Le aziende dovrebbero sfruttare funzionalità di intelligenza artificiale che, attraverso l’application network, consentono di importare ed esportare dati da qualsiasi fonte.
Tutti, incluso MuleSoft, parlano di intelligenza artificiale. Queste sono tecnologie innovative ancora in stato embrionale, ma in forte crescita.
La possibilità di automatizzare task manuali e ottenere nuovi insight a supporto delle decisioni operative di business potrebbe avere un forte impatto sulle aziende.
Così forte, che secondo un report di IDC le organizzazioni investiranno circa 57.6 miliardi di dollari in tecnologie basate su sistemi cognitivi e intelligenza artificiale entro il 2021.
Tuttavia, come in tutti i casi in cui ci troviamo di fronte ad un’innovazione tecnologica, dobbiamo far fronte a diverse sfide per sfruttare al massimo il potenziale dell’intelligenza artificiale.
Se alcuni la ritengono fondamentale per l’estrazione di insight da grandi quantità di dati o da processi di business automatizzati, la maggior parte guarda alle difficoltà per le aziende di attuare le connessioni adeguate a raggiungere questo tipo di risultati.
I dati archiviati in silos e la mancanza di integrazione tra le varie applicazioni aziendali limitano fortemente la capacità delle tecnologie basate su intelligenza artificiale.
Il Problema con l’Intelligenza Artificiale
Il problema principale legato all'intelligenza artificiale riguarda i campi di applicazione di questa funzionalità innovativa; è necessario capire in che campo può avere un ruolo strategico.
Il campo di applicazione più diffuso è quello relativo all'analisi di grandi volumi di dati e identificazione di modelli per generare nuovi insight di business.
Si tratta quindi di attività che solitamente un essere umano non può eseguire per l’enorme quantità di dati coinvolti.
Oltre al volume di dati, un altro problema è legato alla qualità di essi. Le organizzazioni sono spesso limitate dal fatto che i dati sono bloccati in sistemi e applicazioni a silos. Di conseguenza, per tecnologie basate su AI può essere un grosso problema per offrire degli insight adeguati.
Il Futuro Risiede nell'Automazione
L’area di maggior applicazione dell’intelligenza artificiale è sicuramente la business automation. Per esempio, JPMorgan ha sviluppato la propria macchina AI, che “ha imparato” dalle passate lezioni relative ad offerte per eseguire rapidamente accordi in cui garantiscono il prezzo migliore.
Questa tipologia di automazione può essere applicata ad altre organizzazioni; nel settore retail spesso si spendono ore nell'analisi di vendite e di afflusso di persone per identificare il numero corretto di personale da inserire in negozio.
Sfruttando l’intelligenza artificiale, questo processo può essere automatizzato; il motore AI analizza i dati, identifica i negozi in cui è richiesto maggiore supporto e aggiorna l’area HR per la modifica della pianificazione dei turni.
Inoltre, ciò consentirebbe al personale di potersi dedicare ad attività a più alto valore aggiunto.
Tuttavia, il punto focale di un ottimo sfruttamento dell’intelligenza artificiale rimane la connessione tra i vari sistemi all'interno dell’azienda.
Anche lo sviluppo di un semplice servizio di assistenza al cliente tramite chatbot richiede qualcosa come l’integrazione di 7/8 differenti sistemi interni. La verità è che, se non c’è integrazione tra i sistemi aziendali non sarà possibile sfruttare le potenzialità dell’intelligenza artificiale.
Sfruttare le Potenzialità dell’Intelligenza Artificiale
Per poter sfruttare al meglio le potenzialità dell’intelligenza artificiale, per prima cosa le organizzazioni dovrebbero sviluppare un sistema di integrazione tra applicazioni e sistemi, il cosiddetto application network.
Un’integrazione point-to-point non consente l’utilizzo di funzionalità legate all'intelligenza artificiale; le aziende necessitano di un approccio molto più fluido che permetta di scomporre sistemi complessi trasformandoli in sistemi flessibili.
Questo è possibile attraverso una strategia API, che consente alle aziende di integrare facilmente qualsiasi applicazione, fonte di dati o dispositivi attraverso un sistema interconnesso. Il sistema centrale, l’application network, consente alle tecnologie di intelligenza artificiale di integrarsi con l’ecosistema digitale aziendale con l’obiettivo di estrapolare e fornire dati e informazioni preziosi.
Nel caso dell’esempio del chatbot che abbiamo visto prima, con un application network, le tecnologie di intelligenza artificiale sono in grado di estrapolare dati relativi al cliente archiviati in qualsiasi sistema o applicazione e aggiornarli istantaneamente.
Sempre più Vicini ad un Futuro Automatizzato
Siamo ancora lontani dall'applicazione di intelligenza artificiale in tutti i settori, ma già i primi risultati sono impressionanti. È il caso di una compagnia assicurativa che sfrutta l’intelligenza artificiale per distinguere tra i propri clienti coloro che con più probabilità rinnoveranno la propria polizza e li contatta tramite messaggio sul telefono.
L’azienda ha registrato un tasso di coinvolgimento del 60% e un tasso di rinnovo del 30% proveniente solo dalla campagna di messaggi inviati dal bot.
Se riusciamo a superare le sfide poste dall'integrazione di sistemi e applicazioni, l’intelligenza artificiale può rivelarsi uno strumento molto potente per scoprire informazioni preziose per la crescita del proprio business, e l’automatizzazione di attività ripetitive consentirà una concentrazione maggiore su attività ad alto valore aggiunto.
MuleSoft Anypoint Platform è la piattaforma per l’integrazione di tutti i sistemi IT Leader nel magic quadrant di Gartner per il “Full Life-Cycle API Management” e prima in classifica nella valutazione degli utenti su G2Crowd.
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