L'intelligenza artificiale generativa e gli agenti autonomi non sono più solo idee futuristiche: stanno già cambiando il modo in cui viene svolto il lavoro in azienda. Ma siamo onesti: passare dalle prime sperimentazioni a un impatto reale e misurabile? Non è un'impresa da poco.
La buona notizia? Stiamo iniziando a vedere dei playbook chiari da parte delle aziende che lo stanno facendo bene. Nel nuovo rapporto Harvard Business Review Analytic Services, in collaborazione con SnapLogic, Sfruttare il potere dell'IA generativa e degli agenti di IAi leader condividono il modo in cui stanno superando il clamore e stanno effettivamente scalando l'IA in modi che generano un serio valore aziendale.
Dalle idee all'impatto: cosa possiamo imparare dal Cooperative Benefits Group
Mark Fowler, CIO di Cooperative Benefits Group (CBG), condivide una delle osservazioni più pratiche e rinfrescanti del rapporto. Quando è arrivato il momento di dare priorità ai progetti di IA generativa, il suo team si è concentrato su due semplici ma potenti domande:
"Il progetto fa risparmiare o genera denaro?".
Questo obiettivo ha aiutato CBG a individuare i progetti per i suoi team di assistenza e clinici, che sono essenziali per le operazioni quotidiane o sono responsabili dell'aumento delle entrate.
"Questi team sono assolutamente fondamentali per tenere aperte le nostre porte o contribuiscono a generare nuove entrate", spiega Fowler.
Ma l'identificazione delle opportunità ad alto impatto è solo il primo passo. La vera chiave? Tracciare i risultati. Il team di Fowler ha misurato aspetti quali il tempo risparmiato nelle chiamate di assistenza, la riduzione dello sforzo nella configurazione dei progetti di benefit e persino una diminuzione del 30% degli errori di sviluppo del software, che si traduce in un risparmio di 300.000 dollari ogni tre mesi.
Questo tipo di ROI è ciò che trasforma un bel progetto pilota in un'iniziativa sostenuta dall'azienda.
Perché la misurazione è il segreto per scalare l'IA
CBG non è sola. Secondo il rapporto, un numero crescente di organizzazioni sta strutturando maggiormente le modalità di valutazione del successo dell'IA generativa. Tra queste vi sono:
- Utilizzo di KPI specifici per le prestazioni dell'IA generativa (48%)
- Creazione di quadri formali per valutare gli investimenti nell'IA (38%)
- Tracciare gli aumenti di produttività tra i team (38%)
Non si tratta di metriche di facciata: sono il tipo di dati che aiutano i team a sostenere la necessità di investimenti continui e di un'adozione più ampia.
Meno lavoro manuale, più slancio: La storia del Gruppo Aptia
Un'altra storia di spicco del rapporto proviene da Aptia Group, che fornisce servizi di amministrazione dei benefici per i dipendenti e delle pensioni. L'azienda aveva a che fare con un'elaborazione dei dati lunga e soggetta a errori, finché non ha introdotto AgentCreator di SnapLogic per automatizzarla.
Ora gli agenti AI gestiscono attività di traduzione e trasformazione che un tempo richiedevano ore di lavoro manuale. Il risultato? Tempi di ciclo più rapidi, migliore qualità dei dati e più tempo per i dipendenti per concentrarsi su ciò che conta di più: fornire servizi eccellenti.
È un ottimo esempio di come gli agenti Gen AI stiano mantenendo le loro promesse di efficienza su scala e stiano liberando le persone per svolgere un lavoro più significativo.
So cosa state pensando...
"Più facile a dirsi che a farsi". Ed è giusto così: iniziare può sembrare impegnativo e complesso. Ma le storie di CBG, Aptia e altri dimostrano che con la giusta attenzione, metriche chiare e un po' di pazienza, è possibile passare dal "proviamo questo" al "guardate cosa abbiamo appena ottenuto".
Questo rapporto di Harvard Business Review Analytic Services, in collaborazione con SnapLogic, analizza il modo in cui i leader aziendali stanno affrontando questo viaggio e quali lezioni si possono applicare alla propria strategia di IA.
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