Perché ogni sistema AI richiede un assessment preliminare: guida pratica
In questo blog, parliamo da tempo di Intelligenza Artificiale e, se ci segui fin dall’inizio, sai che il nostro obiettivo è sempre stato quello di rendere queste tecnologie comprensibili anche a chi non è un esperto del settore.
Oggi, il termine "Intelligenza Artificiale" viene spesso utilizzato in modo improprio, poiché non tutto ciò che vediamo o sentiamo è realmente AI nel senso più pieno del termine.
Sistemi come ChatGPT rientrano infatti nell’ambito del Machine Learning, che è solo una delle sottocategorie dell’AI.
Infatti l’obiettivo dell’Intelligenza Artificiale, quello più ambizioso, è cercare di replicare le capacità del cervello umano attraverso le macchine, una meta ancora molto distante da ciò che è stato raggiunto finora.
Le tecnologie che usiamo oggi, come quelle basate sull’apprendimento automatico, non sono altro che modelli matematici e statistici capaci di restituire probabilità e previsioni, le quali devono essere interpretate e utilizzate da noi per prendere decisioni o compiere azioni, sia nel mondo reale che digitale.
Abbiamo già esplorato questi temi in articoli precedenti, come Machine Learning: innovazioni, applicazioni e sfide, e altri dove spieghiamo come funziona l’apprendimento supervisionato e non supervisionato, e di come queste tecnologie stanno rivoluzionando settori come la produzione.
Se hai seguito questi argomenti, saprai che parlare di "Intelligenza Artificiale" in senso lato può essere talvolta fuorviante e ciò che è davvero alla base di questi sistemi è qualcosa di molto concreto: i dati.
I dati sono il vero cuore pulsante di queste nuove tecnologie.
Senza dati di qualità - corretti, completi e puliti - nessun sistema di AI sarebbe in grado di funzionare o di generare valore.
I dati alimentano questi algoritmi e permettono loro di restituire risultati che possiamo utilizzare per prendere decisioni informate o compiere nuove azioni.
Infine, questi sistemi si trasformano in soluzioni software che elaborano tali informazioni e generano nuovi insights.
Ma a differenza dei software tradizionali, quelli basati sull’intelligenza artificiale richiedono un approccio diverso.
Mentre per un software classico ci si concentra sull’interfaccia utente e sul flusso delle informazioni, con un sistema AI dobbiamo partire prima dai dati a nostra disposizione.
Solo dopo possiamo pensare all’integrazione e allo sviluppo di interfacce come dashboard, chatbot, assistenti virtuali o API.
Proprio per questo, la prima cosa da fare quando ci si approccia a questi sistemi è un assessment, ovvero un’analisi preliminare delle informazioni e dei dati disponibili in relazione all'obiettivo che vogliamo raggiungere.
Effettuare un assessment non solo ci permette di capire meglio da dove partiamo, ma ci permette anche di delineare il percorso ottimale per arrivare alla nostra meta.
Questo passo preliminare, se eseguito correttamente, consente di risparmiare tempo e risorse, evitando di incorrere in errori costosi e potenzialmente dannosi per l’intero progetto.
Assessment AI: cos’è
L’assessment per l’Intelligenza Artificiale è una fase preliminare cruciale nel processo di integrazione di un sistema AI.
Si tratta di un’analisi approfondita che permette di valutare se l’azienda è effettivamente pronta a implementare la soluzione tecnologica, e in che modo questa può portare il massimo beneficio al business.
A differenza di altre soluzioni software tradizionali, l’intelligenza artificiale richiede un ambiente specifico e condizioni favorevoli per funzionare al meglio.
Un assessment AI serve proprio a misurare le condizioni e ad identificare eventuali lacune che potrebbero impedire il successo del progetto.
Gli obiettivi principali dell’assessment AI sono:
L’assessment è una fase che consente di costruire le fondamenta per l’intero progetto di intelligenza artificiale.
