Strategie AI: proattività e innovazione aziendale

Integrate nelle applicazioni e nei sistemi che supportano l’attività aziendale, le soluzioni di AI stanno modificando il modo di lavorare delle persone. Aiutandole ad affrontare una complessità non più sostenibile senza il supporto di queste tecnologie e suggerendo le azioni da attuare

È davvero marcata la continua diffusione dell’AI all’interno delle imprese. Soprattutto attraverso l’utilizzo di quei prodotti software, applicazioni e sistemi di governance, che hanno integrati in sé (embedded) una serie di funzionalità di AI che li rendono sempre più “autonomi” nelle decisioni e proattivi nell’indicare soluzioni e/o miglioramenti all’operatività degli utenti.

Gli esempi sono numerosi. Ad esempio sempre più ambienti di IT governance e process management si basano su tecniche di machine learning per verificare, al variare delle forme organizzative aziendali piuttosto che in rapporto a variabili legate alla domanda o al rilascio di un progetto innovativo, quali cambiamenti di processo siano necessari per raggiungere il risultato ottimale. Fornendo anche indicazioni di quali cambiamenti, sul fronte delle competenze e del disegno organizzativo, sarebbero necessari.

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Fonte: Deloitte

Stessa cosa avviene nell’ambito, delicato, del rapporto impresa-cliente, dove ambienti di Crm si arricchiscono di funzioni di “intelligent” collaboration integrate in rapporto al disegno organizzativo aziendale e agli obiettivi lavorativi, garantendo viste unificate e interfacce in linguaggio naturale (ChatGPT sta rivoluzionando quest’area) ed effettuando un tracking continuo di tutti i canali di interazione azienda-cliente con modelli predittivi sempre aggiornati, finalizzando l’analisi dei leads a indicare le migliori opportunità di business.

Altra area strategica riguarda la cybersecurity. In questa nostra economia digitalizzata, muoversi in un contesto di incertezza da cybercrime è ormai divenuto elemento strutturale. 

Per questo l’applicazione di tecniche di Intelligenza Artificiale e Machine Learning nella valutazione del rischio non solo tecnologico e di operatività, ma di diretto impatto sul business, sta avendo grande diffusione. 

Viene effettuata un’analisi predittiva per il rilevamento delle minacce e una conseguente attività di risposta realizzata in automatico dai sistemi. 

Infine la complessa attività di analisi dei dati relativi al continuo variare delle minacce è possibile grazie a un’Intelligenza Artificiale evoluta in grado di garantire livelli automatici di orchestrazione e governance dei sistemi a protezione dei differenti attacchi.

Infine, ultimo di tanti altri esempi possibili è lo sviluppo di codice. La programmazione strutturata, non integrata con tecniche low-code e/o con sistemi automatizzati e intelligenti di AI rischia, in una condizione di business costantemente variabile, di appesantire la capacità di modernizzazione del patrimonio applicativo aziendale con tempi e costi non sostenibili. 

Già oggi molte imprese usano sistemi autonomi a base AI per il testing, la produzione di documentazione del codice, la software quality, il maintenance applicativo, il security testing e in genere a supporto dei team di programmazione nelle varie fasi del ciclo di sviluppo. 

Ad esempio nella comprensione tra codice scritto e funzioni correlate nelle fasi di assessment; nell’analisi applicativa per individuare quali porzioni di codice in funzione dell’obiettivo operativo devono essere modernizzate; infine in tutte quelle fasi di check pre-rilascio dell’applicazione in cui vanno effettuati tutti i test primari affinché venga garantita l’operatività aziendale, una fase cruciale se pensiamo alle applicazioni “business critical” di banche, ospedali, aeroporti e di tutto ciò che ormai vive la propria attività su tecnologie digitali sempre più “intelligenti”.

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