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L’Intelligenza Artificiale (IA) svolge un ruolo sempre più importante in ambiti come l’IT Service Management (ITSM). Molte organizzazioni desiderano implementare applicazioni di IA il più rapidamente possibile per stare al passo con la concorrenza, promuovere l’innovazione o semplicemente lavorare in modo più efficiente.
Poiché il modo in cui le aziende utilizzano l’IA rappresenta oggi un importante fattore di differenziazione competitiva, una valutazione accurata della maturità dell’IA è di fondamentale importanza. Questo articolo spiega che cosa si intende esattamente con questo concetto e come migliorare il proprio livello di maturità dell’IA.
Numerose aziende adottano strumenti di IA prima di essere realmente pronte a farlo. Secondo una recente ricerca di EasyVista (società madre di OTRS), la grande maggioranza delle aziende utilizza già l’IA nell’ITSM. Tuttavia, solo il dodici per cento dispone di un framework ITSM completamente maturo, indispensabile come base per le applicazioni di IA. Può verificarsi anche il caso opposto, sebbene molto più raramente: alcune aziende esitano pur essendo perfettamente pronte e potendo trarne benefici significativi.
Che Cos’è la Maturità dell’IA?
La maturità dell’IA indica il livello raggiunto da un’azienda dal punto di vista organizzativo, tecnologico e culturale nell’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale e quali siano i successivi passi più appropriati.
La domanda centrale è:
Quali prerequisiti devono essere soddisfatti per implementare con successo iniziative di IA?
Le principali aree di intervento e dimensioni di valutazione sono:
- Strategia e governance
- Gestione dei dati e della conoscenza
- Tecnologie e integrazioni
- Processi e workflow
- Persone e cultura
- Creazione di valore e scalabilità
Un modello di maturità dell’IA è consigliato non solo per le grandi aziende, ma è particolarmente rilevante anche per le medie imprese, poiché evidenzia la situazione attuale, il potenziale di sviluppo e i successivi passi logici.
In generale, l’IA può essere utile in tutte le aree aziendali e generare un impatto significativo se utilizzata in modo metodico, analitico, strutturato e orientato al valore. Tuttavia, è necessario che esistano prima le condizioni adeguate: l’IA non migliora automaticamente i processi inefficienti, ma rischia di amplificarne le criticità.
I risultati dello studio EasyVista dimostrano inoltre che l’utilizzo dell’IA e la maturità dell’IA non sono la stessa cosa. È emerso che il livello di soddisfazione in tutte le aree di utilizzo è significativamente più elevato rispetto al livello di utilizzo effettivo. Da ciò si può dedurre che le aziende hanno un atteggiamento positivo verso le applicazioni di IA nell’ITSM, ma che ostacoli pratici impediscono loro di sfruttarle in modo realmente vantaggioso. Lo studio mostra inoltre che la maturità dell’IA è un fattore estremamente importante per utilizzare in modo significativo e di successo le diverse applicazioni di IA nell’ITSM.
Modello di Maturità dell’IA
Non è sempre possibile stabilire con certezza, in anticipo, se un’organizzazione sia pronta a implementare una determinata applicazione di IA. Sebbene l’esperienza pratica fornisca spesso le indicazioni più affidabili, un approccio basato esclusivamente sul metodo per tentativi ed errori comporta rischi e costi.
Per valutare il livello di maturità dell’IA nel modo più affidabile e con il minor rischio possibile, è quindi necessario un modello adeguato. Tale modello misura la maturità dell’IA attraverso diverse dimensioni e funge da strumento per valutare sistematicamente il proprio livello di maturità.
L’ITSM è uno degli ambiti particolarmente adatti all’utilizzo dell’IA e in cui molte organizzazioni hanno già accumulato esperienza. Per questo motivo, è particolarmente utile analizzare attentamente il proprio livello di maturità dell’IA in questo settore.
