Analisi

Intelligenza artificiale (AI), come e perché può essere applicata nella strategia aziendale

Gli strumenti di intelligenza artificiale possono aiutare i dirigenti a evitare pregiudizi nelle decisioni, estrarre informazioni da oceani di dati e fare scelte strategiche più rapidamente. L’opinione di Yuval Atsmon, che guida il nuovo McKinsey Center for Strategy Innovation: “Il vantaggio competitivo risiede sempre più nell'avere dirigenti che sappiano come applicare bene l'AI. In alcuni settori, come gli investimenti, ciò sta già accadendo e la differenza di rendimento può essere sbalorditiva” [...]
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Le macchine possono automatizzare lo sviluppo della strategia? La risposta secca è no. Tuttavia, ci sono numerosi aspetti del lavoro degli strateghi in cui l’intelligenza artificiale e gli strumenti di analisi avanzata possono già portare un enorme valore. A parlare di intelligenza artificiale nella strategia è Yuval Atsmon, senior partner che guida il nuovo McKinsey Center for Strategy Innovation, che studia i modi in cui le nuove tecnologie possono far parte della strategia.

Cosa significa intelligenza artificiale nel contesto della strategia

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Yuval Atsmon, senior partner McKinsey Center for strategy Innovation

Quando le persone parlano di intelligenza artificiale, includono tutto ciò che ha a che fare con l’analisi, l’automazione e l’analisi dei dati. Marvin Minsky, il pioniere della ricerca sull’intelligenza artificiale nel 1960, ha parlato dell’AI come di una ”parola valigia” – un termine in cui puoi infilare quello che vuoi – e sembra ancora essere così. Siamo d’accordo con questo perché pensiamo che le aziende dovrebbero utilizzare tutte le funzionalità dell’analisi più tradizionale, aumentando al contempo l’automazione nella strategia che può liberare tempo per il management o gli analisti e, gradualmente, introducendo strumenti in grado di aumentare il pensiero umano.

Tuttavia, solo il 7% degli intervistati al nostro sondaggio sull’uso dell’AI afferma di usarla nella strategia o persino nella pianificazione finanziaria, mentre in aree come il marketing, la supply chain e le operazioni di servizio, è del 25 o 30%. Uno dei motivi per cui l’adozione è in ritardo è che la strategia è una delle pratiche concettuali più integrative. Quando i dirigenti pensano all’automazione della strategia, molti guardano troppo avanti, alle capacità di intelligenza artificiale che deciderebbero, al posto del leader aziendale, quale sia la strategia giusta. Stanno perdendo opportunità di utilizzare l’AI negli elementi costitutivi della strategia che potrebbero migliorare significativamente i risultati.

Mi piace usare l’analogia con gli assistenti virtuali. Molti di noi usano Alexa o Siri, ma pochissime persone usano questi strumenti per fare di più che dettare un messaggio di testo o spegnere le luci. Non ci sentiamo a nostro agio con la capacità della tecnologia di comprendere il contesto in applicazioni più sofisticate. L’intelligenza artificiale nella strategia è simile: è difficile per l’intelligenza artificiale sapere tutto ciò che un dirigente sa, ma può aiutare i dirigenti con determinati compiti.

Quali compiti può aiutare a svolgere oggi l’AI

Parliamo di sei fasi dello sviluppo dell’AI. Il primo è l’analisi semplice, che chiamiamo intelligenza descrittiva. Le aziende utilizzano dashboard per l’analisi della concorrenza o per studiare le prestazioni in diverse parti del business che vengono aggiornate automaticamente. Alcuni hanno funzionalità interattive per il perfezionamento e il test.

Il secondo livello è l’intelligenza diagnostica, che è la capacità di guardare indietro al business e comprendere le cause alla radice e i driver delle prestazioni. Il livello successivo è l’intelligenza predittiva: essere in grado di anticipare determinati scenari o opzioni e il valore delle cose in futuro in base allo slancio del passato e ai segnali raccolti nel mercato. Sia la diagnostica che la previsione sono aree che l’AI può migliorare notevolmente oggi. Gli strumenti possono aumentare l’analisi dei dirigenti e diventare aree in cui sviluppare capacità. Ad esempio, sull’intelligenza diagnostica, puoi organizzare il tuo portafoglio in segmenti per capire in modo granulare da dove proviene la performance e farlo in modo molto più continuo rispetto agli analisti. Puoi provare 20 modi diversi in un’ora invece di schierare cento analisti per affrontare il problema.

