Artificial Intelligence (AI) è ormai ormai ormai un mero fulcro per diventare un fattore cruciale per la trasformazione del business. Per le organizzazioni di tutti i settori, una strategia di AI non significa solo ottenere un vantaggio competitivo, ma anche garantire la sopravvivenza a lungo termine in un mondo sempre più basato sull'AI.
Una strategia di AI è la roadmap della tua azienda per sfruttare il potere trasformativo dell'Artificial Intelligence. È un framework completo che allinea le iniziative di AI con gli obiettivi aziendali, le capacità organizzative e le aspirazioni future. Le organizzazioni che implementano l'AI senza una strategia coesa spesso incontrano sfide significative: progetti in silos che non sono scalabili, problemi di qualità dei dati, carenze di talenti e limitazioni dell'infrastruttura.
Il business case per la strategia di AI
Una strategia di AI formale fornisce la struttura e la direzione necessarie per trasformare tecnologie promettenti in risultati di business concreti.
Promuovere la differenziazione competitiva
Le organizzazioni con strategie di AI ben eseguite ottengono vantaggi significativi nel mercato odierno basato sui dati. L'impatto è misurabile: Secondo un sondaggio di Bank of America, le organizzazioni con strategie di AI mature potrebbero ottenere margini di profitto operativo superiori del 2% nei prossimi cinque anni, equivalenti a circa 55 miliardi di dollari di risparmi sui costi annuali.
Considera come l'AI trasforma le operazioni aziendali principali: sistemi di manutenzione predittiva che riducono i downtime delle apparecchiature, supply chain intelligenti che riducono i costi di inventario migliorando al contempo la disponibilità e soluzioni di servizio clienti che allo stesso tempo riducono i costi e aumentano la soddisfazione.
Oltre l'efficienza: Liberare nuovo valore
Sebbene la riduzione dei costi rimanga interessante, le strategie di AI di maggior successo si concentrano ugualmente sulla creazione di valore:
- Accelerazione dell'innovazione: Uno studio della Harvard Business School ha rilevato che chi utilizza l'AI ha completato in media il 12,2% in più di attività e le ha completate il 25,1% più velocemente.
- Eccellenza operativa: Nello stesso studio della Harvard Business School, i consulenti che utilizzano l'AI hanno prodotto un lavoro di qualità superiore di oltre il 40% rispetto a un gruppo di controllo. Uno studio del MIT ha rilevato che i lavoratori che utilizzano ChatGPT hanno completato le attività in modo più veloce del 40%, con una qualità di output superiore del 18%.
- Resourcing efficace: Un report dello Stanford AI Index mostra che i costi dell'hardware AI sono diminuiti del 30% all'anno, con un miglioramento del 40% dell'efficienza energetica.
- Nuovi flussi di entrate: L'AI offre prodotti, servizi e modelli di business completamente nuovi.
- Esperienza del cliente migliorata: I motori di personalizzazione aumentano la soddisfazione e la fedeltà.
- Verifica della realtà del ROI: Il sondaggio di BCG del 2025 ha rilevato che le aziende leader prevedono di generare un ROI 2,1 volte maggiore sulle loro iniziative di AI rispetto ai loro pari, e questi leader si concentrano su una media di 3,5 casi d'uso strategici rispetto a 6,1 per le altre aziende.
Componenti chiave di una strategia di AI efficace
Una strategia di AI efficace richiede un approccio olistico che integri diversi componenti critici:
Allineamento aziendale
Le strategie di AI più efficaci iniziano con la strategia di core business dell'organizzazione. Le iniziative di AI devono essere direttamente collegate a specifici obiettivi di business, che si tratti di migliorare l'esperienza dei clienti, ottimizzare le operazioni o creare nuovi prodotti e servizi. Questo allineamento garantisce che gli investimenti in AI contribuiscano in modo significativo agli obiettivi aziendali.
Data Management Foundation
Il cuore pulsante dell'AI sono i dati. Una solida base di gestione dei dati include:
- Framework di governance dei dati che garantiscono qualità, sicurezza e conformità
- Infrastruttura dati in grado di gestire dati strutturati e non strutturati su vasta scala
- Funzionalità di integrazione dei dati che collegano origini diverse per una vista unificata
Le organizzazioni devono valutare il proprio panorama di dati attuale, identificare le lacune e sviluppare strategie per risolverle.