La seguente matrice di maturità mostra le dimensioni e i livelli di valutazione dell’IA nell’ITSM:
Dimensione | 1 Iniziale | 2 Esplorativa | 3 Consolidata | 4 Integrata | 5 Trasformativa |
Strategia e Governance | Nessuna visione dell’IA | Prime iniziative | Roadmap IA definita | IA gestita attivamente | IA come fattore strategico di successo |
Gestione dei Dati e della Conoscenza | Silos informativi, scarsa qualità dei dati | I dati vengono ripuliti | Base di conoscenza strutturata | Piattaforma gestita per dati e conoscenza | La conoscenza viene continuamente ottimizzata dall’IA |
Tecnologie e Integrazioni | Nessuna piattaforma IA | Soluzioni pilota isolate | IA integrabile nell’ITSM | IA integrata nella piattaforma di servizi | Architettura IA scalabile |
Processi e Workflow | Processi manuali | Supporto IA limitato | Processi standardizzati | L’IA supporta processi end-to-end | Workflow adattivi e ampiamente autonomi |
Persone e Cultura | Scetticismo e incertezza | Singoli promotori dell’IA | Competenze IA in fase di sviluppo | Ampia accettazione e utilizzo | L’IA è parte integrante della cultura aziendale |
Creazione di Valore e Scalabilità | Esperimenti senza misurazione del valore | Primi casi d’uso | Incrementi di efficienza dimostrabili | L’IA genera valore misurabile | Innovazione continua grazie all’IA |
Legenda:
1 Iniziale:
Nessun utilizzo sistematico dell’IA
2 Esplorativa:
Prime esperienze e progetti pilota
3 Consolidata:
Introduzione strutturata e utilizzo produttivo
4 Integrata:
L’IA è parte integrante dell’organizzazione dei servizi
5 Trasformativa:
L’IA plasma processi, decisioni e creazione di valore
Contesto: È importante comprendere che la maturità dell’IA non è destinata esclusivamente alle aziende che non utilizzano ancora applicazioni di IA. Piuttosto, serve come indicatore del livello di preparazione di un’organizzazione all’introduzione di ulteriori applicazioni di IA.
Sulla base di una matrice di questo tipo, è possibile determinare un punteggio complessivo attraverso una valutazione onesta delle singole dimensioni.
Esistono due possibilità:
- Sommare i singoli valori per ottenere un punteggio totale compreso tra 6 e 30.
- Dividere la somma dei singoli valori per il numero delle dimensioni per ottenere la media aritmetica.
Nel seguito utilizzeremo la media, poiché è più comune e più flessibile. Consente, ad esempio, di effettuare confronti significativi anche quando il numero di dimensioni è diverso.
Quanto Dovrebbe Essere Elevata la Maturità dell’IA?
Il livello di maturità dell’IA necessario per essere considerati “pronti per l’IA” dipende dal caso d’uso specifico. In linea di principio, un’azienda non deve necessariamente raggiungere un livello elevato in tutte le dimensioni per introdurre con successo applicazioni di IA.
Per la maggior parte dei casi d’uso nell’ITSM, un livello medio di maturità compreso tra 2,5 e 3 è sufficiente per essere considerati pronti.
Tra questi casi d’uso figurano:
- Riassunti dei ticket
- Classificazione dei ticket
- Generazione di risposte tramite IA
- Traduzioni in tempo reale
- Chatbot basati sull’IA
- Analisi del sentiment
Per questi casi d’uso è importante che il livello di maturità sia sufficientemente elevato in determinate dimensioni. In particolare, i punteggi relativi alla Gestione dei Dati e della Conoscenza e alla Maturità dei Processi e dei Workflow non dovrebbero essere inferiori a 3.
Si consiglia di utilizzare questi valori come primo punto di riferimento e di integrare nella valutazione della maturità dell’IA anche fattori qualitativi, come un atteggiamento positivo all’interno dell’azienda nei confronti dell’applicazione considerata. Ad esempio, un’applicazione di IA non può compensare una base di conoscenza insufficientemente sviluppata e finirà per estendere processi e flussi di lavoro inefficienti, invece di ottimizzarli.
Best Practice: Come Migliorare la Maturità dell’IA
Lavorare sulla maturità dell’IA può sembrare inizialmente controintuitivo: dopotutto, è proprio l’IA che dovrebbe portare il progresso decisivo. Tuttavia, affinché ciò sia possibile, è necessario creare prima le condizioni adeguate. In altre parole, se la maturità dell’IA non è ancora sufficientemente elevata, potrebbe essere necessario affrontare una fase iniziale più complessa, per poi ottenere in seguito processi più semplici, efficienti e di maggiore successo.
Esistono diversi approcci per raggiungere questo obiettivo. Le seguenti best practice offrono alcuni spunti interessanti all’interno di un ampio spettro di possibili iniziative:
#1: Investire nelle Capacità Tipicamente Umane
Può sembrare paradossale, ma proprio in un’epoca caratterizzata da un uso intensivo dell’IA, i dipendenti e le loro competenze devono rimanere al centro dell’attenzione. L’obiettivo ideale è sviluppare una collaborazione uomo-macchina basata sui punti di forza reciproci, sostenuta da competenze umane fondamentali per l’era dell’IA.
