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Chief AI Officer, come guida la trasformazione aziendale



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Dall’integrazione e l’innovazione dell’AI alla mitigazione dei rischi, le diverse responsabilità che i CAIO hanno per sbloccare il potenziale dell’intelligenza artificiale, salvaguardando al contempo l’etica e guidando il cambiamento culturale

Pubblicato il 12 dic 2023

Giovanni Sisinna

Direttore Program Management www.linkedin.com/in/giovannisisinna/



CAIO

Il ruolo di Chief AI Officer (CAIO) è emerso negli ultimi anni, poiché l’intelligenza artificiale è diventata una parte sempre più vitale delle operazioni in diversi settori. Con la rapida evoluzione delle tecnologie AI, l’integrazione efficace dell’intelligenza artificiale nei processi e nelle strategie aziendali richiede una leadership dedicata con competenze specialistiche.

Le origini del ruolo del CAIO possono essere fatte risalire alle aziende tecnologiche che sono state i primi pionieri nell’adozione dell’AI, ma da allora il ruolo si è esteso a tutti i settori.

  • Nelle agenzie di marketing e creative, i CAIO definiscono il modo in cui l’intelligenza artificiale può migliorare il coinvolgimento del pubblico e le strategie creative basate sui dati.
  • Per le aziende di elettronica di consumo, i CAIO supervisionano l’integrazione delle funzionalità di AI nei prodotti e assicurano pratiche responsabili in materia di dati.
  • Nel settore manifatturiero, il CAIO guida gli sforzi per sfruttare l’AI per accelerare e migliorare la progettazione, il controllo qualità e la produzione.

In tutti i settori, il CAIO fornisce la visione strategica e il know-how tecnico per adottare con successo le tecnologie AI. I CAIO comprendono sia l’arte del possibile con l’AI sia le esigenze specifiche della loro azienda. Poiché l’AI diventa sempre più centrale per le operazioni e la competitività, la leadership strategica dedicata di un CAIO è diventata un fattore di successo fondamentale per molte organizzazioni.

Il ruolo del CAIO: unificare l’AI all’interno delle organizzazioni

Una parte fondamentale del ruolo del CAIO è l’unificazione della strategia di AI in tutta l’organizzazione. Invece di essere isolato in un unico dipartimento, il CAIO cerca opportunità per incorporare l’AI in tutte le unità aziendali. Fornisce una supervisione per garantire che i progetti di AI siano allineati con gli obiettivi e la cultura generale dell’azienda.

Il CAIO è un “omni-ruolo” che collega diversi team attraverso iniziative di AI. Ad esempio, può collaborare con i team di marketing per le analisi dei clienti basate sull’AI, con i team di produzione per la manutenzione predittiva e con le risorse umane per l’utilizzo dell’AI nelle assunzioni e nella formazione. Il coinvolgimento interfunzionale del CAIO segnala che l’AI è parte integrante dell’azienda, non un settore isolato.

I CAIO efficaci promuovono una visione integrata dell’AI nella strategia e nelle operazioni dell’organizzazione. Forniscono consigli e indicazioni alla leadership senior su come l’AI può trasformare le iniziative chiave. Il CAIO valuta inoltre costantemente come le nuove capacità di AI possano aprire opportunità di crescita innovative o migliorare l’efficienza. La loro supervisione unifica e ottimizza gli sforzi dell’AI a livello aziendale.

Le differenze fra CAIO e Chief Data Officer (CDO)

Sebbene i ruoli di CAIO e Chief Data Officer (CDO) siano interconnessi, hanno aree di interesse e competenze distinte. Il CDO è responsabile della supervisione della strategia, della governance, delle pipeline e dell’infrastruttura dei dati. Il suo obiettivo è garantire la qualità, la disponibilità, la sicurezza e la conformità dei dati.

Le priorità del CAIO riguardano il modo in cui sfruttare i dati e gli algoritmi di AI per creare valore aziendale. Il CAIO guida la costruzione, l’implementazione, il monitoraggio e il perfezionamento dei modelli di AI. Pur basandosi sulle risorse di dati gestite dal CDO, il CAIO si concentra strategicamente sulla fornitura di soluzioni di AI per l’automazione, la previsione, la personalizzazione e altre applicazioni.

