10 best practice per l’IA nell’IT

#1 Pensare più agli utenti e meno alla tecnologia

Molte aziende si concentrano fortemente sulle nuove tecnologie e arrivano quasi a considerarle un fine in sé. Ad esempio, spesso nasce il desiderio di utilizzare uno specifico strumento semplicemente perché alcuni concorrenti lo stanno già facendo. Oppure si segue l’ambizione di essere particolarmente innovativi, un approccio che deriva soprattutto da molte strategie “AI First”.

Al contrario, le implementazioni che si concentrano maggiormente sulle esigenze e sulle aspettative degli utenti tendono a generare un valore significativamente superiore. Le soluzioni di IA non dovrebbero mai essere introdotte solo perché sono molto diffuse o visibili, ma soprattutto perché forniscono un supporto concreto.

I collaboratori che utilizzeranno la tecnologia devono essere coinvolti il prima possibile. Ha senso interpellare direttamente gli utenti sulle loro aspettative e preferenze in materia di IA e documentarne le risposte. Combinando queste informazioni con il budget IT, gli obiettivi strategici e i requisiti tecnologici e di sicurezza, è possibile elaborare un piano d’azione che verrà successivamente valutato una volta completata l’implementazione.

In questo modo, i team coinvolti possono valutare chiaramente quanto l’approccio orientato agli utenti sia stato efficace e quali insegnamenti possano essere tratti per avviare un processo di miglioramento continuo nell’introduzione e nell’utilizzo delle tecnologie.

#2 Sviluppare prima la maturità nell’IA

Quando implementano l’IA, molte aziende pensano principalmente al risultato finale. Vogliono ottenere miglioramenti significativi e risultati misurabili nel più breve tempo possibile. Sebbene ciò sia comprensibile, questo obiettivo può essere raggiunto in modo molto più efficace facendo prima un passo indietro e lavorando sulla maturità dell’organizzazione rispetto all’IA.

Questa maturità si raggiunge quando fattori quali la gestione dei processi, la gestione delle informazioni, le competenze e persino la cultura aziendale sono pronti a supportare un’implementazione e un utilizzo efficaci dell’IA.

#3 Offrire formazione

Un’adozione estesa dell’IA all’interno di un’azienda può cogliere impreparati alcuni collaboratori. Questo è particolarmente vero quando l’introduzione avviene in modo rapido e improvviso, come spesso accade in contesti caratterizzati da una forte pressione competitiva.

Per questo motivo, è consigliabile offrire programmi di formazione adeguati il prima possibile e consentire ai collaboratori di prepararsi con sufficiente anticipo alle applicazioni di IA previste. L’ideale è proporre corsi specifici che rispondano alle esigenze individuali dei singoli collaboratori. In ogni caso, tutte le persone coinvolte dovrebbero avere l’opportunità di prepararsi adeguatamente ai futuri processi, alle aspettative e agli obiettivi.

#4 Prima ottimizzare, poi automatizzare

Questo principio merita di essere ricordato come un vero e proprio mantra. La logica che lo sostiene punta a ottenere elevata qualità su larga scala, ossia un livello eccezionale di efficienza. I processi devono essere prima ottimizzati e solo successivamente automatizzati tramite l’IA. In caso contrario, l’automazione non farebbe altro che replicare gli errori esistenti e perpetuare le imprecisioni presenti in processi non ancora sufficientemente maturi.

Non solo per ottenere successi nel medio e lungo termine, ma anche per raggiungere risultati complessivamente migliori, vale la pena investire un po’ più di tempo all’inizio per ottenere risultati davvero soddisfacenti in seguito.

#5 Tenere sotto controllo le attività ripetitive

Spesso ci si aspetta che le applicazioni di IA creino qualcosa di completamente nuovo, aprano territori inesplorati e guidino una trasformazione radicale. In realtà, il loro impatto è spesso meno spettacolare e più contenuto, ma comunque ricco di valore e capacità innovativa. L’IA si occupa principalmente delle attività ripetitive, consentendo ai collaboratori di risparmiare molto tempo, ridurre i costi opportunità e dedicare più spazio alla creatività e alla creazione di valore.

Quando un’azienda calcola il tempo risparmiato grazie a molte applicazioni di IA e il valore derivante dal miglioramento dei risultati e dalla prevenzione degli errori, diventa evidente come possa trarne benefici economici concreti, a condizione che l’approccio adottato sia corretto.

Più che concentrarsi esclusivamente sul prossimo grande salto tecnologico, le organizzazioni dovrebbero quindi dare priorità ai benefici pratici che l’IA offre nelle attività quotidiane.

#6 Concentrarsi su piccoli casi d’uso

Se il lavoro di routine rappresenta una fonte di valore dell’IA spesso sottovalutata, il miglior approccio consiste nell’affrontare progressivamente numerosi piccoli problemi e attività. Questo promette un’implementazione dell’IA molto più efficace rispetto a progetti ampi, complessi ed eccessivamente ambiziosi.

