Ripensare la trasformazione digitale nell’era dell’Agentic AI

La trasformazione digitale consente la crescita, crea efficienza, migliora le esperienze e sviluppa vantaggi competitivi. Uno degli obiettivi principali è l’evoluzione dei modelli di business, poiché la tecnologia, i dati e l’AI modificano rapidamente le aspettative dei clienti e le opportunità di mercato.

I cambiamenti paradigmatici tecnologici e le forze dirompenti a livello globale richiedono ai CIO di ripensare le loro strategie digitali ogni due anni. Nel 2020 è stata la pandemia, il 2022 ha portato i timori di una recessione e il 2024 ha inaugurato l’era dell’intelligenza artificiale generativa.

Due anni fa ho illustrato l’impatto della GenAI sulle priorità della trasformazione digitale [in inglese], concentrandomi sulle strategie relative ai dati, sulle iniziative di assistenza clienti e sulla governance dell’intelligenza artificiale [in inglese]. L’anno scorso ho scritto di come trarre valore aziendale dall’AI generativa [in inglese] puntando su vantaggi che vanno oltre il semplice miglioramento della produttività. Altri articoli si sono concentrati nel suo impatto sul futuro del lavoro [in inglese], identificando gli investimenti fondamentali [in inglese] e individuando le opportunità offerte e l’impatto sul business [in inglese].

I consigli offerti in questi articoli si sono concentrati su come l’AI generativa cambia la strategia digitale e le priorità. In questo articolo, rivolgo l’attenzione sul modello organizzativo.

Siva Ganesan [in inglese], responsabile della divisione AI e dati di TCS, ritiene che la prossima era di trasformazione sarà definita dalle aziende che potenzieranno gli esseri umani con capacità di AI agenziale, generativa e predittiva.

“In questo modello, le aziende stanno investendo nella creazione di architetture per scelte intelligenti e nell’uso della tecnologia per potenziare le persone, non per automatizzare le attività, trasformando l’intera catena del valore”, osserva.

I CIO dovrebbero considerare in che modo l’Agentic AI e altre capacità emergenti dell’AI più in generale consentono la creazione di aziende intelligenti. Le aree nelle quali i CIO dovrebbero concentrarsi includono il rinnovamento dell’importanza della centralità del cliente, l’evoluzione delle pratiche di coinvolgimento aziendale e il perfezionamento dei modelli operativi digitali.

Ripensare la progettazione dei prodotti e i processi CX

Ogni strategia di Customer Experience (CX) dovrà essere rivista, poiché i clienti si aspettano che l’AI agenziale sia in prima linea nelle loro interazioni. I settori B2C come la vendita al dettaglio, i media, la sanità e i servizi bancari personali, dove la personalizzazione è un fattore di differenziazione del servizio, saranno i primi a subire questo cambiamento di paradigma.

Tuttavia, John Mazur, CEO di Chatmeter, sottolinea l’enorme opportunità di utilizzare l’intelligenza artificiale nelle interazioni con i clienti per ottenere vantaggi organizzativi più profondi. Per esempio, analizzando il feedback dei clienti, compresi i dati non strutturati come le recensioni e i commenti sui social media, “l’AI aiuta le imprese a rendere operativo tale feedback per migliorare la formazione, le politiche e le assunzioni”, commenta Mazur.

Inoltre, le aziende possono sfruttare l’AI generativa per evolvere il loro design thinking, la prototipazione, la sperimentazione e le pratiche di test. Gli agenti AI possono accelerare il processo di progettazione, facilitare più scenari di test e integrare le interazioni con i clienti per garantire che il processo sia più agile e iterativo. L’intelligenza artificiale può anche aiutare con i progetti pilota dei clienti, per esempio nell’industria farmaceutica, migliorando il reclutamento dei pazienti e la comunicazione durante le sperimentazioni cliniche.