I due ruoli richiedono una stretta collaborazione: il CDO fornisce dati affidabili per i sistemi di intelligenza artificiale e il CAIO identifica le esigenze di dati per i modelli. Ma le loro competenze specialistiche e i loro obiettivi sono complementari piuttosto che identici. Poiché i dati e l’AI permeano le organizzazioni, entrambi questi ruoli di leadership sono diventati fondamentali per orchestrare un’azienda guidata dai dati e abilitata all’AI.

CAIO: responsabilità e priorità fondamentali

Guida alla strategia e all’adozione dell’AI

Una delle principali responsabilità del CAIO è lo sviluppo e l’esecuzione della strategia di AI dell’organizzazione. Ciò comporta la valutazione dell’attuale panorama dell’AI, l’identificazione di casi d’uso dell’AI ad alto potenziale e la definizione di una roadmap strategica per l’adozione. Il CAIO analizza il modo in cui l’AI può creare valore, sia attraverso il miglioramento dell’esperienza dei clienti, l’efficienza operativa, nuovi prodotti o un migliore processo decisionale.

Sulla base di questa analisi strategica, il CAIO guida le implementazioni dell’AI in tutta l’organizzazione. Supervisiona la progettazione, lo sviluppo, l’implementazione e il monitoraggio dei modelli e delle applicazioni di AI. Il CAIO gestisce le partnership e i fornitori di AI. Stabilisce inoltre i flussi di lavoro, gli standard e le best practice per lo sviluppo e l’utilizzo dell’AI.

Una gestione efficace del cambiamento è fondamentale per il CAIO per guidare l’adozione dell’AI. Deve comunicare i vantaggi dell’AI e affrontare le eventuali riserve dei dipendenti. Il supporto e la formazione continua sono fondamentali. La leadership del CAIO stabilisce la direzione e il ritmo per trasformare l’organizzazione in un’impresa guidata dall’AI.

Innovazione e guadagni in termini di efficienza

Il CAIO cerca le opportunità che l’AI offre per stimolare l’innovazione e migliorare l’efficienza. Si tiene aggiornato sulle tecniche emergenti come l’analisi predittiva, l’AI conversazionale, la computer vision, i motori di raccomandazione e altre ancora che possono essere applicate per creare valore aziendale.

L’automazione e l’ottimizzazione dei processi sono un’area d’intervento fondamentale. Il CAIO supervisiona l’implementazione dell’AI per automatizzare le attività e i flussi di lavoro ripetitivi. Ciò migliora la velocità, riduce i costi e consente ai dipendenti di concentrarsi su attività di livello superiore. Le previsioni e le analisi di mercato basate sull’AI consentono inoltre una pianificazione aziendale basata sui dati.

Le iniziative di innovazione guidate dal CAIO sfruttano l’apprendimento automatico e l’AI per sviluppare nuove funzionalità di prodotto, servizi e persino modelli di business. Il CAIO ha il compito di pensare in modo ampio a come l’AI possa creare una differenziazione competitiva. Il CAIO promuove una cultura della sperimentazione con le capacità dell’AI.

Espansione dei mercati e garanzia di ROI

Il CAIO mira a generare ritorni tangibili dagli investimenti nell’AI. È responsabile di garantire che i progetti di AI forniscano un chiaro valore aziendale e un ROI, anziché servire solo come progetti pilota sperimentali. Il CAIO sviluppa meccanismi per monitorare i costi e i benefici delle implementazioni di AI.

L’espansione in nuovi mercati è una priorità per il CAIO. L’intelligenza artificiale può aiutare a personalizzare le offerte per il pubblico internazionale e a ottenere informazioni su diverse fasce demografiche. Il CAIO analizza quali sono i nuovi segmenti o le nuove aree geografiche in cui è possibile entrare con soluzioni basate sull’AI.

In generale, il CAIO si occupa dell’impatto aziendale totale dell’AI. Quantifica il ritorno finanziario e i benefici strategici. La leadership del CAIO convalida l’AI come motore integrale delle prestazioni aziendali, non solo come funzione tecnica isolata. I risultati dimostrabili sono fondamentali per il ruolo di CAIO.

Capacità essenziali per una leadership efficace nell’AI

Competenze tecniche e commerciali

I CAIO devono avere una solida base di tecnologie e tecniche di AI. Ciò include l’esperienza pratica con l’apprendimento automatico, le reti neurali, l’NLP, la computer vision e altri approcci. È importante anche la comprensione della scienza dei dati e dell’analisi.