Senza una valutazione accurata, c’è il rischio di partire con un’integrazione incompleta o mal strutturata, che potrebbe portare a sprechi di tempo, risorse e opportunità.
Assessment AI: le fasi
L’assessment AI si articola in diverse fasi, ognuna delle quali riveste un ruolo fondamentale per assicurare che l’integrazione del sistema di intelligenza artificiale sia efficace e allineata alle esigenze aziendali.
Vediamole più in dettaglio in dettaglio.
1. Analisi dei dati disponibili
La qualità dei dati è uno dei fattori più critici per il successo di qualsiasi sistema di intelligenza artificiale.
Il motivo è semplice: i modelli AI si basano sui dati per "apprendere" e fornire previsioni o raccomandazioni.
Se i dati non sono accurati o ben strutturati, l’AI non potrà produrre risultati affidabili.
I dati devono essere puliti, coerenti e rappresentativi del problema che si vuole risolvere.
Dati mancanti o incoerenti possono compromettere le prestazioni del sistema AI, portando a previsioni errate o inefficaci.
Per questo, è fondamentale che i dati siano ben documentati e gestiti con attenzione.
Se vuoi approfondire questo tema ti invito a leggere anche “Data Health o salute dei dati: di che si tratta”.
Un altro aspetto cruciale è la verifica delle fonti da cui provengono i dati.
Le fonti devono essere attendibili e le informazioni devono essere rilevanti per l'obiettivo dell'AI.
Inoltre, bisogna analizzare la struttura dei dati: se sono organizzati in modo chiaro e standardizzato, sarà più semplice elaborarli e utilizzarli nei modelli AI.
I dati grezzi, spesso, non sono subito pronti per l’uso.
La normalizzazione dei dati consiste nel mettere in ordine i dati, standardizzando valori e formati per evitare incoerenze.
La pulizia dei dati, invece, include l’eliminazione di duplicati, la gestione di valori mancanti e la correzione di eventuali errori.
Questo processo garantisce che i dati siano nella forma ottimale per alimentare il sistema AI.
2. Valutare la tecnologia
Un altro elemento centrale nell’assessment è la valutazione dell’infrastruttura tecnologica esistente.
Non tutte le aziende dispongono delle risorse tecnologiche necessarie per supportare un sistema di AI, ed è qui che l'analisi diventa cruciale.
Si inizia con una valutazione delle risorse hardware e software già presenti nell’azienda, come server, capacità di calcolo, archiviazione, reti e strumenti analitici.
L’obiettivo è capire se l'infrastruttura esistente può supportare i carichi di lavoro aggiuntivi che un sistema AI comporta o se sono necessari aggiornamenti.
Dopo aver valutato le risorse attuali, è importante verificare che queste siano compatibili con il sistema AI che si intende implementare.
Alcuni modelli richiedono ambienti tecnologici specifici o particolari configurazioni hardware per funzionare correttamente.
L’analisi serve proprio a evitare problemi tecnici durante o dopo l’implementazione.
Altro aspetto importante e spesso trascurato è la scalabilità dell’infrastruttura.
L’azienda potrebbe aver bisogno di espandere il sistema AI in futuro, e un’infrastruttura che non è scalabile potrebbe diventare un limite.
Infine, la sicurezza.
L’AI tratta grandi quantità di dati, spesso sensibili, e la protezione di queste informazioni deve essere garantita per evitare rischi di violazioni e perdite.
3. Identificare i requisiti di business
L’AI non dovrebbe essere implementata solo per il gusto di farlo: deve risolvere problemi specifici e apportare un reale valore all’azienda.
Questa fase dell’assessment mira a chiarire quali sono gli obiettivi che l’azienda intende raggiungere.
È importante identificare con precisione quali problemi o sfide aziendali si possono affrontare con l’ausilio delle nuove tecnologie.
Ad esempio, automazione di processi ripetitivi, ottimizzazione della supply chain, miglioramento dell'esperienza cliente o la scoperta di pattern nascosti nei dati.
