L’intelligenza artificiale offre alle aziende un grande potenziale in termini di aumento della propria efficienza, di sviluppo di prodotti più innovativi e di decision-making strategico, ottenendo così un vantaggio competitivo. Christof Zogg, Head of Business Transformation presso Swisscom, spiega nell’intervista perché l’IA è importante per il successo dell’azienda e perché non dovrebbe occuparsene solo il reparto IT.
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Perché l’IA favorisce il successo a lungo termine dell’azienda?
Christof Zogg risponde: Soprattutto per l’enorme potenziale dell’IA in termini di aumento dell’efficienza, reso possibile dagli ultimi sviluppi in particolare nel machine learning (ML), un segmento dell’IA. Ad esempio, i programmi di traduzione vocale, i chatbot per la gestione automatizzata di semplici richieste dei clienti o i cosiddetti modelli Transformer come ChatGPT, tutti strumenti basati sull’intelligenza artificiale generativa e in continua evoluzione, offrono performance impressionanti nell’analisi e nella sintesi testuale. Nello sviluppo software l’IA è uno strumento già ampiamente diffuso: Microsoft afferma che oggi il 58% del codice software che viene registrato in GitHub è stato controllato, commentato o generato dal bot integrato chiamato Copilot.
Quali passi devono intraprendere le aziende per beneficiare dei vantaggi derivanti dall’IA?
Il viaggio nell’era dell’intelligenza artificiale è iniziato solo da poco ed è in continua evoluzione grazie allo sviluppo dell’intelligenza artificiale generativa. Si tratta ora di acquisire esperienza pratica sotto forma di casi di utilizzo concreti, ma non di spettro troppo ampio. I casi di utilizzo adatti all’IA sono infatti spesso il risultato di processi per lo più manuali o dai costi elevati. Allo stesso modo ritengo essenziale che la parte business non lasci unilateralmente all’IT il tema dell’IA/ML. L’IA è troppo importante e ha implicazioni troppo grandi su tutte le forme di lavoro basate sulla conoscenza perché possa essere trascurata dal lato business e dalla direzione aziendale. L’IA e il ML possono essere strumenti molto importanti dal punto di vista strategico, e dopo tutto la strategia è di competenza della dirigenza.
Può citare un esempio di quanto l’IA, in particolare quella generativa, possa essere strategicamente importante?
Questo è l’aspetto più accattivante dell’IA: Può essere utilizzata in modo molto universale. Da un lato nella digitalizzazione del modello aziendale, ossia di tutti i processi necessari per l’acquisizione di nuovi clienti, fornendo così un servizio e sostenendo i clienti esistenti. Esempi concreti sono l’utilizzo dell’analisi testuale (elaborazione automatizzata di fatture o segnalazioni di sinistro), di strumenti per la generazione di testo (creazione automatizzata di rapporti di uscita e riepiloghi documenti) o di Searchbot di eccezionale qualità per temi in ambito HR o contrattualistica clienti, in grado di riassumere comodamente i risultati, utilizzando un linguaggio naturale.
Dall’altro lato, nell’acquisizione di un vantaggio strategico in termini di conoscenze, che di solito si basa sull’addestramento di un modello di previsione che consente, ad esempio, di prevedere con la massima precisione possibile le tendenze riguardanti i prodotti, gli ordini ricevuti o la necessità di rinnovamento delle infrastrutture.
A cosa devono prestare attenzione i decision maker nell’implementazione dell’IA nella loro azienda?
A questo proposito occorre distinguere tra l’utilizzo di un modello ML esistente, che un fornitore ha già allenato per i propri clienti, e una domanda utile in modo specifico per un’azienda, un settore o un Paese. Solo con quest’ultima specializzazione si ottiene un segno distintivo duraturo e quindi un effettivo vantaggio competitivo. Lo stesso vale per tutte le applicazioni dei dati, a prescindere che si voglia realizzare una dashboard o allenare un modello ML, è necessario per prima cosa creare una piattaforma dati affidabile e automatizzata.
Le aziende e i decision maker svizzeri hanno già riconosciuto l’importanza dell’IA?