 “L’AI è in una posizione unica per aiutarci a ridefinire il modo in cui progettiamo i prodotti, semplifichiamo le operazioni e miglioriamo le esperienze”, afferma Satyajith Mundakkal, CTO di Hexaware. “Generando rapidamente più prototipi di progettazione e automatizzando i processi di test estesi, riduciamo drasticamente il time-to-market, accelerando il percorso dall’idea alla realtà”.

I CIO dovrebbero organizzare un team di leadership interfunzionale per rivoluzionare l’approccio della propria organizzazione alla ricerca e sviluppo, alle ricerche di mercato, al design thinking e alla sperimentazione con i clienti. Gli AI agent avranno un ruolo nel migliorare la produttività in ciascuna di queste discipline, ma i vantaggi emergeranno per le società che ripenseranno l’intero processo di progettazione. 

Accelerare la gestione agile del cambiamento

Le metodologie agili, l’IT basato sui prodotti [in inglese], le piattaforme di sviluppo low-code [in inglese] e la citizen data science [in inglese] hanno determinato diversi cambiamenti paradigmatici nel modo in cui i team aziendali, IT e di dati collaborano alle innovazioni. I dipendenti stanno già sperimentando gli LLM e scoprendo modi per adattare il proprio lavoro all’AI agentica. I CIO possono sfruttare questi esperimenti per accelerare la gestione del cambiamento [in inglese] nelle loro iniziative di trasformazione digitale più strategiche, poiché collegare la sperimentazione della GenAI a piccoli cambiamenti sostanziali contribuirà a orientare il pensiero delle persone verso pratiche più iterative e basate sul feedback.

“Mentre molte aziende stanno lavorando a implementazioni su larga scala che sono costose, lunghe e altamente dirompenti, alcuni dei risultati più significativi e dei casi di ROI più rilevanti si stanno verificando con piccole implementazioni a livello di attività”, tiene a precisare Rob Scudiere, CTO di Verint. “Nei centri di contatto con i clienti, per esempio, le aziende stanno realizzando risparmi o incrementi di fatturato per milioni di dollari, oltre a un miglioramento misurabile dell’esperienza dei dipendenti e dei clienti, semplicemente automatizzando un singolo micro-flusso di lavoro con bot specializzati basati sull’intelligenza artificiale”.

Tuttavia, la mobilitazione delle unità aziendali verso cambiamenti dei flussi di lavoro GenAI-based rischia di essere ostacolata dalla mancanza di comunicazione a livello organizzativo su iniziative, cambiamenti, collaborazioni e best practice. Sebbene i CIO dovrebbero desiderare che i reparti e i team lavorino in modo indipendente, devono centralizzare le informazioni e creare una collaborazione dall’alto verso il basso per garantire che i cambiamenti siano in linea con gli obiettivi di trasformazione digitale e li accelerino.

“Identificare casi d’uso trasformazionali dipende dalla capacità di ottenere una visione completa dei team, dei progetti e dell’organizzazione nel suo complesso”, afferma Jon Kennedy, CTO di Quickbase. “I leader aziendali hanno bisogno di una visione coerente e accurata delle informazioni in tutta l’azienda, indipendentemente da dove risiedono i dati. Senza una visione chiara di ogni team, progetto e stakeholder, non è possibile individuare le ridondanze, le sovrapposizioni e le lacune di produttività che rallentano i progetti e rendono difficile il processo decisionale”.

I team che lavorano in modo indipendente e senza collaborazione possono inavvertitamente creare lavoro inutile [in inglese], con conseguente perdita di tempo e risorse nella ricerca delle informazioni necessarie per portare avanti i progetti e prendere decisioni che generano impatto e risultati. I CIO che riconoscono l’entusiasmo e l’importanza strategica dello sviluppo di valore dall’AI generativa promuoveranno la gestione agile e del cambiamento con i team, per poi espandere la missione del PMO agile [in inglese] per colmare le lacune di comunicazione e collaborazione.

