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Come l’Intelligenza Artificiale trasforma il ruolo dei manager

L’AI: Una Rivoluzione nella Presa Decisionale Strategica

L’Intelligenza Artificiale sta cambiando il panorama del business e sta diventando lo strumento indispensabile per i manager che cercano di navigare nel complesso ecosistema aziendale governato dai dati. Come l’Intelligenza Artificiale trasforma il ruolo dei manager e le loro necessità?

Abbiamo visto come l’AI Generativa ha anche il potenziale di aggiungere consapevolezza contestuale e decision-making simile a quello umano ai flussi di lavoro aziendali, e potrebbe quindi cambiare radicalmente il modo in cui facciamo affari. I manager sono pronti ad affrontare questo cambiamento? Al di là dell’essere preparati a percorrere nuovi percorsi tecnologici, i dubbi non mancano e sono di natura molto concreta.

Rimangono domande su come individui e imprese potrebbero effettivamente utilizzare l’AI Generativa per ottenere guadagni di efficienza, miglioramenti del prodotto, nuove esperienze o cambiamenti operativi.

L’AI Generativa potrebbe costruire nuovi modelli di business sostenibili?

Alcuni dei rischi più importanti da affrontare riguardano la privacy e la sicurezza, la gestione dei pregiudizi, la trasparenza e la tracciabilità dei risultati, la proprietà intellettuale e l’accesso equo, soprattutto per coloro che corrono un rischio maggiore di perdere il lavoro. Di conseguenza, i partecipanti dovrebbero bilanciare commercializzazione, regolamentazione, etica, co-creazione e persino filosofia, oltre ad espandere il gruppo di pensatori e contributori oltre i tecnologi e gli appassionati.

Come l’Intelligenza Artificiale trasforma i manager?

L’era digitale ha portato con sé un’esplosione di dati. Ogni transazione, interazione cliente e operazione genera dati che, se analizzati correttamente, possono rivelare preziosi insight. L’AI, con le sue capacità di apprendimento automatico e analisi profonda, permette ai manager di scavare in questi dati, identificando pattern e tendenze che non sarebbero altrimenti visibili. Questo consente una prendere decisioni più informate, riducendo la speculazione e aumentando l’efficacia delle strategie aziendali.

L’ascesa dell’IA Generativa nel Business

L’intelligenza artificiale è diventata un argomento che tocca anche le persone comuni, non solo le multinazionali ma la sua adozione da parte delle aziende comporta un certo grado di rischio etico. Le organizzazioni devono dare priorità all’uso responsabile dell’IA generativa, garantendo che sia accurata, sicura, onesta, potenziante e sostenibile.

Nuove ricerche condotte dal team McKinsey mostrano che il 67% dei leader IT senior sta dando priorità all’IA generativa per la loro azienda nei prossimi 18 mesi, di questi un terzo (33%) la nomina come priorità principale. Le aziende stanno esplorando come potrebbe influenzare ogni parte dell’azienda, inclusi vendite, servizio clienti, marketing, commercio, IT, legale, HR e altri.

Altro tema espresso dai leader IT senior è quello di poter fornire alle persone uno strumento tecnologico AI affidabile. Infatti ben Il 79% ha espresso preoccupazioni sul fatto che queste tecnologie portino potenziali rischi per la sicurezza, e un altro 73% è preoccupato dalla veridicità e correttezza de risultati.

Le necessità del management

Le aziende devono attenersi alle normative pertinenti alle rispettive industrie che variano a seconda del tipo di settore, per esempio sanità e banche avranno necessità di proteggere dati sensibili così come il settore servizi o meccanica dovrà lavorare sulle implicazioni etiche se il contenuto generato è inesatto, inaccessibile o offensivo. Ad esempio, il rischio di danno quando un chatbot IA generativo fornisce istruzioni errate per cucinare una ricetta è molto inferiore rispetto a quando fornisce a un lavoratore del settore istruzioni per riparare un pezzo di macchinario pesante. Per cui una delle prime necessità individuate è senz’altro quella di avere chiare linee guida etiche da poter comunicare e trasmettere in un modello di business potenziato con AI.

