Come superare gli ostacoli e aumentare la produttività

I dati obsoleti non possono reggere il passo di un'impresa moderna. Lavorare con dati in tempo reale consente di aumentare la produttività e prendere decisioni più rapide ed efficaci.

In sostanza, ti servono funzionalità agili e reattive per adattarti a tutte le situazioni che si presentano nel tuo settore, dall'individuazione dei cambiamenti del mercato prima che si verifichino, alla previsione delle richieste dei clienti.

Poiché c'è molto da scoprire, cominciamo a farci un'idea con il nostro "Data Leader Scenario", che ha come protagonista il brand di moda Urban Outfitters. 

In una dashboard con i risultati di una campagna, in una previsione di vendite o in un controllo d'inventario, se le informazioni non sono aggiornate, portano nella direzione sbagliata. È qui che eccelle la tecnologia di Acquisizione dei dati modificati, che consente di sincronizzare l'intero ecosistema in modo che gli utenti possano vedere ciò che sta accadendo adesso, non la settimana scorsa.

Una volta messo ordine nel flusso della pipeline, gli insight migliori spunteranno dal nulla, vero? Falso! Il passaggio finale è assicurarsi che gli insight arrivino nel posto giusto, al momento giusto, per essere accessibili alla persona giusta.

Procedendo nel modo corretto e integrando il processo con le esperienze AI più recenti, potrai individuare più facilmente i pattern, prendere decisioni migliori e ottimizzare i processi in tempo reale. Immagina notifiche, insight predittivi e consigli personalizzati che vengono generati con un coinvolgimento manuale minimo. Il tuo lavoro viene semplificato e le decisioni migliorate, consentendoti di concentrarti su ciò che conta veramente.

In generale, quando gli obiettivi sono maggiore produttività e go-to-market più veloce, l'analisi dei dati non può essere un'attività isolata. È un processo sempre attivo, intelligente e democratizzato, che coinvolge tutti, non solo gli esperti di dati e AI.

Seriamente. Immaginiamo di essere in un documentario sulla natura: l'alveare è una macchina per la produzione di miele efficientissima, perché tutte le api condividono lo stesso obiettivo e ciascuna svolge un ruolo produttivo importante. I tuoi dati dovrebbero essere come un alveare: unificato (indipendentemente dal numero di sorgenti) e totalmente collaborativo. Ma come si raggiunge questo obiettivo? Diamo un'occhiata a un altro Data Leader Scenario per trovare ispirazione. 

Intuit ha ammodernato le attività di analisi dei dati con un portale web unificato, ma le dashboard e altri strumenti simili sono solo il primo passo. La maggior parte dei leader nella gestione dei dati fa queste cose da anni. Il passo successivo ideale è potenziare le capacità con i cosiddetti prodotti di dati. 

I prodotti di dati sono asset altamente affidabili, riutilizzabili e consumabili progettati per risolvere le sfide operative di settori specifici e aiutare le organizzazioni a eliminare i compartimenti stagni. I prodotti di dati portano titolarità, responsabilità e fiducia nei dati. Inoltre, rendendo i dati accessibili a tutti, dagli utenti aziendali, agli analisti, fino ai tecnici, aiutano le persone a sfruttare l'AI dove realmente serve, alleggerire il carico di lavoro e sbloccare nuove opportunità di crescita.

In un ambiente unificato ideale non esistono più app scollegate, incomprensioni, tempo sprecato in attività duplicate o ritardi nel rendere i dati utili: esiste solo una collaborazione chiara, guidata dai dati, che pervade tutta l'organizzazione e consente alle persone di muoversi alla massima velocità. Basta dubbi. Solo decisioni. 

E, aumentando l'uniformazione, l'accessibilità e la produttività, si riscontrerà anche un miglioramento naturale nel modo in cui i team comprendono, esplorano e utilizzano i dati (la cosiddetta "data literacy").  

