Prepararsi all'IA con la gestione dei cambiamenti

Obiettivi di apprendimento

Al completamento di questa unità, sarai in grado di:

• Riconoscere l'impatto dell'IA su vari settori.
  
• Spiegare come si è evoluta l'IA.
  
• Fornire una sintesi delle sfide che l'implementazione dell'IA pone alle aziende.
  

L'evoluzione dell'IA

L'intelligenza artificiale (IA) si evolve a una velocità impressionante, creando opportunità e sfide completamente nuove in ogni settore e in ogni funzione.

• Sanità: strumenti diagnostici basati sull'IA, pianificazione personalizzata delle terapie e analisi predittiva per individuare in anticipo focolai epidemici
  
• Finanza: rilevamento delle frodi, algoritmi per il trading, assegnazione di punteggi di credito e consulenza finanziaria personalizzata
  
• Vendita al dettaglio: esperienze di acquisto personalizzate, gestione delle scorte e chatbot per l'assistenza clienti
  
• Produzione industriale: manutenzione predittiva, controllo qualità attraverso la visione artificiale e ottimizzazione della supply chain
  
• Automotive: veicoli a guida autonoma, sistemi di assistenza alla guida e manutenzione predittiva
  
• Marketing: analisi del comportamento dei clienti, pubblicità mirata e generazione di contenuti
  
• Risorse umane: selezione del personale basata sull'IA, analisi del coinvolgimento dei dipendenti e gestione della forza lavoro
  

Questi sono solo alcuni esempi delle funzionalità disponibili grazie all'evoluzione dell'IA. Il successo dell'IA nel mondo delle imprese dipende dalla scelta della soluzione giusta e dalla garanzia che l'implementazione avvenga senza problemi.

Già da tempo Salesforce aiuta i clienti a evolversi con l'IA.

• Prima ondata: nella prima ondata, quella dell'IA predittiva, Salesforce ha implementato Einstein. Nel 2014 abbiamo capito che l'IA avrebbe cambiato le relazioni con i clienti, per questo abbiamo creato un team di ricerca interno che ha portato all'uso pionieristico dell'IA per il CRM, con il lancio di Einstein. Questo ha prodotto risultati straordinari per i nostri clienti, che hanno potuto vendere, servire i loro clienti e coinvolgerli in modo più intelligente.
  
• Seconda ondata: l'IA generativa è stata alla base del rilascio dei nostri prodotti GPT, che hanno portato a un'incredibile produttività e a una serie di nuove funzionalità come gli approfondimenti sulle trattative, i riepiloghi degli account e i briefing.
  
• Terza ondata: stiamo rapidamente entrando in una nuova ondata dell'IA, in cui agenti autonomi comunicano tra loro ed eseguono attività per noi. Oggi, Agentforce per Sales è in grado di creare email di follow-up per le vendite in base alle comunicazioni precedenti e alle attività associate all'account. Agentforce per Service consente agli agenti dell'assistenza di usare le risposte contestuali generate dall'IA nelle chat con i clienti.
  

Problematiche che ostacolano il successo dell'implementazione

Le macchine in grado di prendere decisioni complesse che una volta esistevano solo nei libri di fantascienza ora sono una realtà. Tutte le aziende vogliono sfruttare questa opportunità per incrementare la crescita, la produttività e il successo dei clienti.

Tuttavia, oltre il 70% delle trasformazioni basate sull'IA hanno deluso queste aspettative e l'ostacolo più difficile da superare si è rivelato essere il fattore umano.

Sono cinque le principali sfide poste dal fattore umano per l'implementazione dell'IA nelle aziende.

1. Resistenza al cambiamento: l'adozione dell'IA spesso si scontra con l'opposizione dei dipendenti, che temono la perdita di posti di lavoro o lo stravolgimento di processi consolidati.
   
2. Carenza di competenze e preparazione della forza lavoro: L'implementazione dell'IA richiede l'aggiornamento delle competenze dei dipendenti, che devono imparare a lavorare affiancati da tecnologie avanzate. Molte organizzazioni si trovano ad affrontare problemi di miglioramento delle competenze o di riqualificazione della forza lavoro, soprattutto in aree come l'analisi dei dati, le operazioni con l'IA e il machine learning.
   
3. Questioni etiche e bias: sempre più spesso i sistemi di IA, in particolare l'IA generativa, vengono usati per prendere decisioni e i dipendenti sono preoccupati per le implicazioni etiche. L'IA può ereditare pregiudizi dai dati di addestramento, il che può portare a risultati iniqui se non dannosi.
   
4. Fiducia e trasparenza: le caratteristiche di "scatola nera" proprie dell'IA possono suscitare diffidenza nei dipendenti e negli stakeholder. In assenza di comprensione chiara o di trasparenza riguardo al funzionamento dei modelli di IA, in particolare per la generazione di decisioni o contenuti, molti dipendenti evitano di affidarsi ai sistemi di IA.
   
5. Allineamento culturale: l'adozione dell'IA spesso necessita di un cambiamento di rotta nella cultura dell'organizzazione, che porti ad accogliere i processi decisionali basati sui dati e l'automazione. Tuttavia, promuovere questa mentalità può essere difficile, soprattutto nelle aziende in cui si usano prassi operative tradizionali.
   

Se non riescono a risolvere i problemi legati al fattore umano nelle trasformazioni basate sull'IA, si creerà un profondo divario tra visione e realizzazione, che può sfociare in:

• Disallineamento tra business e IT
  
• Ritardi nei processi decisionali
  
• Resistenza, mancanza di fiducia, ansia e paura di fallire
  
• Bassi livelli di produttività e di adozione, uso inefficiente degli strumenti
  
• Ritorno al vecchio modo di pensare e lavorare
  
• Perdita di dipendenti causata dal peggioramento della loro esperienza
  

Se si affrontano in modo proattivo le sfide poste dal fattore umano nella trasformazione bassata sull'IA, implementando una strategia di gestione dei cambiamenti pensata ad hoc, framework etici e una leadership forte, i clienti sapranno passare a nuove modalità di lavoro, velocizzare la creazione di valore e realizzare gli obiettivi aziendali definiti.

Ci vorrebbe un framework apposito per affrontare meglio la gestione del cambiamento… Detto fatto! Nella prossima unità scoprirai LEVERS, ovvero come muovere le leve giuste per implementare al meglio il passaggio all'IA.

Risorse

• Salesforce: Agentforce
• Salesforce: Prodotti basati sull'intelligenza artificiale
• Trailhead: Introduzione all'intelligenza artificiale