Che cosa significa in pratica
La strategia di IA collega obiettivi aziendali, processi prioritari, dati, competenze, architettura, rischi e piano di misurazione del valore.
Quando la soluzione aiuta davvero
Ha più senso quando le iniziative derivano dagli obiettivi aziendali, dalle dipendenze dei dati e dalla capacità reale del team di mantenere i cambiamenti. L’impiego dovrebbe derivare da un problema concreto, non dalla sola disponibilità di una nuova funzionalità.
Come preparare l’implementazione
Prima occorre descrivere processo attuale, costi e responsabili. Il progetto pilota deve essere piccolo, reversibile e basato su dati che l’azienda ha diritto di utilizzare. Una volta confermato il valore, la soluzione può essere estesa ad altri team. In pratica è utile raccogliere casi d’uso, valutare valore, rischio e fattibilità e poi organizzare un portafoglio di piccole implementazioni con responsabili definiti.
Un limite da non trascurare
Una strategia ridotta a un catalogo di strumenti diventa presto obsoleta e non chiarisce cosa l’azienda sceglie di non automatizzare. Prima dell’avvio occorre quindi definire chi decide, le regole di escalation e il modo di fermare la soluzione in sicurezza.
Come verificare il risultato
In questo caso bisogna misurare valore delle implementazioni completate, tempo necessario per i risultati, adozione, rischi, costi di manutenzione e percentuale di iniziative fermate al momento giusto. Il risultato va confrontato con il precedente metodo di lavoro, separatamente per i casi ordinari e le eccezioni difficili.
