L'intelligenza artificiale (AI) è considerata una delle più importanti tecnologie chiave per le aziende e si prevede che avrà una grande influenza sui modelli di business e sui processi aziendali nei prossimi anni. Secondo uno studio di Lünendonk, le aziende intervistate credono anche che l'IA abbia il potenziale per cambiare in modo dirompente il loro intero settore.
Anche se l'intelligenza artificiale è considerata così importante, è sorprendente che lo studio di Lünendonk "Intelligenza artificiale - Campi di applicazione, sfide e obiettivi dei progetti di IA nelle grandi aziende e società" abbia trovato che solo una su quattro delle grandi aziende analizzate ha una strategia di IA dedicata (27%) o anche una definizione di IA (24%). Inoltre, meno di uno su due dei pochi progetti AI è in funzione produttiva nelle aziende intervistate. Le ragioni di questo includono la mancanza di dati o di dati scadenti (71%), la mancanza di know-how nella scienza dei dati (59%), la cultura aziendale (44%), i problemi organizzativi come la mancanza di collaborazione tra i dipartimenti (44%), il budget (45%), gli ostacoli legali (41%) e l'infrastruttura IT insufficiente (38%).
"I dati sono il nuovo petrolio" - questa frase è stata sentita più spesso negli ultimi cinque anni. Se questa analogia è vera, allora bisogna dire che la "qualità del petrolio" nelle aziende tedesche è spesso scarsa, le condutture di dati non si adattano o le singole divisioni aziendali non sono disposte a condividere i loro dati. La grande sfida, specialmente per le aziende non in fase di avvio, è rappresentata dai sistemi IT legacy. "Con una manutenzione pulita dei dati e un'architettura ben definita, le soluzioni legacy possono essere integrate. Ma nell'implementazione operativa, questa è una grande sfida per le aziende. Inoltre, le architetture di dati sono un campo sgradito per loro, poiché il business case diretto è difficile da calcolare", dice Lars Godzik, amministratore delegato di Ginkgo Management Consulting.
Se i compiti nel campo della qualità dei dati e delle architetture di dati non sono fatti, tuttavia, i progetti AI danno risultati sbagliati e falliscono, secondo gli analisti di Lünendonk. Più del 70% delle aziende vede quindi i dati come una sfida importante o molto importante. Inoltre, più della metà dei partecipanti allo studio ha dichiarato che il know-how per l'implementazione di progetti di data science è carente.
Applicazione e potenziale dell'AI
L'intelligenza artificiale non è più così astratta come a volte si pensa. Esiste già un'ampia gamma di casi d'uso in numerose aree di business, come il servizio clienti (67%), il marketing (46%) e le vendite (45%), così come la produzione (55%) e lo sviluppo (45%). Tutti gli intervistati dello studio ritengono che il potenziale dell'IA sarà molto grande in quasi tutte le aree dell'azienda in futuro. Il servizio clienti così come il marketing e le vendite si distinguono in particolare come campi d'azione. Per esempio, attraverso un'interazione individuale e intelligente sette giorni su sette e 24 ore al giorno, le aziende si aspettano più vendite e clienti più soddisfatti. In generale, gli intervistati hanno notato che in molti casi l'IA ha lo scopo di aiutare a preparare le decisioni, ma alla fine è l'essere umano che prende la decisione.
Allo studio
Per lo studio Lünendonk 2019 "Intelligenza artificiale - Campi di applicazione, sfide e obiettivi dei progetti AI in grandi aziende e società", Jonas Lünendonk, amministratore delegato della società di ricerche di mercato e consulenza Lünendonk & Hossenfelder, ha intervistato personalmente 33 CIO, CDO e manager AI di grandi aziende e società. Lo studio è stato condotto in collaborazione con Ginkgo Management Consulting e Ginkgo Analytics, Amburgo.