Infrastruttura tecnologica
I workload di AI impongono requisiti specifici all'infrastruttura di calcolo. Richiedono una notevole potenza di elaborazione per l'addestramento dei modelli, storage a bassa latenza per la preparazione dei dati e risorse scalabili per supportare sia gli ambienti di sviluppo che quelli di produzione.
Le principali considerazioni sull'infrastruttura includono risorse di calcolo ottimizzate per i workload di AI, soluzioni di storage a performance elevate, opzioni di deployment in ambienti on-premise e cloud e funzionalità di orchestrazione per la gestione dei workflow.
Talento e organizzazione
Anche con dati e infrastrutture perfetti, il successo dell'AI dipende in ultima analisi dalle persone. Le organizzazioni devono valutare le proprie capacità attuali, identificare le carenze di competenze e sviluppare strategie per costruire o acquisire competenze in materia di AI, attraverso la creazione di team interfunzionali, l'aggiornamento delle competenze dei dipendenti esistenti o la collaborazione con esperti esterni.
Framework etico e governance
Poiché l'AI influenza sempre più le decisioni critiche, le organizzazioni devono definire linee guida etiche e strutture di governance chiare. Le pratiche di AI responsabili proteggono da danni alla reputazione, sanzioni normative ed erosione della fiducia dei clienti.
Costruire la tua strategia di AI
Il seguente approccio fornisce un quadro pratico per sviluppare una strategia di AI completa:
1. Valuta le capacità attuali
Esegui una valutazione approfondita della disponibilità dell'AI della tua organizzazione esaminando:
- Risorse dati: Quali dati raccoglie attualmente? È accessibile e pertinente ai potenziali casi d'uso dell'AI?
- Infrastruttura tecnologica: L'infrastruttura esistente supporta i workload di AI?
- Talenti e competenze: Quali competenze correlate all'AI esistono all'interno della tua organizzazione?
- Preparazione organizzativa: Esiste una sponsorizzazione esecutiva per le iniziative di AI?
2. Definisci obiettivi chiari
Le iniziative di AI devono essere guidate da obiettivi di business specifici. Collabora con gli stakeholder per identificare obiettivi come il miglioramento dell'efficienza operativa, il miglioramento dell'esperienza del cliente o l'accelerazione dell'innovazione. Per ciascun obiettivo, definire KPI misurabili per monitorare i progressi e dimostrare valore.
3. Identificazione e definizione delle priorità dei casi d'uso
Identifica i potenziali casi d'uso dell'AI che potrebbero aiutarti a raggiungere i tuoi obiettivi. Dare loro la priorità utilizzando una matrice di valore di business e fattibilità che tenga conto dell'impatto potenziale, della complessità tecnica, della disponibilità dei dati e della preparazione dell'organizzazione. Concentrati innanzitutto sulle vittorie rapide (valore elevato, fattibilità elevata) e allo stesso tempo crea capacità per opportunità più complesse.
4. Sviluppare una data strategy
Crea una strategia di dati che soddisfi i requisiti di raccolta, storage, governance e integrazione per i tuoi casi d'uso prioritari. Molte organizzazioni ritengono che l'infrastruttura dati esistente sia insufficiente per i workload di AI, che richiedono soluzioni di storage a bassa latenza e velocità di trasmissione elevate.
5. Progetta un'architettura tecnologica
Progetta un'architettura che consideri le risorse di calcolo, l'infrastruttura di storage, le opzioni di deployment e le piattaforme/gli strumenti di AI. La tua architettura dovrebbe essere abbastanza flessibile da iniziare in piccolo ma scalabile man mano che le tue iniziative di AI crescono.
6. Creazione di una roadmap per l'implementazione
Sviluppare una roadmap dettagliata che descriva un approccio graduale, l'allocazione delle risorse, la tempistica, la struttura di governance e il piano di gestione del cambiamento. In questo modo, la strategia di AI si traduce in azioni concrete invece di rimanere teorica.
Superare le sfide più comuni della strategia di AI
Anche con un approccio ben strutturato, le organizzazioni spesso incontrano ostacoli quando implementano strategie di AI, tra cui:
- Problemi di qualità e accessibilità dei dati: Implementa framework di governance dei dati, implementa una moderna architettura dati e stabilisci metriche e monitoraggio di qualità.