Ogni grande viaggio inizia con un piccolo passo, e le aziende dovrebbero quindi affrontare i singoli aspetti con pazienza, determinazione e concentrazione.

Le seguenti aree possono risultare particolarmente utili:

• Riepiloghi dei ticket
• Documentazione
• Knowledge management e self-service
• Automazione di singoli processi standard
• Instradamento dei ticket

#7 Ottimizzare il knowledge management

Il modo in cui le aziende gestiscono conoscenza, dati e informazioni è importante per l’utilizzo dell’IA sotto diversi aspetti:

1. Le conoscenze esistenti, i grandi volumi di dati e le procedure considerate best practice costituiscono una base essenziale che consente all’IA di operare a un livello elevato.
   
   
2. L’IA può rendere molto più accessibile l’enorme patrimonio di conoscenze presente all’interno di un’organizzazione. Una volta catalogate, queste informazioni possono essere recuperate facilmente dai collaboratori utilizzando il linguaggio naturale.
   
   
3. L’apprendimento automatico genera nuove conoscenze che le aziende possono utilizzare, ad esempio, per ottimizzare i propri processi e workflow.

In realtà, a causa di fattori come la complessità, la mancanza di struttura e un’organizzazione insufficiente, le aziende sfruttano spesso solo una piccola parte delle conoscenze di cui dispongono. Utilizzare meglio questo patrimonio informativo consente quindi di liberare un enorme potenziale ancora inutilizzato.

#8 Ottimizzare e perfezionare i prompt

Quando un’applicazione di IA non produce i risultati desiderati, molte organizzazioni pensano immediatamente a sostituirla con un’altra soluzione. Tuttavia, spesso lo strumento esistente potrebbe già fornire il risultato atteso se gli input fossero semplicemente più precisi e meno ambigui. Il prompt engineering è un fattore importante che viene frequentemente sottovalutato o a cui viene dedicata un’attenzione insufficiente.

In sintesi, l’efficacia dell’IA dipende in larga misura dalla qualità degli input. A seconda del tipo di attività, è importante fornire il contesto, descrivere chiaramente gli obiettivi, specificare i requisiti di dettaglio e, nel caso di problemi IT, includere i messaggi di errore completi.

#9 Considerare sicurezza e protezione dei dati

La sicurezza informatica legata all’IA viene spesso trascurata, sia per mancanza di esperienza, sia per la fretta di implementare le soluzioni, sia per la convinzione che non accadrà nulla di problematico.

In nessun caso si dovrebbero inserire in un’applicazione di IA dati dei clienti, dati personali, informazioni riservate o conoscenze aziendali interne senza averli prima verificati adeguatamente.

Molti incidenti di sicurezza e violazioni dei dati si verificano proprio perché manca sufficiente chiarezza su questo tema. Spesso gli utenti semplicemente non si rendono conto che le informazioni condivise rientrano già nella categoria dei dati sensibili o delle conoscenze strategicamente preziose. Per questo motivo, l’unica soluzione efficace consiste nel definire linee guida chiare sull’utilizzo dell’IA da parte dei collaboratori.

#10 Comunicare in modo trasparente e chiaro

Quando l’implementazione di nuove applicazioni di IA viene guidata principalmente attraverso un approccio top-down, in genere incontra minore comprensione, collaborazione e coinvolgimento. Problemi come una limitata accettazione iniziale, timori e incertezza possono essere affrontati al meglio attraverso una comunicazione trasparente fin dall’inizio.

Lo scetticismo è notevolmente ridotto quando tutti sono informati sul progetto e sulle sue singole fasi fin dal principio. Questo crea probabilità di successo molto più elevate rispetto a lasciare i collaboratori nell’incertezza, magari per timore della loro reazione.

Conclusione: l’utilizzo dell’IA funziona, con le giuste best practice

Il modo in cui le aziende sfruttano le nuove tecnologie di IA nell’IT è diventato un elemento cruciale. L’utilizzo dell’IA in sé raramente è oggetto di discussione. I veri fattori di successo sono piuttosto le strategie e le pratiche adottate per ottenere il massimo valore possibile da applicazioni, strumenti e funzionalità.

Per questo motivo, vale la pena applicare le best practice più appropriate, implementare quelle più adatte e monitorare costantemente il modo in cui l’IA viene utilizzata. La maturità nell’IA, l’attenzione alle attività ripetitive e ai piccoli casi d’uso, nonché un efficace sistema di knowledge management rappresentano fattori particolarmente importanti.

L’aspetto fondamentale è che le aziende non implementino e utilizzino l’IA in modo casuale o disorganizzato. Al contrario, dovrebbero agire in maniera strategica e lungimirante, sviluppando un approccio personalizzato che risponda alle proprie esigenze specifiche e tenga conto di diversi fattori rilevanti.

Tra questi fattori, la scelta della giusta soluzione software svolge un ruolo fondamentale. In particolare nelle fasi iniziali dell’adozione dell’IA, modelli di utilizzo flessibili possono rappresentare un’opzione particolarmente vantaggiosa.