La sfida centrale, quindi, sta nel ripensare il modo in cui persone, processi e tecnologia lavorano insieme.
In settori diversi come l’esperienza del cliente e le attrezzature agricole, sta emergendo lo stesso modello: le strutture organizzative tradizionali – processo decisionale centralizzato, flussi di lavoro frammentati, dati dispersi su sistemi incompatibili – si stanno dimostrando troppo rigide per supportare l’intelligenza artificiale degli agenti. Per sbloccare valore, i leader devono riconsiderare il modo in cui vengono prese le decisioni, come viene eseguito il lavoro e il contributo esclusivo degli esseri umani.
Ryan Peterson, EVP e Chief Product Officer di Concentrix, ha dichiarato: “È molto importante che gli esseri umani continuino a verificare i contenuti. Ed è lì che vedrai che verrà messa più energia in essi”.
Gran parte della conversazione si è concentrata su quello che potrebbe essere descritto come il prossimo grande sblocco: rendere operativa la collaborazione uomo-intelligenza artificiale. Piuttosto che posizionare l’intelligenza artificiale come uno strumento autonomo o un “lavoratore virtuale”, questo approccio reinventa l’intelligenza artificiale come una capacità a livello di sistema che aumenta il giudizio umano, accelera l’esecuzione e reinventa il lavoro dall’inizio alla fine. Questo cambiamento richiede che le organizzazioni definiscano il valore che vogliono creare; Progettare flussi di lavoro che fondono la supervisione umana con l’automazione basata sull’intelligenza artificiale; E costruisci le basi di dati, governance e sicurezza che rendono questi sistemi affidabili.
“Il mio consiglio è di aspettarsi alcuni ritardi perché è necessario assicurarsi di mantenere i dati al sicuro”, afferma Heidi Huff, vicepresidente del mercato post-vendita del Nord America presso Valmont. “Quando si pensa a commercializzare o rendere operativa qualsiasi parte dell’uso dell’intelligenza artificiale, se si parte da zero e si mantiene la governance in prima linea, penso che ciò aiuterà i risultati”.
I primi utilizzatori stanno già mostrando come ciò avviene nella pratica: partendo da casi d’uso operativi a basso rischio, modellando i dati in enclavi con ambiti ristretti, incorporando la governance nel processo decisionale quotidiano e consentendo non solo ai tecnologi, ma anche ai leader aziendali, di identificare dove l’intelligenza artificiale può creare un impatto misurabile. Il risultato è un nuovo progetto per la maturità dell’IA basato sulla riprogettazione delle operazioni delle imprese moderne.
“L’adattamento significa in realtà fare meglio le cose esistenti, ma reinventare significa scoprire cose completamente nuove che valga la pena fare”, afferma Hung.
Questo webcast è prodotto in collaborazione con Concentrix.
Questo contenuto è stato prodotto da Insights, il ramo dei contenuti personalizzati di MIT Technology Review. Non è stato scritto dalla redazione del MIT Technology Review. È stato ricercato, progettato e scritto da scrittori, editori, analisti e illustratori umani. Ciò include la scrittura di sondaggi e la raccolta di dati per i sondaggi. Gli strumenti di intelligenza artificiale che potrebbero essere stati utilizzati erano limitati ai processi di produzione secondari sottoposti a un’accurata revisione umana.