Le applicazioni di IA non dovrebbero sostituire il lavoro umano, ma creare una simbiosi armoniosa con esso. Poiché l’IA si occupa principalmente di attività routinarie, altre capacità e punti di forza umani acquisiscono un’importanza ancora maggiore.
Tra questi vi sono, ad esempio:
- Intelligenza emotiva
- Creatività
- Capacità decisionale
- Pensiero critico e non convenzionale
#2: Valutare Attentamente i Benefici dell’IA
I vantaggi dell’Intelligenza Artificiale sono molteplici. Tuttavia, non è sufficiente implementare applicazioni di IA e sperare in risultati rapidi. È invece necessaria una strategia solida che definisca gli obiettivi più importanti per l’organizzazione e li confronti con le potenziali sfide.
Ad esempio, aumentare l’efficienza è un obiettivo sensato nella maggior parte dei casi, ma è formulato in modo troppo generico. Nell’ITSM, un obiettivo più concreto potrebbe essere ridurre l’MTTR di una determinata percentuale attraverso automazioni intelligenti oppure aumentare la soddisfazione dei clienti di una determinata percentuale, migliorando la qualità del servizio grazie all’instradamento automatico dei ticket. Quanto più precisi sono gli obiettivi, tanto più efficacemente sarà possibile realizzare il valore generato.
Suggerimento: Per ogni applicazione di IA dovrebbero essere definiti diversi obiettivi, chiaramente monitorabili e misurabili.
#3: Perfezionare e Standardizzare i Processi
Prima che l’IA possa esprimere tutto il suo potenziale, sono necessari processi ben sviluppati. Se i processi sono caotici, non strutturati e privi di standard chiari, l’IA potrà solo replicare questa situazione. Per questo motivo sono necessari standard chiari e processi consolidati dai quali l’IA possa apprendere.
#4: Creare una Roadmap IA Chiara
Per trasformare l’IA da visione iniziale a fattore strategico di successo, è necessaria una direzione chiara che ne guidi l’adozione. L’IA non dovrebbe essere utilizzata semplicemente perché domina il dibattito ed è un fattore competitivo. Sebbene entrambe le affermazioni siano vere, servono approcci che definiscano chiaramente obiettivi strategici, KPI, traguardi intermedi e fasi operative fondamentali.
Una roadmap IA fornisce una direzione chiara e aiuta le aziende a generare valore sostenibile.
#5: Sperimentare l’IA in Modo Flessibile
Soprattutto quando la maturità dell’IA è ancora bassa, è consigliabile acquisire inizialmente esperienza attraverso un utilizzo mirato e limitato dell’IA. Le aziende spesso commettono l’errore di investire troppo presto in pacchetti IA molto ampi, pur non avendo bisogno di molte delle funzionalità incluse.
Si consiglia di cercare soluzioni che consentano di testare specifiche funzionalità di IA in base alle esigenze e senza vincoli a lungo termine. I servizi basati su crediti rappresentano, ad esempio, una valida opzione.
Servizi IA di OTRS: Un Approccio Adeguato al Livello di Maturità
Per OTRS sono disponibili servizi IA utilizzabili in modo flessibile. Gli utenti beneficiano non solo di automazione intelligente e di una migliore qualità del servizio, ma anche di un elevato livello di controllo e trasparenza.
Conclusione: La Maturità dell’IA come Prezioso Fattore Abilitante
L’Intelligenza Artificiale è diventata un fattore chiave di successo in numerosi ambiti aziendali. Di conseguenza, cresce la pressione a implementare su larga scala le nuove tecnologie di IA. Per questo motivo, molte aziende adottano applicazioni di IA prematuramente e ne traggono benefici limitati.
La realtà è che, per utilizzare le applicazioni di IA in modo realmente efficace e orientato al valore, sono necessari innanzitutto processi chiari, una strategia ben ponderata e obiettivi definiti con attenzione.
La maturità dell’IA rappresenta quindi un fattore decisivo nel percorso verso un utilizzo sostenibile, responsabile e orientato al futuro delle nuove tecnologie. La determinazione del livello di maturità dell’IA può costituire un indicatore prezioso. Su questa base, è utile definire valori di riferimento chiari, come un adeguato livello di maturità dei processi, una roadmap dettagliata e una solida gestione dei dati e della conoscenza.