Secondo un recente sondaggio condotto da Equinix, l’80% delle aziende svizzere intervistate vorrebbe utilizzare l’intelligenza artificiale. La maggior parte di loro, tuttavia, dubita che la propria infrastruttura dati e infrastruttura informatica siano pronte per questo passo. Quindi c’è ancora molto da fare. Con i nuovi servizi basati sull’IA come ChatGPT e Bard di Google, i decision maker si trovano a doversi confrontare in maniera più approfondita con il tema dell’IA. Infatti, una parte dei collaboratori nelle loro aziende li utilizzano già da tempo nel loro lavoro quotidiano, alimentando i modelli ML sottostanti con dati rilevanti per l’attività lavorativa.
Quali aziende e quali settori beneficiano maggiormente dell’IA? Ci sono settori che sfruttano ancora relativamente poco il suo potenziale?
A differenza di altri temi di tendenza in ambito IT, come la blockchain o il metaverso, l’IA/ML ha un’applicazione universale. Da questo punto di vista, tutti i settori hanno margini di miglioramento. Se dovessi citare i settori che ne traggono particolare beneficio, menzionerei il settore farmaceutico, la finanza, la sanità e l’istruzione.
Quali sono al momento le applicazioni di GenAI più utilizzate nelle aziende svizzere?
Esistono tre campi di applicazione per la GenAI, che in realtà vengono sfruttati in tutte le aziende. Analisi e diffusione di testi non strutturati (ad esempio fatture dei fornitori, verbali dei danni o relazioni d’indagine), generazione di documenti di testo (ad esempio riassunti o verbali di riunioni) e Conversational AI sotto forma di chatbot o query di ricerca interne all’azienda.
Nella fase di implementazione dell’IA, le aziende devono occuparsi sia dell’acquisizione dei dati, che dell’addestramento del modello e dell’interpretazione dei risultati. Quali sono le maggiori sfide?
Se un caso concreto di applicazione può essere attuato con successo dipende essenzialmente da due fattori: Dispongo dei dati necessari nella giusta qualità e in quantità sufficiente? Posso allenare con uno sforzo ragionevole un modello che effettui la classificazione o la previsione desiderata con sufficiente precisione e validità?
Come trovano le risposte a queste domande i decision maker? Devono conoscere nel dettaglio l’utilizzo dell’IA oppure questo know-how può essere acquisito assumendo Data Scientists e incaricando fornitori di servizi esterni come Swisscom?
A mio avviso, come per altre tecnologie chiave, come ad esempio il cloud computing, ogni futuro decision maker di successo avrà bisogno di una solida base di conoscenze AI/ML, soprattutto per poter porre le domande giuste e stimare meglio l’utilità e i costi. La scelta di acquisire questo know-how tramite i propri Data Engineer e Data Scientist interni o tramite consulenti esterni dipende dalla singola azienda.
Che impatto ha l’intelligenza artificiale sulle aziende? È da intendersi «solo» come un ampliamento del core business oppure l’intera organizzazione dovrà essere orientata in tal senso, ossia verso una sorta di transizione a un Data Driven Business?
Come per tutti i principali sviluppi tecnici, l’intelligenza artificiale riguarderà l’intera organizzazione, per cui nella fase finale, non sarà sufficiente creare un nuovo team in una qualsiasi business unit aziendale. Da qualche parte, però, il viaggio nell’era dell’intelligenza artificiale deve iniziare, e qui un team dedicato può essere un valido punto di partenza.
Come si affronta lo scetticismo e il rifiuto nei confronti dell’IA all’interno dell’azienda?
Finora abbiamo parlato dell’intelligenza artificiale soprattutto in termini promettenti, ma naturalmente anche questa nuova categoria di tecnologia non è priva di problemi: al contrario, importanti visionari della tecnologia come Elon Musk, Max Tegmark o Geoffrey Hinton sono addirittura seriamente preoccupati per il futuro dell’umanità. In un’azienda svizzera chi prende le decisioni non deve arrivare a tanto, ma, come per la maggior parte delle tendenze tecnologiche, anche in questo caso ci saranno aspettative eccessive ed esagerazioni costose: un motivo in più per i decision maker per iniziare a familiarizzare con l’argomento in modo più approfondito.
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Versione ampliata e aggiornata dell’intervista di luglio 2023.