Allo stesso modo, poiché gran parte della gestione sarà affidata all'AI, è fondamentale assicurarsi che le persone ne conoscano i fondamenti e i limiti, e che possiedano le competenze per usare gli strumenti basati sull'AI in modo corretto ed efficace. Focalizzandoti sull'accoppiata costituita da AI literacy e competenze AI trasversali, promuoverai l'adozione e l'usabilità dell'intelligenza artificiale. Nel tempo, il team scoprirà nuovi modi per utilizzare l'AI, tracciare le performance e prendere decisioni informate.  

Bisogna sempre ricordare che AI e Machine Learning possono aumentare la produttività, ma l'elemento che consente di lavorare insieme e avere successo è il fattore umano. 

La capacità dell'AI di trasformare l'efficacia e l'analisi approfondita dei dati è innegabile. Ma non bisogna concentrarsi solo sulla tecnologia, bisogna anche aiutare le persone ad accoglierla. Creando una cultura del lavoro intelligente come parte integrante delle soluzioni di gestione e analisi dei dati, potrai sviluppare una cultura aziendale guidata dall'AI e promuoverla in tutta l'organizzazione. 

È quello che ha ottenuto Transbank nel terzo e ultimo Data Leader Scenario della Parte 1. 

Quello che una volta era il regno incontrastato di sviluppatori e scrittori di codice ora è diventato un luogo aperto praticamente a tutti. Come dimostra il caso di Transbank, le piattaforme per la gestione di dati No-Code o Low-Code rendono l'AI accessibile a tutto il personale che lavora con i dati, dai data scientist esperti ai dipendenti più giovani. Le interfacce intuitive offrono agli utenti un approccio visuale semplice alla costruzione di flussi di lavoro per i dati. La semplicità dell'esperienza dell'utente (UX) consente di connettersi ai dati, ripulirli e inviarli ovunque necessario con pochi clic. 

Grazie a ChatGPT di OpenAI, la maggior parte delle persone ha familiarità con gli strumenti di AI generativa. Ma è stupefacente ciò che si può ottenere in un ambiente di lavoro grazie un prompt intelligente. Lungo tutto il percorso di vita dei dati, l'AI si occupa di svolgere i compiti più pesanti, come progettare pipeline, generare script e creare insight. Può anche aumentare la produttività degli utenti semplificando compiti complessi che richiedono interventi manuali e conoscenze tecniche, letteralmente abbattendo il muro delle competenze di analisi avanzate. 

Questo nuovo approccio snello all'analisi consente ai team di lavorare più velocemente, anticipare il lancio di prodotti, raggiungere i clienti in modo più preciso, ottimizzare le strategie in corsa e persino semplificare la gestione dei dati grazie all'automazione. Nel complesso si crea uno scambio reciproco in cui l'AI rende gli insight più accessibili, semplici e utili, senza che l'utente debba essere un esperto di intelligenza artificiale. 

Prima di concludere questa parte dedicata alla produttività, non possiamo citare il nuovo protagonista, l'AI agentica. L'AI agentica è l'alleato più prezioso per abbattere le barriere all'adozione dell'intelligenza artificiale. Porta l'AI generativa a un livello superiore, gestendo i processi lunghi e articolati di raccolta, pulizia e analisi dei dati, ovvero le attività in cui l'automazione tradizionale ha difficoltà. Può leggere dati testuali, come un'analisi del sentiment, e generare report in linguaggio naturale. Non è più necessario attendere che uno specialista di gestione dei dati o un programmatore generino gli insight.  

Inoltre, essendo più autonoma, l'AI agentica sgrava le persone consentendo loro di concentrarsi su attività più strategiche e creative.

Gen AI is very important, but agentic AI is beyond that. Every organization can unlock exponential growth; You unlock a different pace of agility and innovation.

Ritu Jyoti

Group VP/General Manager | IDC

Per raggiungere alti livelli di produttività non devi farti venire il mal di testa. I dati sono il perno di un'organizzazione più produttiva che fa scelte brillanti una dopo l'altra. Se hai già intrapreso la strada dell'AI o se stai ancora pianificando il percorso, è giunto il momento di accogliere la velocità, il lavoro di squadra e la potenza dell'AI. La tua attività diventerà più agile, flessibile e pronta ad affrontare tutte le situazioni che si presenteranno.