- Carenza di talenti e carenze di competenze: Sviluppa una strategia per i talenti su più fronti che combini assunzioni, miglioramento delle competenze e partnership; crea team interfunzionali che uniscano competenze di dominio e competenze tecniche.
- Colli di bottiglia dell'infrastruttura: Implementa soluzioni di storage ottimizzate per l'AI, considera l'infrastruttura appositamente progettata per le applicazioni ad alta priorità e stabilisci metriche chiare sulle performance.
- Resistenza organizzativa: Proteggi la sponsorizzazione dei dirigenti, coinvolgi gli utenti finali in anticipo, comunica il "perché" dietro le iniziative di AI e inizia con progetti pilota ad alta visibilità.
- Preoccupazioni etiche: Nelle applicazioni AI possono insorgere problemi di pregiudizio e privacy. Stabilisci linee guida etiche chiare e conduci audit regolari dei sistemi di AI per garantire la conformità.
Misurazione del successo della strategia di AI
Definire un framework di misurazione completo in cinque categorie chiave:
- Metriche di qualità del modello: Performance tecniche dei modelli AI (precisione, precisione/richiamata)
- Metriche di sistema: Performance operative dell'infrastruttura (throughput, latenza)
- Metriche di adozione: Con quale estensione vengono utilizzate le soluzioni di AI (coinvolgimento, soddisfazione)
- Metriche operative: Miglioramenti dei processi aziendali (efficienza, tassi di errore)
- Metriche di impatto sul business: Connessione agli obiettivi strategici (ricavi, riduzione dei costi)
Questo approccio multidimensionale aiuta a identificare non solo se l'AI sta fornendo valore, ma anche perché potrebbe non essere efficace in aree specifiche.
AI-Ready Infrastructure
Anche la strategia di AI più sofisticata rischia di rovinare senza la giusta infrastruttura di base. Gli ambienti IT tradizionali non sono stati progettati per i workload di AI, che richiedono:
- Velocità di trasmissione elevata e bassa latenza: Per elaborare enormi volumi di dati
- Accesso parallelo: Per supportare le operazioni simultanee su più nodi di elaborazione
- Scalabilità: Per adattarsi ai volumi di dati in crescita e a modelli sempre più complessi
- Accesso unificato ai dati: Per unire dati strutturati e non strutturati in modo trasparente
- Semplicità operativa: Ridurre l'onere di gestione per i team IT
Le aziende spesso scoprono che l'infrastruttura diventa un collo di bottiglia quando si scala l'AI dal Proof of Concept alla produzione. Le soluzioni appositamente progettate per i workload data-intensive possono risolvere queste sfide, fornendo allo stesso tempo una base per la crescita futura.
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Per sfruttare appieno il potenziale dell'AI ed eseguire una strategia di AI efficace, le organizzazioni hanno bisogno di un'infrastruttura in grado di gestire le esigenze dei moderni workload di AI. Pure Storage offre soluzioni complete progettate specificamente per le iniziative di AI:
- AIRI®: AI-Ready Infrastructure per una scalabilità fluida
- FlashBlade®: Storage scalabile e ultra-veloce per i workload di AI
- Portworx®: Storage container-native per applicazioni di AI cloud-native
- AIOps Pure1®: Gestione dell'infrastruttura basata sull'AI
Investendo in unAI-Ready Infrastructure, le organizzazioni possono assicurarsi di essere in grado di gestire i dati e le esigenze di elaborazione delle tecnologie AI. Man mano che l'AI continua a evolversi, disporre della strategia e degli strumenti giusti sarà fondamentale per stare al passo con la concorrenza.
Trasformare la strategia in vantaggio competitivo
Una strategia di AI ben eseguita non è più facoltativa: è un prerequisito per il successo futuro del business. Concentrandosi sui componenti chiave descritti in precedenza e sfruttando le giuste soluzioni di infrastruttura, le organizzazioni possono creare e implementare strategie di AI che generano un vero valore di business. Che si tratti di migliorare il processo decisionale o di ridurre i costi operativi, una strategia di AI ben eseguita è un investimento a prova di futuro che consentirà alle aziende di raggiungere il successo a lungo termine.
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