Definire questi problemi permette di stabilire una direzione chiara per lo sviluppo del progetto.
Infine, dopo aver chiarito gli obiettivi, bisogna stimare i benefici concreti che l'AI può portare all'azienda, come una previsione del ritorno sugli investimenti (ROI), valutando i costi di implementazione rispetto ai guadagni attesi in termini di efficienza, riduzione dei costi o aumento delle entrate.
Una stima realistica del ROI aiuta a giustificare l’investimento e a mantenere il progetto allineato alle priorità aziendali.
Assessment AI: criteri da valutare
Un assessment AI ben eseguito è fondamentale per garantire che l'integrazione del sistema di intelligenza artificiale porti i risultati desiderati e sia allineata con gli obiettivi aziendali.
Per determinare se l'assessment ha avuto successo, è necessario seguire alcuni criteri chiave che assicurano che il progetto parta con solide basi.
1. Obiettivi chiari e misurabili
Il primo criterio di successo è la definizione di obiettivi chiari e misurabili.
L’assessment deve permettere all'azienda di identificare con precisione ciò che si vuole ottenere.
Un obiettivo vago come "migliorare l’efficienza" non è sufficiente: è necessario specificare in quale area l’efficienza sarà migliorata, come si misurerà il progresso e quali saranno i risultati attesi.
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Ad esempio, un obiettivo ben definito potrebbe essere "ridurre del 20% i tempi di elaborazione delle richieste dei clienti entro i prossimi 6 mesi".
Un obiettivo così chiaro rende più semplice monitorare i progressi e valutare se l’AI sta effettivamente apportando valore all'azienda.
Senza obiettivi misurabili, diventa difficile valutare l'efficacia e prendere decisioni informate sulle sue future implementazioni.
2. Validazione delle tecnologie da implementare
Un altro criterio essenziale è la validazione delle tecnologie che si intendono implementare.
Durante l'assessment, è necessario testare e valutare le tecnologie disponibili per capire se sono adatte all'ambiente aziendale e se possono integrarsi con le infrastrutture esistenti.
Non tutte le soluzioni AI sono uguali, e scegliere quella sbagliata può portare a inefficienze e difficoltà tecniche.
Questa fase di validazione include proof of concept (PoC) e test pilota, che consentono di verificare se la tecnologia AI scelta può effettivamente risolvere i problemi identificati e raggiungere gli obiettivi prefissati.
È importante condurre questi test prima di procedere all'implementazione su vasta scala, per evitare di investire in tecnologie non adatte o che potrebbero risultare troppo costose rispetto ai benefici attesi.
3. Definizione di metriche di performance e KPI
Il terzo criterio di successo riguarda la definizione di metriche di performance e KPI (Key Performance Indicators) che permettano di monitorare il progresso e l’impatto dell’intelligenza artificiale nel tempo.
Le metriche di performance aiutano a quantificare il successo del sistema AI, monitorando come sta influenzando le operazioni aziendali e se sta raggiungendo gli obiettivi prefissati.
I KPI dovrebbero essere strettamente collegati agli obiettivi di business e fornire una misura concreta del rendimento dell’AI.
Ad esempio, KPI utili potrebbero includere:
Monitorare queste metriche consente di apportare eventuali correzioni o miglioramenti al sistema AI, assicurando che continui a generare valore per l'azienda.
Senza KPI ben definiti, diventa difficile capire se l'AI sta davvero contribuendo al successo dell'azienda o se occorre intervenire per ottimizzarne l'uso.
Assessment AI: benefici
Effettuare un assessment AI preliminare prima di procedere con l'implementazione consente di identificare e mitigare i rischi, di ottimizzare le risorse disponibili e di assicurarsi che il sistema AI sia realmente allineato alle esigenze specifiche dell'azienda.
1. Riduzione dei rischi di implementazione
Uno dei vantaggi principali di un assessment è la significativa riduzione dei rischi associati all'implementazione di un sistema AI.