Reinventare il modello operativo digitale

La maggior parte dei CIO riconosce già che l’AI generativa rappresenta un’evoluzione significativa nel modo in cui i reparti IT possono fornire innovazioni e gestire i servizi IT.

“La GenAI non è solo un’altra tecnologia, è un sistema nervoso organizzativo che amplifica esponenzialmente l’intelligenza umana”, fa notare Josh Ray [in inglese], CEO di Blackwire Labs. “Mentre un tempo ci concentravamo sulla digitalizzazione dei processi, ora stiamo creando sistemi che pensano insieme a noi, trasformando i dati in previsioni strategiche. I CIO di successo del futuro non si limiteranno a gestire stack tecnologici, ma progetteranno ecosistemi cognitivi in cui gli esseri umani e l’intelligenza artificiale collaboreranno per oltrepassare limiti prima impensabili”.

L’IT Service Management (ITSM) [in inglese] è un buon punto di partenza per considerare il potenziale dell’AI generativa. I Network operation center (NOC) e i Site Reliability Engineer (SRE) utilizzano piattaforme AIOps [in inglese] per correlare gli avvisi a incidenti correlati nel tempo, migliorare il Mean Time To Resolution (MTTR) ed eseguire analisi delle cause alla radice (RCA). Man mano che l’IA generativa e agentica assiste in più aspetti della gestione delle operazioni IT, i CIO hanno una nuova opportunità per riallinearle con iniziative più proattive e trasformative.

“Ci concentriamo su casi d’uso che portano a risultati migliori per i clienti e liberano larghezza di banda per i nostri ingegneri”, dichiara Michael Trkay, CIO di FICO. ‘Opportunità come l’AI generativa per lo sviluppo di hotfix e quella predittiva per identificare, correlare e instradare gli incidenti per una migliore risposta stanno trasformando la nostra attività, con conseguente miglioramento della soddisfazione dei clienti, dei ricavi e dell’efficienza ingegneristica”.

Dal punto di vista dello sviluppo, i copilot che scrivono codice hanno ricevuto la maggiore attenzione, con i team DevOps che accettano tra il 20% e il 35% dei suggerimenti di codice [in inglese]. I vantaggi della codifica sono solo l’inizio, poiché gli agenti di intelligenza artificiale hanno capacità che abbracciano l’intero ciclo di vita della realizzazione di software, tra cui lo sviluppo dei requisiti, la scrittura di test case e la manutenzione della documentazione.

“Le aziende dovrebbero valutare seriamente il potenziale della GenAI, non solo nella codifica e nei test, ma anche nella fase dei requisiti, spesso trascurata”, suggerisce Andrea Malagodi, CIO di SonarSource. “Utilizzando l’AI con prompt ben strutturati che sfruttano i dati storici, i team possono accelerare la creazione di requisiti solidi, riducendo in ultima analisi i tempi di consegna”.

Un terzo ambito in cui l’AI generativa offre funzionalità è quello della progettazione organizzativa, della formazione dei team e della comunicazione.

“L’intelligenza artificiale funge da coach e da mentore professionale, aiutando i dipendenti a crescere attraverso l’analisi dell’architettura lavorativa, degli obiettivi aziendali e dei punti di forza individuali, per guidarli nel percorso professionale desiderato”, conclude Ed Frederici, CTO di Appfire. “Migliora la produttività formando team ottimali, abbinando le competenze giuste per risolvere problemi complessi e semplificando la comunicazione attraverso la sintesi dei messaggi, la stesura di e-mail, la pianificazione delle riunioni e la prenotazione dei viaggi”.

I Chief Information Officer che si concentrano solo sui guadagni di produttività derivanti dalla GenAI potrebbero perdere opportunità più grandi per trasformare le loro aziende. Poiché la tecnologia cambia rapidamente, i CIO devono investire tempo nell’apprendimento delle capacità di AI agentica dei fornitori, nell’analisi di come i dipendenti utilizzano gli strumenti di intelligenza artificiale odierni e nel perfezionamento del modello operativo digitale dell’azienda.