L’AI predittiva è sia più difficile sia più rischiosa. I dirigenti non dovrebbero fare completamente affidamento sull’AI predittiva, ma fornisce un altro punto di vista sistematico nella stanza. Poiché le decisioni strategiche hanno conseguenze significative, una considerazione chiave è utilizzare l’AI in modo trasparente nel senso di capire perché sta facendo una certa previsione e quali estrapolazioni sta facendo da quali informazioni. È quindi possibile valutare se ci si fida o meno della previsione. Puoi persino utilizzare l’intelligenza artificiale per tracciare l’evoluzione delle ipotesi per quella previsione.

Questi sono i livelli disponibili oggi. I prossimi tre livelli richiederanno tempo per svilupparsi. Ci sono alcuni primi esempi di azioni di consulenza AI per la considerazione dei dirigenti che creerebbero valore sulla base dell’analisi. Da lì, si passa a delegare determinate autorità decisionali all’AI, con vincoli e supervisione. Alla fine, c’è il punto in cui l’AI completamente autonoma analizza e decide senza interazione umana”.

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Quale tipo di aziende o settori possono ottenere i maggiori benefici dall’adozione dell’AI

“Ogni azienda ha probabilmente qualche opportunità di utilizzare l’intelligenza artificiale più di quanto non faccia oggi. La prima cosa da considerare è la disponibilità dei dati. Disponete di dati sulle prestazioni che possono essere organizzati in modo sistematico? Le aziende che dispongono di dati approfonditi sui loro portafogli fino a linea di business, SKU, inventario e materie prime hanno le maggiori opportunità di utilizzare le macchine per ottenere informazioni granulari che gli esseri umani non potrebbero fare.

Le aziende le cui strategie si basano su poche grandi decisioni con dati limitati otterrebbero meno dall’AI. Allo stesso modo, coloro che affrontano molta volatilità e vulnerabilità agli eventi esterni trarrebbero meno beneficio rispetto alle società con portafogli controllati e sistematici, sebbene potrebbero implementare l’intelligenza artificiale per prevedere meglio tali eventi esterni e identificare ciò che possono e non possono controllare.

In terzo luogo, la velocità delle decisioni è importante. La maggior parte delle aziende sviluppa strategie ogni tre-cinque anni, che poi diventano budget annuali. Se si pensa alla strategia in questo modo, il ruolo dell’AI è relativamente limitato, a parte le analisi potenzialmente accelerate che sono input nella strategia. Tuttavia, alcune aziende rivisitano regolarmente le grandi decisioni prese sulla base di ipotesi sul mondo che potrebbero essere cambiate da allora, influenzando il ROI previsto delle iniziative. Tali cambiamenti influenzerebbero il modo in cui distribuisci talenti e tempo esecutivo, come spendi denaro e concentri gli sforzi di vendita e l’intelligenza artificiale può essere preziosa nel guidarlo. Il valore dell’AI è ancora maggiore quando puoi prendere decisioni vicino al momento della distribuzione delle risorse, perché l’AI può segnalare che le tue ipotesi precedenti sono cambiate da quando hai fatto il tuo piano”.

Esempi di aziende che impiegano l’AI per affrontare specifiche sfide strategiche

Alcuni degli utenti più innovativi dell’AI, non a caso, sono aziende native digitali e di AI. Alcune di queste aziende hanno visto enormi benefici dall’AI e ne hanno aumentato l’utilizzo in altre aree del business. Un operatore della mobilità adegua la propria pianificazione finanziaria in base ai modelli di prezzo che osserva sul mercato. La sua attività ha una flessibilità relativamente elevata per la domanda ma meno per l’offerta; quindi, l’azienda utilizza l’intelligenza artificiale per segnalare continuamente quando le dinamiche dei prezzi sono di tendenza in un modo che influenzerebbe la redditività o dove la domanda è in aumento. Ciò consente all’azienda di reagire rapidamente per creare più capacità perché la sua redditività è altamente sensibile a mantenere la domanda e l’offerta in equilibrio”.

