L'anno passato ha dimostrato la potenza del digitale per superare le sfide viste nel mondo fisico. Quando le relazioni con i clienti sono state minacciate dalle restrizioni della pandemia, molte aziende sono uscite dalle loro zone di comfort per rispondere con nuove esperienze, servizi e comodità virtuali per mantenere o addirittura far crescere quelle relazioni vitali con i clienti.
La risposta avrebbe potuto essere più rapida? Per molte organizzazioni, la risposta è “sì”. Se c'è stato un fatto chiave che i professionisti dei dati e dell'analisi hanno imparato nell'ultimo anno, è che le nostre basi di dati e intelligenza artificiale non erano così pronte per questa sfida come avrebbero potuto essere. Quasi tutte le conversazioni con i clienti che ho oggi si concentrano sull'accelerazione degli investimenti e sulla modernizzazione o sull'implementazione di nuovi piani di modelli operativi.
Stiamo anche assistendo a un numero senza precedenti di domande sull'incorporamento di dati e intelligenza artificiale in funzionalità basate su eventi e in tempo reale. Il collegamento con i clienti su larga scala riguarda sempre più la personalizzazione, l'automazione intelligente e l'adattamento in tempo reale in base a dove si trova il cliente. Per molte organizzazioni, ciò ha portato alla consapevolezza che una piattaforma di dati cloud e data science per creare modelli è solo una parte del puzzle. I dati e l'intelligenza artificiale devono essere ai margini del business nelle applicazioni, nei dispositivi mobili e nelle macchine in cui i clienti interagiscono con l'azienda. Questo è il nuovo mondo dell'intelligenza connessa e non è solo per le grandi aziende tecnologiche, è lo stato richiesto per qualsiasi impresa moderna.
È tempo di immaginare l'intelligenza artificiale come qualcosa di più di un modello di abbandono, chatbot e processore linguistico. Le organizzazioni che adottano l'intelligenza connessa utilizzano l'intelligenza artificiale per colmare i silos aziendali e generare esperienze olistiche in cui tutti i punti di contatto e i canali acquisiscono, condividono e combinano l'intelligenza. Avere un quadro chiaro per orientare i dati e il modello operativo di intelligenza artificiale con la tecnologia è il modo giusto per andare avanti.
Con tutto questo in mente, ecco cosa possono aspettarsi i leader aziendali, tecnologici e analitici mentre portano avanti strategie di intelligence connessa:
I partner si evolvono in ecosistemi. Vediamo settori come quello assicurativo, energetico e farmaceutico espandere il numero di esperti in materia (PMI) utilizzati per progettare, sviluppare e distribuire dati e intelligenza artificiale per l'intelligenza connessa. Queste PMI stanno attingendo a partner interni di diversi team, compresi quelli legali e di rischio, non solo per costruire i modelli, ma per modellare l'intera capacità dell'IA per migliorare l'esperienza del cliente e i risultati di business. Man mano che le aziende si spostano ed espandono ulteriormente i loro ecosistemi, anche i partner commerciali esterni si uniscono per fornire competenze aggiuntive e supportare esperienze omnicanale con l'intelligenza artificiale.
Le pratiche diventano iper-collaborative.Con più PMI partner al tavolo dell'intelligence connessa, il modo in cui lavorano insieme è sempre più importante. La progettazione del modello operativo si sta espandendo oltre il supporto di compiti specifici e strutture organizzative e si sta concentrando su come i diversi ruoli coinvolgono, coordinano e forniscono dati e intelligenza artificiale. Un produttore globale di energia ha applicato tecniche di mappatura del viaggio ai suoi dati e all'area di pratica dell'intelligenza artificiale. Ciò determina il modo in cui ruoli e team lavorano insieme allineando meglio le competenze e le responsabilità agli obiettivi e immaginando nuovi processi e modi per ottimizzare la collaborazione, il coordinamento e il supporto. Inoltre, vediamo anche come i fornitori di servizi stiano mediando la formazione distribuita dei modelli tra i clienti per convalidare e ottimizzare questi modelli prima del lancio in produzione.
Le piattaforme sono progettate per il vantaggio aziendale.In nessun modo i nuovi partner e modelli di pratica potrebbero avere successo senza le giuste piattaforme per fornire intelligence connessa e abilitare e rafforzare le migliori pratiche. Gli investimenti in cloud, edge computing, blockchain e 5G stanno fornendo una spina dorsale e una rete più forti per l'intelligenza artificiale per abilitare l'intelligenza connessa. Ma stanno emergendo anche nuove funzionalità e piattaforme di collaborazione per creare ambienti affidabili in cui dati, modelli, formazione e approfondimenti possono essere utilizzati per generare intelligenza artificiale. Gli scambi di dati e intelligenza artificiale stanno emergendo all'interno di settori e intersettoriali; Le piattaforme di collaborazione AI consentono lo sviluppo in collaborazione affidabile di modelli tra parti esterne in una rete affidabile. E la piattaforma di integrazione come servizio sta iniziando la transizione per spaziare tra ingegneria dei dati e sviluppo di applicazioni per rafforzare la connessione tra dati, intelligenza artificiale e applicazioni edge in tempo reale.
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Questo post è stato scritto dal vicepresidente e analista principale Michele Goetz ed è apparso originariamente qui.
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