4 Argomenti per le linee guide nel rispetto delle esigenze del management

Precisione e controllo: Le organizzazioni devono essere in grado di addestrare i modelli di IA sui propri dati per fornire risultati verificabili che bilancino precisione e accuratezza. È importante comunicare quando c’è incertezza riguardo alle risposte dell’IA generativa e permettere alle persone di validarle. Ciò può essere fatto citando le fonti da cui il modello trae le informazioni per creare contenuti, spiegando perché l’IA ha fornito la risposta che ha dato, evidenziando l’incertezza e creando barriere che impediscono l’automazione completa di alcuni compiti.

Sicurezza Fare ogni sforzo per mitigare i bias conducendo valutazioni e testing al fine di proteggere la privacy di qualsiasi informazione personalmente identificabile presente nei dati utilizzati. Essere in grado di identificare vulnerabilità che potrebbero essere sfruttate da malintenzionati è sicuramente uno dei punti da rafforzare per poter utilizzare il modello senza incorrere in attacchi informatici davvero dannosi come la riproduzione a fini illegali.

Onestà Quando si raccolgono dati per addestrare e valutare i nostri modelli, è necessario rispettare la provenienza dei dati e garantire che ci sia il consenso per utilizzare tali dati. Ciò può essere fatto sfruttando dati open-source e forniti dall’utente. La trasparenza è la chiave per tutelare e tutelarsi nei confronti di clienti e fornitori.

Empowerment L’AI dovrebbe più spesso svolgere un ruolo di supporto non di sostituzione. Oggi, l’AI è un ottimo assistente. ricordiamo però che in settori dove l’empatia e la fiducia umana fanno la differenza, è importante studiare i processi decisionali in modo tale che l’ultima parola o intuizione, spetti comunque all’essere umano coinvolto. L’accessibilità e la trasparenza sono essenziali anche per costruire rapporti di fiducia con contributori di contenuti, creativi e chi analizza i dati.

Formazione per i manager sull’AI

La formazione dei manager per lavorare efficacemente con l’AI non significa necessariamente diventare esperti di data science o di programmazione, ma piuttosto comprendere le capacità, le potenzialità e le limitazioni dell’AI. Abbiamo individuato una serie di obiettivi formativi per i manager che hanno intenzione di investire nell’AI Generativa.

  • Fondamenti dell’AI: Una comprensione di base di cosa sia l’AI, come funziona e quali sono le sue applicazioni principali. Questo aiuterà i manager a identificare le opportunità in cui l’AI può essere applicata all’interno della loro organizzazione.
  • Etica e Responsabilità dell’AI: Con la crescente adozione dell’AI, emergono questioni etiche e di responsabilità. I manager dovrebbero essere formati su come utilizzare l’AI in modo etico e responsabile.
  • Gestione dei Dati: Una comprensione di base di come vengono raccolti, elaborati e utilizzati i dati è fondamentale, dato che l’AI si basa in gran parte sull’analisi dei dati. In questo modo sarà possibile sviluppare una attenta valutazione dei progetti e del pensiero Critico: Mentre l’AI può fornire previsioni e analisi, il pensiero critico è essenziale per valutare e interpretare questi risultati.
  • Gestione del Cambiamento: L’introduzione dell’AI porta cambiamenti significativi nelle operazioni e nella cultura aziendale. Le competenze nella gestione del cambiamento aiuteranno a guidare con successo queste transizioni potenziando allo stesso tempo le abilità di Leadership necessarie a guidare team di esperti AI

Conclusioni

L’Ai sta ridefinendo il panorama aziendale, offrendo opportunità senza precedenti per l’innovazione e la crescita. Tuttavia, con queste opportunità vengono anche responsabilità. Le aziende e i manager devono essere preparati, informati e proattivi nel loro approccio ponendosi anche come garanti per la sicurezza e la protezione di team, clienti e fornitori. Possiamo quindi riassumere la trasformazione del ruolo dei manager in 4 aspetti chiave di sviluppo del business:

  1. Ruolo Crescente dell’IA nel Decision Making
  2. Trasparenza e la responsabilità
  3. Implicazioni Etiche dell’IA
  4. Formazione e Preparazione

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