Strategia di intelligenza artificiale: bilanciare cloud e soluzioni on-premise per ottimizzare costi, prestazioni e sicurezza.

Aziende di ogni dimensione e settore stanno adottando l'intelligenza artificiale per migliorare la produttività e l'efficienza, ma invece di riscontrare benefici da questa strategia, si trovano ad affrontare costi crescenti, difficoltà nell'integrazione degli strumenti e maggiori rischi per la sicurezza.

Come per tutte le nuove tecnologie, l'adozione viene prima, mentre l'implementazione e la governance seguono a distanza di qualche passo. Sono in corso esperimenti in quasi tutti i settori e le lezioni apprese aiuteranno altre aziende a raggiungere un'adozione e una maturità di successo nel campo dell'intelligenza artificiale.

Ma i dipendenti temono di essere sostituiti e a volte dedicano più tempo a mettere in discussione i risultati del loro lavoro basato sull'intelligenza artificiale. Nel peggiore dei casi, aumenta il carico di lavoro per cercare di garantire la fiducia dei dipendenti nella tecnologia e per affrontare le nuove sfide impreviste che derivano dall'adattamento della strategia di intelligenza artificiale.

Costi e sfide future dell'intelligenza artificiale

L'aumento dei costi del codice è una delle maggiori sfide per le aziende. Senza metodi chiari per misurare come i costi del codice si traducano in prestazioni, diventa molto difficile valutare se la spesa per l'IA apporti reali benefici in termini di performance. Ciò è particolarmente vero quando si lanciano modelli nuovi e più potenti, e rimanere all'avanguardia rispetto alla concorrenza significa che i costi, in costante aumento, sono il prezzo da pagare per fare affari.

Tuttavia, anche se i dipendenti hanno appena completato la formazione o impostato un nuovo flusso di lavoro per un singolo modello di IA, l'introduzione del successivo potrebbe aumentare la complessità e annullare qualsiasi nuovo vantaggio in termini di produttività. Pertanto, è necessario trovare un equilibrio tra l'integrazione dell'IA, i costi associati e i vantaggi in termini di produttività percepiti dai dipendenti.

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I maggiori vantaggi finora sono derivati ​​dalla capacità dell'IA di automatizzare le attività ripetitive, liberando i dipendenti. Lo avrete sentito dire spesso, ma i suoi benefici sono reali e tangibili. Che si tratti di riassumere riunioni, redigere documenti, ricercare informazioni interne o aiutare i dipendenti a trovare le informazioni più velocemente, l'IA sta dando alle persone tempo prezioso da dedicare ad attività che richiedono pensiero critico e creatività. I ​​dipendenti sono sempre più consapevoli che il futuro del mondo del lavoro dipende dall'IA e stanno potenziando le proprie competenze con soluzioni digitali. Per avere successo, le organizzazioni devono fornire l'accesso alla tecnologia giusta e creare ambienti in cui le persone si sentano motivate a sperimentare l'IA.

Tuttavia, man mano che un numero crescente di organizzazioni supera questa fase sperimentale , inizia ad adottare un approccio più rigoroso. Si interrogano sulla sicurezza dell'intelligenza artificiale e sull'utilizzo corretto degli strumenti da parte dei dipendenti...

In sostanza, l'intelligenza artificiale dovrebbe mirare a ridurre la complessità. Quando i dipendenti possono svolgere i propri compiti in modo più efficiente, mentre le organizzazioni mantengono il controllo sui costi e sulla governance, allora inizia a emergere il vero ritorno sull'investimento.

Le soluzioni digitali basate sull'intelligenza artificiale offrono ora vantaggi come l'ottimizzazione personalizzata dei dispositivi in ​​base alla personalità dell'utente o l'analisi integrata del sentiment per misurare la soddisfazione dei dipendenti rispetto agli strumenti digitali. Queste innovazioni stanno ridefinendo la gestione dell'esperienza e contribuiscono ad aumentare la soddisfazione e la produttività dei dipendenti. Permettono inoltre ai leader di rimanere in contatto più stretto con i propri dipendenti e di valutare se l'IA migliora la loro esperienza o aggiunge un ulteriore livello di complessità.

• Come prevedete che si evolverà l'infrastruttura di intelligenza artificiale nelle organizzazioni nei prossimi anni?

Continueremo ad assistere a investimenti significativi nelle infrastrutture per l'IA. Tuttavia, la discussione deve andare oltre la semplice capacità, poiché la sola capacità non crea valore per le aziende. La prossima fase si concentrerà sul garantire che l'infrastruttura consenta ai carichi di lavoro di IA di operare dove sono più efficaci. Ciò significa considerare l'endpoint come parte integrante dell'infrastruttura di IA e utilizzarlo per gestire attività specifiche a livello locale, insieme ai servizi cloud e all'edge computing. Allo stesso tempo, possiamo aspettarci una maggiore enfasi su infrastrutture di IA che supportino la governance, la sicurezza e l'efficienza, oltre alla pura potenza di calcolo. Insieme, queste trasformazioni infrastrutturali inizieranno a fornire il valore concreto che dipendenti e aziende si aspettano dall'IA, ma che attualmente non stanno riscontrando.

• Quali sono le tendenze più importanti che state monitorando attentamente nel campo dell'intelligenza artificiale aziendale in questo momento?

Tre tendenze principali mi colpiscono:

Innanzitutto, il passaggio ad architetture di intelligenza artificiale ibride. Le organizzazioni stanno diventando più attente nel determinare quali carichi di lavoro debbano essere eseguiti nel cloud e quali debbano rimanere on-premise.

In secondo luogo, si sta prestando sempre maggiore attenzione agli aspetti economici dell'intelligenza artificiale. Con l'espansione dell'adozione, le aziende stanno analizzando con maggiore attenzione le spese operative, l'efficienza delle infrastrutture e il costo complessivo dell'implementazione dell'IA.

Infine, stiamo assistendo all'evoluzione del ruolo del dispositivo terminale. Per anni, il personal computer è stato considerato semplicemente un dispositivo di accesso. Oggi è diventato una piattaforma di elaborazione intelligente, in grado di eseguire carichi di lavoro di intelligenza artificiale in modo sicuro ed efficiente.

Le aziende non hanno bisogno di un budget enorme per l'IA per implementare con successo queste tre tendenze. Devono semplicemente dedicare del tempo a identificare, attività per attività, dove dovrebbero essere collocate le capacità realmente intelligenti.