Altrettanto fondamentale è l’acume commerciale che abbraccia le operazioni, lo sviluppo del prodotto, il marketing, la finanza e altri settori. Il CAIO deve comprendere il modello di business dell’azienda, le dinamiche del settore, la struttura organizzativa e gli obiettivi strategici.

Grazie alle competenze tecniche e aziendali, il CAIO è in grado di valutare dove e come l’AI può generare un impatto e un valore tangibili. Comprendono l’arte del possibile con l’AI e le sfide pratiche dell’integrazione con i processi aziendali. Il ruolo del CAIO spazia dalla ricerca e sviluppo all’avanguardia all’implementazione commerciale.

Capacità di leadership e collaborazione

I CAIO efficaci hanno forti capacità di leadership per guidare l’esecuzione, influenzare gli stakeholder e promuovere il cambiamento. Devono essere abili nel creare consenso e nel navigare in dinamiche organizzative complesse.

Anche la collaborazione tra le funzioni è fondamentale. Il CAIO deve coordinarsi con i team IT, i leader delle business unit, i gruppi di analisi, l’alta dirigenza e altro ancora. Deve adattare la messaggistica sui vantaggi e sulla strategia dell’AI ai diversi destinatari. Eccellenti capacità di comunicazione sono fondamentali.

Le capacità di influenza aiutano il CAIO a sostenere gli investimenti nell’AI e a guidare le parti interessate attraverso i cambiamenti organizzativi necessari per la sua adozione. Inoltre, per portare a termine con successo le iniziative di AI, sono necessarie competenze di project management e di gestione delle persone.

Prospettiva etica

Con gli impatti sociali dell’AI sotto esame, l’etica è fondamentale per il ruolo del CAIO. I CAIO assicurano che i sistemi di AI siano trasparenti, responsabili e imparziali. Valutano in modo proattivo rischi come le violazioni della privacy.

I CAIO devono avere la capacità di riconoscere i casi in cui è necessaria una supervisione umana rispetto alla completa automazione. Stabiliscono le linee guida per le pratiche responsabili in materia di dati relative allo sviluppo e all’utilizzo dei modelli di AI. Anche l’adozione delle best practice del settore per attenuare le distorsioni degli algoritmi è fondamentale.

Una prospettiva etica crea la fiducia del pubblico e dei dipendenti nell’AI di un’organizzazione. I CAIO devono essere amministratori etici dell’AI, in grado di rappresentarla responsabilmente agli stakeholder interni ed esterni. L’etica è parte integrante del ruolo, non un ripensamento.

Adattamento del modello di leadership dell’AI

Valutazione della maturità organizzativa

La necessità di un CAIO dedicato dipende dalle dimensioni, dal settore e dallo stadio attuale di adozione dell’AI di un’organizzazione. Le aziende dovrebbero valutare in modo oggettivo l’infrastruttura tecnica, le risorse di dati e le capacità interne esistenti.

La valutazione della maturità dell’AI dell’organizzazione comporta l’esame di fattori quali:

  • La misura in cui l’AI è attualmente incorporata in prodotti, servizi e operazioni
  • Prontezza e disponibilità di dati per lo sviluppo di modelli di AI robusti
  • Conoscenza dell’AI da parte della leadership e dei dipendenti
  • Set di competenze e personale esistente nel campo della scienza dei dati e dell’apprendimento automatico

Questa analisi determina la preparazione all’AI e identifica le aree prioritarie su cui concentrare il ruolo del CAIO. Gli obiettivi, le sfide e le responsabilità del CAIO variano a seconda del punto di partenza dell’organizzazione nel suo percorso verso l’AI.

Strutturazione dei ruoli e assunzione

Una volta delineate le esigenze dell’organizzazione, il ruolo del CAIO può essere progettato di conseguenza. Le aziende più grandi possono avere bisogno di un intero dipartimento guidato da un CAIO di livello Vice President o SVP. Le aziende più piccole possono avere bisogno di un solo CAIO che contribuisca individualmente.

Il processo di assunzione deve valutare sia le competenze tecniche sia le capacità di strategia aziendale in base alle priorità dell’organizzazione. Altre considerazioni riguardano l’adattamento culturale, lo stile di leadership e le capacità di collaborazione. L’onboarding e la formazione faranno sì che il CAIO si allinei con l’ambiente e gli obiettivi aziendali.