Senza una valutazione accurata, si rischia di incorrere in errori costosi, come la scelta di tecnologie inadatte o il mancato allineamento dell'AI agli obiettivi di business.
Un assessment approfondito permette di identificare preventivamente le sfide tecniche, i limiti dell'infrastruttura e la qualità dei dati disponibili.
Questo consente all'azienda di prepararsi meglio e di risolvere eventuali problemi prima di procedere con la fase di implementazione vera e propria, evitando di sprecare risorse su soluzioni non ottimali.
Inoltre, un assessment aiuta a prevenire errori di integrazione che potrebbero rallentare o compromettere il progetto.
Ad esempio, se il sistema AI non è compatibile con l’infrastruttura esistente, si possono pianificare adeguamenti o aggiornamenti tecnici, riducendo i tempi di inattività o le interruzioni dei processi aziendali.
2. Ottimizzazione del tempo e delle risorse
L'assessment AI preliminare permette di pianificare in modo più efficiente l'intero progetto, ottimizzando sia il tempo che le risorse necessarie.
Grazie all'analisi dei dati disponibili, delle infrastrutture tecnologiche e degli obiettivi di business, è possibile delineare un piano di implementazione ben strutturato e realistico.
Questo evita sprechi di risorse, come l'investimento in tecnologie che non offrono un ritorno adeguato o che richiedono un eccessivo sforzo di adattamento.
Un assessment ben condotto permette di stabilire una roadmap chiara e di allocare le risorse in modo ottimale.
Ad esempio, se si scopre che i dati disponibili non sono sufficientemente puliti o normalizzati, si può destinare tempo e personale alla loro preparazione, invece di affrontare questo problema a metà del progetto, quando potrebbe causare ritardi e costi aggiuntivi.
Ottimizzando l’utilizzo delle risorse, l’azienda può anche evitare di sovraccaricare il personale con attività non pianificate, migliorando così l’efficienza e mantenendo il focus sugli obiettivi prioritari.
3. Maggiore adattamento del sistema AI alle esigenze aziendali
Ogni azienda ha esigenze uniche e, per questo motivo, l’AI deve essere adattata specificamente al contesto in cui viene implementata.
Un assessment AI preliminare permette di personalizzare il sistema in base agli obiettivi strategici dell'azienda e ai suoi processi operativi, garantendo che la soluzione scelta risponda effettivamente ai bisogni specifici.
Durante l’assessment, vengono analizzati i problemi aziendali che l’AI dovrà risolvere, i flussi di lavoro esistenti e le caratteristiche dei dati disponibili.
Questo permette di adattare il sistema AI in modo che si integri perfettamente nelle operazioni quotidiane dell'azienda e contribuisca in maniera concreta al miglioramento dei processi.
Senza un assessment, c’è il rischio di implementare una soluzione generica che non riesce a soddisfare le reali necessità dell’azienda.
Grazie a questo passaggio, invece, si può sviluppare un sistema AI su misura, massimizzando così il valore dell’investimento.
Assessment AI: case study
Per comprendere meglio l’importanza di un assessment AI, vediamo un esempio pratico di successo.
Questo caso dimostra come un'analisi accurata delle esigenze aziendali e delle risorse disponibili possa fare la differenza tra un’implementazione efficace e un progetto fallimentare.
Un'azienda del settore manifatturiero stava cercando di implementare un sistema di AI per migliorare l'efficienza della propria catena di approvvigionamento.
La sfida principale era l'ottimizzazione dei tempi di consegna dei materiali necessari per la produzione, riducendo al contempo i costi di inventario.
Prima di procedere con l'integrazione del sistema AI, l'azienda ha deciso di condurre un assessment AI.
Questo ha permesso di analizzare i dati raccolti nei processi di approvvigionamento e produzione, e di valutare la preparazione tecnologica dell'infrastruttura aziendale.
