Per liberare il valore dell’AI serve l’Organizational Learning

A livello aziendale, derivare significativi benefici finanziari dall’Intelligenza artificiale è possibile solo quando le organizzazioni definiscono molteplici ed efficaci modi in cui gli esseri umani e l’AI possono lavorare e apprendere insieme. La chiave non è usare le macchine quanto imparare con esse in modo sistematico e continuo

Pubblicato il 09 Nov 2020

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Oggi il 70% dei dirigenti di tutto il mondo ha compreso che l’Intelligenza Artificiale può generare valore commerciale (contro il 57% nel 2017); il 59% degli stessi possiede una valida strategia di applicazione del nuovo strumento, rispetto al 39% del 2017; il 57% afferma che l’implementazione dell’AI è già in atto nelle proprie aziende (era il 46% nel 2017). Nonostante le tendenze, solo 1 azienda su 10 genera significativi vantaggi finanziari con l’AI. Questo perché non sa effettivamente come trarne valore.

MIT Sloan Management Review, BCG GAMMA e BCG Henderson Institute hanno pubblicato uno studio dal titolo Expanding AI’s Impact With Organizational Learning frutto di un’indagine su oltre 3.000 manager di 112 Paesi e un esame longitudinale di 4 anni sull’adozione dell’AI a livello intersettoriale e una varietà di casi d’uso. La verità più tangibile è che le aziende che hanno capito come liberare valore dell’AI hanno 6 volte più possibilità di avere successo con l’utilizzo di questo strumento.

Roberto Ventura, Partner di BCG

Il driver di valore più importante dell’AI non sono gli algoritmi, né la tecnologia. È l’umano. Come afferma Roberto Ventura, Partner di BCG “queste aziende cambiano intenzionalmente i loro processi, in modo ampio e profondo, per facilitare l’apprendimento organizzativo con l’AI. Ciò consente loro di agire con precisione quando percepiscono una nuova opportunità e di adattarsi rapidamente quando le condizioni cambiano. Il loro obiettivo strategico è implementare l’organizational learning, non solo il machine learning“.

Per avere successo bisogna imparare con l’AI

La costruzione di capacità fondamentali, come infrastrutture per l’impiego dell’AI, talenti e strategia, aumenterebbe del 19% la probabilità di avere successo. Estendere l’utilizzo dell’AI a diversi use case e andare oltre l’automazione aumenterebbe le probabilità di un altro 18%, mentre avviare un apprendimento organizzativo, attingendo a molteplici modalità di interazione tra uomo e macchina, e creare processi di feedback tra uomo e macchine aumenterebbe le probabilità di un altro 34%.

Le organizzazioni che apprendono attraverso l’uso dell’AI hanno in comune tre caratteristiche: facilitano l’apprendimento sistematico e continuo tra esseri umani e macchine, sviluppano molteplici metodi di interazione tra i due, cambiano per imparare e imparano a cambiare. Il risultato: investire sistematicamente in queste attività determina l’aumento delle probabilità di generare valore del 73%.

“La nostra esperienza italiana suggerisce che le organizzazioni che creano davvero valore attraverso l’AI non solo hanno cambiato i propri processi per utilizzare questi strumenti, ma hanno anche imparato nel tempo attraverso l’AI come migliorare ulteriormente i propri processi. La chiave non è insegnare alle macchine, nemmeno imparare dalle macchine. La chiave è imparare con le macchine, in modo sistematico e continuo” conclude Ventura.

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