Man mano che la funzione matura, altri ruoli come AI Ethics Lead, Automation Architect e ML Operations Engineer potrebbero integrare il CAIO. La struttura dovrebbe crescere in modo flessibile in base alla crescita dell’adozione e delle capacità dell’AI nel tempo.

Rinnovare le iniziative poco performanti

Nelle organizzazioni che hanno precedentemente lanciato programmi di AI senza grande impatto, il CAIO può rivedere gli sforzi inefficaci. Il CAIO analizza a fondo le iniziative e i talenti esistenti per identificare i punti deboli.

Tra le insidie più comuni vi sono la mancanza di una sponsorizzazione esecutiva, un ambito di applicazione non realistico, un’infrastruttura di dati inadeguata e colli di bottiglia tecnici. Il CAIO ricostruisce il programma di AI in modo da avere una chiara leadership, aree di interesse, risorse e supervisione.

La rivitalizzazione delle iniziative in stallo può comportare il cambio di fornitore, l’aggiornamento degli strumenti, la riassegnazione dei membri del team e la reimpostazione delle tappe. Il CAIO ha il mandato di intraprendere azioni decisive per ricominciare a guidare il successo e il ROI dell’AI. Questa leadership di trasformazione è fondamentale.

Trasformare le aziende nell’era digitale

Nell’economia digitale del 21° secolo, lo sfruttamento dell’AI sta diventando il fattore determinante per il successo competitivo e la leadership di mercato. I CAIO svolgeranno un ruolo fondamentale nel guidare la trasformazione aziendale nell’era dell’AI.

Le aziende che non dispongono di una leadership e di competenze strategiche in materia di AI probabilmente faticheranno a tenere il passo con i colleghi. Rischiano un calo di produttività, l’incapacità di cogliere le opportunità di crescita e l’erosione della quota di mercato.

Al contrario, chi investe in una leadership dedicata all’AI può superare i rivali. Con un CAIO, le aziende sono in grado di ottenere guadagni in termini di efficienza, processo decisionale, innovazione e valore per i clienti. Questo può portare a una crescita, a una redditività e a una sostenibilità trasformative.

Il mandato per i CAIO di guidare la strategia AI in modo proattivo anziché reattivo è chiaro. La loro leadership e la loro lungimiranza definiranno quali aziende potranno prosperare e quali no nell’emergente economia digitale guidata dall’intelligenza artificiale.

Competenze e formazione della forza lavoro

Una priorità fondamentale per i CAIO è lo sviluppo di una forza lavoro competente in materia di AI. Valutano le carenze di talento e progettano programmi di formazione per aggiornare i dipendenti sulle basi e sugli strumenti dell’AI. Ciò consente al personale di utilizzare efficacemente l’AI nei propri ruoli e processi.

Il CAIO può anche guidare il reclutamento mirato di esperti di AI e di scienza dei dati. La creazione di team multidisciplinari è fondamentale per l’esecuzione delle iniziative di AI e per il mantenimento delle capacità nel tempo.

Le opportunità di apprendimento continuo in aree come l’apprendimento automatico, l’analisi e la riprogettazione dei processi preparano la forza lavoro per i ruoli aumentati dall’AI. La formazione sulla gestione del cambiamento consente ai manager di supportare i team nelle transizioni.

Promuovere l’adozione e mitigare i timori

Per promuovere l’adozione, il CAIO comunica attivamente i vantaggi dell’AI e il suo impatto sui dipendenti. Demistificano cos’è l’AI e come influirà realisticamente sui flussi di lavoro. Il CAIO sottolinea come l’AI assisterà i lavoratori piuttosto che sostituirli.

È essenziale affrontare le preoccupazioni in modo trasparente e rispettoso. Il CAIO deve ascoltare con empatia le ansie per la perdita del lavoro e far emergere i potenziali problemi. Politiche concrete sull’etica dell’AI e sulla riqualificazione professionale dimostrano l’impegno dell’organizzazione.

Per ottenere l’adesione di tutta l’azienda è necessario un messaggio personalizzato per i diversi livelli di personale. Il CAIO lavora a livello interfunzionale per far valere le ragioni dell’AI e favorirne l’adozione.

Incorporare il pensiero dell’intelligenza artificiale

L’obiettivo del CAIO è quello di instillare una mentalità orientata all’AI in tutta l’organizzazione. Incoraggia l’identificazione dei casi d’uso dell’AI in ogni processo e in ogni team. Quadri come il design thinking aiutano il personale a concettualizzare il modo in cui l’AI può trasformare le esperienze degli utenti.

