Abbiamo visto quanto possa essere utile l’Intelligenza Artificiale nelle aziende, persino in quelle medie e piccole; gli ambiti di applicazione sono moltissimi, e a volte la giusta intuizione da parte dell’ imprenditore permette di sfruttare questa potenzialità al massimo – un piccolo esempio? Un chatbot utilizzato ad uno stand in una fiera, che possa rispondere alle domande dei presenti sui valori aziendali e i servizi offerti.

 

L’introduzione dell’ AI, ovviamente, non è immediata: c’è bisogno di un progetto di attuazione, della modifica di alcune procedure e della ristrutturazione di determinati ruoli. Quali procedure vanno sostituite o modificate? Quali operatori se ne occuperanno? Ma soprattutto, come verrà accolta questa novità in azienda?

 

Non esistono ricette già pronte, ed è necessario formare gli attori coinvolti, eventualmente rivolgendosi a degli esperti. Per introdurre e utilizzare l’AI in un’azienda serve una base teorica e lo sviluppo di competenze specifiche.

 

Una minima conoscenza implica che si conosca l’ambito di intervento dell’AI e gli algoritmi su cui è basata (Machine Learning). Da non trascurare la creazione del vocabolario iniziale e della base di conoscenza.

 

In Italia si sta facendo molto per favorire l’introduzione dell’AI nelle aziende. Molte di queste, tuttavia, sono restie ad adottare questa novità, principalmente per la paura di un investimento sbagliato; i dipendenti, d’altro canto, temono che possa sostituire il loro lavoro.

 

Cerchiamo di smentire alcune di queste paure:

  • Mi ruberà il lavoro? Questa tecnologia non sostituisce il lavoro umano, al contrario richiede operatori con specifiche competenze, semplici da acquisire.

 

  • Ci vogliono delle competenze che ancora non possediamo? Sicuramente, ma basterà rivolgersi al consulente per pianificare un breve percorso di formazione per tutti i dipendenti coinvolti.

 

  • Ci vuole tempo perché entri in funzione in maniera ottimale? Certo, ma si tratta di una fase di formazione: le AI che funzionano tramite Machine Learning o Deep Learning hanno bisogno di un periodo di apprendimento grazie anche ai feedback di utenti.

 

  • È vero che è tutta apparenza, e in realtà non è così funzionale? Al contrario, i campi di applicazione sono tantissimi, ed esistono numerosi studi che confermano l’efficacia di questo tipo di tecnologia; facilita il lavoro degli operatori e rende indimenticabile l’esperienza dei tuoi clienti. Provare per credere!