliorare l'efficienza operativa.

Grazie alla sua capacità di comprendere e generare linguaggio naturale, Robin offre risposte rapide e pertinenti, supportando le aziende nel migliorare e ottimizzare i processi interni.

In conclusione, l’IA offre opportunità senza precedenti per innovare e migliorare i processi aziendali, ma il suo successo dipende dalla capacità delle aziende di affrontare le sfide associate.
Investire tempo e risorse in un approccio strutturato e integrato può fare la differenza tra un progetto di successo e uno che si trasforma in un fallimento.

Noi di Miraitek crediamo fermamente che, seguendo questi passi, si possa realmente integrare l’IA in azienda e sfruttarne il potenziale.
Con Robin, stiamo dimostrando come un assistente virtuale intelligente possa diventare una risorsa strategica, capace di generare risultati tangibili e sostenibili nel tempo, garantendo così un vantaggio competitivo in un mercato in continua evoluzione.