Piuttosto che una funzione isolata, il CAIO mira a integrare l’AI nel modo in cui i dipendenti affrontano l’innovazione e la risoluzione dei problemi. Questo cambiamento culturale richiede una comunicazione continua, modelli di leadership e incentivi.

Anche la formazione di campioni interni dell’AI in tutte le unità aziendali diffonde il pensiero dell’AI. In definitiva, il CAIO cerca di promuovere una cultura entusiasta delle possibilità dell’AI, pur rimanendo etico e incentrato sull’uomo. Questo è alla base di un successo sostenibile.

I CAIO e la dimensione etica

Ridurre i pregiudizi e garantire l’equità

I CAIO svolgono un ruolo fondamentale nella salvaguardia dai pregiudizi e dai rischi etici nei sistemi di AI. Supervisionano i metodi di rilevamento dei pregiudizi durante lo sviluppo dei modelli. Il CAIO insiste su dati di addestramento diversificati e rappresentativi. Assicurano test approfonditi per individuare comportamenti potenzialmente discriminatori dei modelli.

Il monitoraggio continuo dei pregiudizi è fondamentale anche dopo l’implementazione. Il CAIO stabilisce le linee guida per le verifiche periodiche dei sistemi di AI. Una documentazione trasparente li aiuta ad analizzare e ad affrontare eventuali distorsioni del modello o risultati ingiusti.

I problemi legati ai pregiudizi ingiusti hanno implicazioni più ampie che vanno oltre la conformità. Un’AI errata può danneggiare la fiducia dei clienti e la reputazione dell’azienda. I CAIO tengono questa prospettiva in primo piano per sostenere l’equità come requisito non negoziabile.

Conformità normativa

Il CAIO si tiene aggiornato sulle normative emergenti che regolano l’AI in diversi mercati e settori. L’espansione geografica significa che le esigenze di conformità devono essere incorporate nei sistemi di AI in modo proattivo, non retroattivo.

Settori come la privacy dei dati, la responsabilità degli algoritmi e l’etica dell’AI sono oggetto di una maggiore legislazione. Il CAIO collabora con i team legali per interpretare le nuove leggi. Supervisionano le implementazioni tecniche necessarie per la conformità nelle pratiche dei dati, nella trasparenza dei sistemi e nell’AI responsabile.

Essere al passo con la curva normativa consente uno sviluppo tecnologico più misurato. La leadership del CAIO aiuta a evitare pratiche rischiose che potrebbero portare a cause legali, multe e sanzioni penali.

Pratiche responsabili di AI

Al di là della conformità, il CAIO sostiene pratiche di AI responsabili e in linea con i valori aziendali. Promuovono la trasparenza, la responsabilità e l’integrità nelle modalità di costruzione e utilizzo dei sistemi di AI.

Il CAIO prende in considerazione l’ampio impatto sociale dell’AI, non solo i ristretti interessi aziendali; sostiene le politiche dei vertici aziendali e dei dipendenti che rispettano la dignità e l’autonomia dell’uomo. Le prospettive dei clienti e delle comunità informano il processo decisionale in materia di AI.

In generale, il ruolo del CAIO ha un obbligo etico nei confronti del pubblico. La loro leadership nell’alimentare una cultura dell’AI ponderata e coscienziosa sostiene un’innovazione fruttuosa che il pubblico può adottare con fiducia e di cui si fida.

CAIO

I CAIO per misurare e comunicare l’impatto dell’AI

Monitoraggio dei progressi e benchmarking

Il CAIO implementa meccanismi per quantificare i risultati dell’AI e il ROI. Definiscono gli indicatori di performance chiave da monitorare, tra cui i guadagni di efficienza, la crescita dei ricavi, la riduzione dei rischi e la produttività dei dipendenti abilitati dall’AI.

Il benchmarking esterno valuta l’impatto dell’AI rispetto ai colleghi del settore e alle best practice. Il CAIO analizza dove le capacità sono carenti rispetto ai leader. Il benchmarking interno dell’adozione dell’AI da parte dei diversi team evidenzia le opportunità di ampliare i successi.

Con obiettivi misurabili, i progressi e i benefici delle iniziative di AI vengono monitorati in modo tangibile. Il CAIO fornisce alla leadership rapporti basati sui dati su come l’AI sta facendo progredire gli obiettivi organizzativi. Le loro analisi informano gli investimenti e la strategia in corso.