Un’applicazione preminente dell’AI nella strategia

Ho lavorato molto sull’allocazione delle risorse e una delle sfide, che chiamiamo il fenomeno del bastone da hockey, è che i dirigenti sono sempre eccessivamente ottimisti su ciò che accadrà. Sanno che l’allocazione delle risorse sarà inevitabilmente definita da ciò che credi sul futuro, non necessariamente dalle prestazioni passate. L’AI può fornire una previsione oggettiva delle performance partendo da un caso di momentum di default: sulla base di tutto ciò che è accaduto in passato e di alcuni indicatori sul futuro, qual è la previsione delle performance se non facciamo nulla? Questo prima di dire: ”Assumerò queste persone e svilupperò questo nuovo prodotto e migliorerò il mio marketing” – cose che ogni dirigente pensa che lo aiuteranno a superare le consegne rispetto al passato. Il caso del momento neutro, che l’AI può calcolare in modo freddo, può cambiare le dinamiche della discussione sull’allocazione delle risorse. È una forma di intelligenza predittiva accessibile oggi e, sebbene non sia pensata per essere definitiva, fornisce una base per decisioni migliori”.

L’accesso ai talenti tecnologici può essere uno degli ostacoli all’adozione dell’AI nella strategia?

Farei una distinzione. Se intendi talenti dell’apprendimento automatico e della scienza dei dati o ingegneri del software che costruiscono gli strumenti digitali, non sono sicuramente facili da ottenere. Tuttavia, le aziende possono utilizzare sempre più piattaforme che forniscono accesso agli strumenti di intelligenza artificiale e richiedono meno alle singole aziende. Inoltre, questo dominio della strategia è eccitante: è all’avanguardia; quindi, è probabilmente più facile ottenere talenti tecnologici per questo che potrebbe essere per il lavoro di produzione.

La sfida più grande, ironicamente, è trovare strateghi o persone con esperienza aziendale per contribuire allo sforzo. Non risolverai i problemi di strategia con l’AI senza il coinvolgimento di persone che comprendono l’esperienza del cliente e ciò che stai cercando di ottenere. Coloro che ne sanno di più, come i dirigenti senior, non hanno tempo per essere product manager per il team AI. Un vincolo ancora più grande è che, in alcuni casi, stai chiedendo alle persone di essere coinvolte in un’iniziativa che potrebbe rendere il loro lavoro meno importante. Potrebbero esserci molte opportunità per incorporare l’intelligenza artificiale nei lavori esistenti, ma è qualcosa su cui le aziende devono riflettere. L’approccio migliore potrebbe essere quello di creare una fabbrica digitale in cui un team diverso testa e costruisce applicazioni di intelligenza artificiale, con la supervisione delle parti interessate senior”.

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La preoccupazione per la perdita del lavoro e il potenziale che l’AI automatizzerà la strategia

La questione se l’AI sostituirà il giudizio umano e metterà l’umanità fuori dal lavoro è una questione importante che lascerei ad altri esperti.

La domanda pertinente è l’automazione a breve termine. A causa della sua complessità, la strategia sarebbe uno dei domini successivi a essere influenzato dall’automazione, ma lo stiamo vedendo in molti altri domini. Tuttavia, la tendenza da oltre duecento anni è che l’automazione crea nuovi posti di lavoro, anche se richiedono competenze diverse. Ciò non toglie la paura che alcune persone hanno di una macchina che espone i loro errori o fa il loro lavoro meglio di loro.

Cosa ti suscita l’interesse nell’esplorare l’intersezione tra strategia e nuove tecnologie?

Sono sempre stato incuriosito dalle cose ai confini di ciò che sembra possibile. La seconda legge dello scrittore di fantascienza Arthur C. Clarke è che per scoprire i limiti del possibile devi avventurarti un po’ oltre nell’impossibile, e lo trovo particolarmente allettante in questa arena.

L’AI in strategia è in una fase molto nascente, ma potrebbe essere molto consequenziale per le aziende e per la professione. Per un top executive, le decisioni strategiche sono il modo più grande per influenzare il business, oltre forse a costruire il top team, ed è sorprendente quanto poca tecnologia venga sfruttata in quel processo oggi. È concepibile che il vantaggio competitivo risieda sempre più nell’avere dirigenti che sappiano come applicare bene l’AI. In alcuni settori, come gli investimenti, ciò sta già accadendo e la differenza di rendimento può essere sbalorditiva. Trovo che aiutare le aziende a far parte di questa evoluzione sia molto eccitante”.

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