Quando pensare all’IA?

Strategia per l'Intelligenza Artificiale (AI)

Vidhi Chugh

AI strategist and ethicist

Distinguere clamore e realtà

Il clamore sull’IA può creare aspettative eccessive, fuorvianti e causa di alti tassi di fallimento nei deployment ML in azienda

¹ Harvard Business Review

Distinguere clamore e realtà

Il clamore sull’IA può creare aspettative eccessive, fuorvianti e causa di alti tassi di fallimento nei deployment ML in azienda

Sviluppo software tradizionale vs IA

                  Software tradizionale

• Regole predefinite
• Logica nel codice
• Code-driven
• Deterministico
• Calcolatore tasse

                  Software IA

• Nessuna istruzione esplicita
• Data-driven
• Pattern di dati mutevoli
• Probabilistico
• ChatGPT

Manutenzione: tradizionale vs IA

Implementazione: tradizionale vs IA

• Oltre il classico ciclo di sviluppo software

Implementazione: tradizionale vs IA

• Oltre il classico ciclo di sviluppo software

Implementazione: tradizionale vs IA

• Oltre il classico ciclo di sviluppo software

Implementazione: tradizionale vs IA

• Oltre il classico ciclo di sviluppo software

Implementazione: tradizionale vs IA

• Oltre il classico ciclo di sviluppo software

Considerazioni strategiche extra per l’IA

Considerazioni strategiche extra per l’IA

Considerazioni strategiche extra per l’IA

Considerazioni strategiche extra per l’IA

Considerazioni strategiche extra per l’IA

Considerazioni strategiche extra per l’IA

Driver di business chiave

Stakeholder

• Priorità

 

 

Driver di business chiave

Stakeholder

• Priorità, ma a scapito di cosa?

 

 

Driver di business chiave

• Team, business unit o processi

Driver di business chiave

• Beneficio vs entità dell’impatto

Driver di business chiave - alternative

 

• Tempo dalla nascita
• Identificato di recente?

 

• Soluzione non IA alternativa
• Regole di business
• Fiducia nella soluzione

Driver di business chiave - dimensione

• Riguarda tutte le unit o un verticale specifico?

Driver di business chiave - complessità del problema

 

• Problema impegnativo?
• Passi o processi aggiuntivi?

 

• Sfide impreviste
• Ostacolano il progresso

Paura dell’automazione

 

• Finora: hype e design thinking

 

• Prossimo: timore di perdere il lavoro per l’automazione
• Minore domanda di abilità cognitive e manuali
• Esempio: raccolta e processing dati

¹ Rapporto McKinsey su "IA generativa e futuro del lavoro in America"

Change management

Change management

Change management

Change management

Change management

Andiamo a fare pratica!

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