Rapporti con gli stakeholder

La comunicazione con gli stakeholder interni ed esterni è una responsabilità vitale del CAIO. I loro aggiornamenti regolari dimostrano che gli sforzi dell’AI sono allineati alle priorità aziendali e forniscono un valore concreto.

Per la leadership aziendale, il CAIO presenta dashboard e metriche che illustrano l’avanzamento dell’AI verso gli obiettivi. Ai dipendenti, invece, vengono presentate storie di successo e tassi di completamento della formazione che evidenziano i progressi dell’AI.

La trasparenza delle relazioni esterne rafforza la fiducia del pubblico. Il CAIO diffonde informazioni sugli usi dell’AI, sulle pratiche dei dati e sulle salvaguardie etiche. Rappresenta l’organizzazione come leader di pensiero in materia di AI.

Guida al miglioramento continuo

Sfruttando le intuizioni delle valutazioni d’impatto, il CAIO identifica le aree in cui perfezionare strategie, modelli e processi per una maggiore efficienza. I risultati evidenziano i casi in cui la riqualificazione o la ristrutturazione potrebbero aumentare il valore.

Il CAIO esamina tutte le conseguenze indesiderate, le sfide di implementazione o le carenze che la misurazione rivela. Diagnostica i problemi e adatta la rotta di conseguenza.

Questo approccio iterativo e informato sui dati consente di migliorare continuamente le capacità e i risultati dell’AI. La leadership del CAIO nella misurazione e nel miglioramento sostiene la competitività con l’evoluzione della tecnologia.

Il futuro della leadership nell’AI

Integrazione dei ruoli

Man mano che l’AI diventa parte integrante della strategia e delle operazioni aziendali, i ruoli di leadership dedicati all’AI diventeranno mainstream in tutti i settori. Già oggi, le aziende più lungimiranti dispongono di CAIO e di posizioni correlate anche senza un’ampia impronta di AI.

La nomina dei CAIO accelererà man mano che un numero maggiore di organizzazioni riconoscerà il potenziale dell’AI e la necessità di una strategia e di una supervisione specializzate. Proprio come i ruoli di CTO e CDO si sono espansi in precedenza, la funzione di CAIO sarà considerata una posizione centrale della C-suite piuttosto che una novità.

Inoltre, le competenze in materia di AI si diffonderanno all’interno delle C-suite e dei consigli di amministrazione. I dirigenti esistenti dovranno avere una conoscenza dell’AI, anche se non si tratta di un CAIO dedicato. La strategia dell’AI rientrerà nel team di leadership collettiva piuttosto che in un CAIO singolo.

Progredire insieme all’AI

Le responsabilità e le priorità dei CAIO continueranno ad avanzare di pari passo con le capacità dell’intelligenza artificiale. Man mano che la tecnologia apre nuove applicazioni e nuovi potenziali di creazione di valore, essi si orienteranno per capitalizzare queste opportunità.

Ad esempio, i progressi nella computer vision e nel linguaggio naturale aprono le porte ai CAIO per implementare l’intelligenza aumentata. Con l’evoluzione del panorama normativo, essi si concentreranno sulla conformità. L’intelligenza artificiale incentrata sul cliente diventerà parte integrante dell’evoluzione della personalizzazione e della customizzazione.

In sostanza, i CAIO devono rimanere all’avanguardia dell’AI emergente, adeguando la strategia e creando nuove capacità per massimizzare sempre il suo potenziale di business. Il loro ruolo sarà in costante evoluzione, proprio come la tecnologia stessa.

L’impatto duraturo del CAIO

In definitiva, i CAIO hanno l’opportunità di guidare una trasformazione sostenibile a prova di futuro per le organizzazioni. La loro leadership può aumentare la competitività, l’efficienza, il processo decisionale e l’innovazione attraverso l’adozione dell’intelligenza artificiale guidata dai dati.

Inserendo l’AI nella cultura organizzativa, nei processi e nei prodotti, rimodellano i modelli di business e la forza lavoro a lungo termine. La loro visione e la loro guida assicurano che l’AI sia sfruttata in modo ottimale su scala per sbloccare nuove fonti di valore.

I CAIO efficaci continueranno a guidare un immenso cambiamento organizzativo anche dopo il loro incarico. La loro leadership pionieristica è alla base della prosperità di un’organizzazione in un’economia digitale sempre più guidata dall’intelligenza artificiale per decenni a venire.

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