L'assessment ha rivelato che i dati disponibili erano frammentati tra vari dipartimenti e mancava una chiara strategia per centralizzarli e normalizzarli.
Inoltre, l'infrastruttura tecnologica non era completamente adeguata per supportare l'integrazione dell'AI, in particolare per quanto riguarda la scalabilità del sistema e la sicurezza dei dati.
Grazie a queste informazioni, l'azienda ha potuto adottare misure correttive prima di iniziare l'implementazione, centralizzando e pulendo i dati, migliorando l'infrastruttura tecnologica e definendo obiettivi di business chiari come “ridurre del 15% i tempi di approvvigionamento e abbassare i costi di inventario del 10% entro il primo anno”.
Una volta che il sistema AI è stato integrato, l'azienda ha iniziato a vedere miglioramenti significativi già nei primi sei mesi.
Grazie ai dati centralizzati e puliti, l'intelligenza artificiale è stata in grado di fornire previsioni più accurate sulla domanda futura e di ottimizzare gli ordini di approvvigionamento in base alle esigenze reali della produzione.
Questo ha permesso di ridurre del 20% i tempi di consegna dei materiali, superando l'obiettivo iniziale del 15%.
Inoltre, l'ottimizzazione delle scorte, grazie all'intelligenza artificiale, ha ridotto i costi di inventario del 8%.
L'infrastruttura tecnologica aggiornata si è rivelata scalabile, consentendo all'azienda di adattarsi rapidamente all’aumento della domanda e di implementare ulteriori sistemi AI in altre aree dell'attività.
Come noi di DataDeep possiamo aiutarti
Un assessment AI è un passaggio cruciale per garantire il successo di qualsiasi progetto di intelligenza artificiale.
Attraverso un'analisi approfondita dei dati disponibili, delle infrastrutture tecnologiche e degli obiettivi aziendali, è possibile ridurre i rischi, ottimizzare l’utilizzo delle risorse e adattare il sistema AI alle esigenze specifiche di ogni business.
Senza questa fase, si rischia di compromettere l'efficacia dell'AI e di incorrere in costi e tempi maggiori per correggere eventuali problemi successivi all'implementazione.
Con un assessment accurato, le aziende possono assicurarsi che l’intelligenza artificiale porti reali vantaggi, migliorando processi, aumentando l’efficienza e contribuendo alla crescita aziendale.
Affrontare l’implementazione di un sistema AI richiede un approccio strategico e mirato.
Noi di DataDeep comprendiamo che l'intelligenza artificiale non è una soluzione pronta all'uso, ma richiede un’attenta valutazione delle risorse, degli obiettivi e delle infrastrutture prima di essere implementata con successo.
Per questo motivo, il nostro team di esperti lavora a stretto contatto con i clienti per analizzare in profondità la situazione di partenza, identificare i punti critici e sviluppare soluzioni AI personalizzate.
Fin dal primo contatto, trattiamo ogni progetto come unico, perché sappiamo che ogni azienda ha esigenze e sfide specifiche.
Che tu stia cercando di ottimizzare i processi aziendali, migliorare l'efficienza operativa o implementare strumenti avanzati di analisi dei dati, siamo qui per accompagnarti in ogni fase del progetto.
La nostra esperienza nel campo dell'intelligenza artificiale ci consente di guidarti con sicurezza verso una soluzione che offra risultati concreti e misurabili.
Se vuoi scoprire come un assessment preliminare e un’implementazione AI su misura possano trasformare il tuo business, ti invitiamo a contattarci per una consulenza personalizzata.
Siamo a tua disposizione per discutere le tue esigenze e valutare insieme come possiamo aiutarti a sfruttare al meglio l'intelligenza artificiale nella tua azienda.
📞 Telefono: 0163 03 50 14 ✉️ Email: ai@datadeep.it
Siamo qui per aiutarti a massimizzare il valore dell’AI nel tuo business e a garantirti un’implementazione di successo.
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