Il vero vantaggio dell'IA aziendale deriva dalla credibilità

L'intelligenza artificiale sta ridisegnando il modo in cui le aziende pensano alla produttività, ma gli strumenti in sé non sono più l'argomento principale. Ciò che conta è il modo in cui le aziende li valutano e se tali valutazioni sono fondate su reali esigenze aziendali.

In un  recente articolo per  CIO, il CEO di Nitro Cormac Whelan  ha sollevato un'importante questione. Molti fornitori stanno posizionando le funzionalità di base come "AI-powered" senza spiegare cosa significhi effettivamente o come aggiunga valore. Questa tendenza ha creato confusione negli acquirenti, rendendo più difficile distinguere tra innovazione funzionale e dichiarazioni superficiali. Come ha osservato Whelan, l'IA aziendale deve essere valutata in base ai risultati che produce, non al linguaggio usato per promuoverla.

Questo cambiamento di prospettiva sta diventando fondamentale per il modo in cui le organizzazioni efficaci si avvicinano all'IA oggi. L'attenzione si sta spostando dall'hype dei fornitori ai framework di valutazione guidati internamente. I leader aziendali si stanno rendendo conto che il successo dell'adozione dipende dalla loro capacità di porsi domande migliori su prestazioni, integrazione, governance e adattamento a lungo termine. Una volta acquisita questa mentalità, il processo di valutazione diventa più strategico e molto più difficile da far deragliare con il rumore del marketing.

Sei principi che guidano il successo dell'adozione dell'IA

1. Concentrarsi sul business case prima che sullo strumento

Le iniziative di AI di successo iniziano con un problema chiaramente definito. Se un team passa ore a rivedere contratti o a estrarre dati da moduli statici, l'obiettivo dovrebbe essere quello di ridurre questo tempo e migliorare l'accuratezza. La tecnologia è rilevante solo se serve a un obiettivo ben compreso. Quando questa base è stata posta, il processo di valutazione diventa più semplice e molto più produttivo.

2. Inserire l'IA dove le persone già lavorano

Gli strumenti di IA più utili non sono quelli che richiedono attenzione. Sono quelli che migliorano silenziosamente i processi di routine. Un professionista del settore legale dovrebbe essere in grado di scansionare un documento e visualizzare i termini chiave senza abbandonare il proprio flusso di lavoro. Un analista finanziario dovrebbe essere in grado di estrarre dati strutturati da moduli senza creare un nuovo sistema. L'integrazione conta più della novità.

3. Esaminare il modo in cui vengono gestiti i dati

Whelan sottolinea che la funzionalità del prodotto e l'integrità dei dati devono essere valutate insieme. Non è sufficiente che uno strumento funzioni bene. Deve anche rispettare gli standard aziendali in materia di accesso, conservazione, privacy e conformità dei dati. Gli acquirenti devono aspettarsi chiarezza su dove vengono archiviati i dati, come vengono utilizzati e se sono esposti a sistemi di terze parti durante l'elaborazione.

4. Trattare l'alfabetizzazione all'IA come un requisito interfunzionale

Troppi investimenti nell'IA non funzionano perché i team interni non comprendono appieno le funzioni per cui gli strumenti sono stati progettati. I team di ingegneri possono comprendere l'architettura, ma le funzioni operative, commerciali e di customer-facing spesso non hanno il contesto necessario per applicare la tecnologia in modo efficace. Questo gap limita l'adozione e crea inutili attriti. Le aziende che lo stanno colmando stanno ottenendo risultati migliori.

5. Richiedere specificità ai fornitori

I fornitori devono spiegare le loro capacità in termini chiari. Quali compiti migliora lo strumento? Quali sono le prove a sostegno delle prestazioni dichiarate? Quali sono i team che traggono vantaggio dall'adozione e quanto tempo occorre per vedere i risultati? Sono queste le domande che separano i partner credibili da quelli che puntano sulla presentazione piuttosto che sulla sostanza.

6. Usare l'IA per semplificare, non per ristrutturare

L'intelligenza artificiale che aggiunge passaggi, crea dipendenze o introduce nuovi rischi non vale l'investimento. I migliori strumenti eliminano lo sforzo manuale e rendono più efficienti processi già noti. Se una soluzione costringe un team a riorganizzare i flussi di lavoro solo per ottenere guadagni marginali, il business case crolla rapidamente.

Cosa succederà in futuro

La prossima fase dell'adozione dell'IA in azienda sarà caratterizzata dalla chiarezza. Le organizzazioni che si concentrano sui casi d'uso, insistono sulla trasparenza e chiedono risultati misurabili stanno costruendo basi più solide. Gli strumenti che adottano non sono scelti per il branding o per le parole d'ordine. Vengono scelti perché risolvono problemi reali.

Questo è l'approccio che Nitro ha adottato nella creazione delle sue funzionalità di intelligenza artificiale. Ogni funzionalità è stata sviluppata con una sicurezza di livello aziendale, percorsi di integrazione chiari e un valore aziendale tangibile. Non si tratta di un'etichetta, ma del risultato.

Leggete l'articolo completo di Cormac Whelan qui: " Cosa offrono realmente gli strumenti di IA rispetto alla macchina del clamore ".

Per scoprire come Nitro sta applicando l'IA del mondo reale alla produttività dei documenti, visitate il sito  www.gonitro.com/nitro-ai .