AI: acquistare a scatola chiusa o sviluppare in proprio?

L'argomento Intelligenza Artificiale (AI) e' sulla bocca di tutti e enormi investimenti sono previsti per i prossimi anni da parte delle aziende con lo scopo di acquisire o mantenere un vantaggio competitivo rispetto alla concorrenza.

L'AI e' una tecnologia IT diversa da qualsiasi tecnologia venuta prima di essa, gli accademici ne danno una definizione, nell'impresa si vedono applicazioni piu' propriamente di Machine Learning (ML).

Quindi la domanda da porsi per una azienda e': ma dove dovremmo esattamente investire? Siamo in grado di sviluppare da zero la nostra soluzione tecnologica basata su AI oppure dovremmo comprare e personalizzarla sulle esigenze specifiche dell'azienda?

Leggendo le risposte di numerosi esperti la risposta e' chiara e per certi versi banale: a meno che la vostra azienda non sia una società specializzata in AI, allora potrebbe essere meglio utilizzare soluzioni di intelligenza artificiale create appositamente per le imprese.

La ragione principale e' che una societa' dedicata allo sviluppo di questa tecnologia necessita un team di Data Scientist e ingegneri DevOps per lo sviluppo, l'aggiornaento e il mantenimento delle tecnologie impiegante, monetizzando il tutto con un'offerta di base.

Le aziende che vogliano includere tecnologie di AI nel loro workflow non necessariamente devono essere AI-centriche, queste nuove tecnologie per quanto evolute sono un mezzo per raggiungere uno scopo, ma piuttosto AI-powered.

Le aziende devono applicare intelligentemente queste nuove tecnologie in determinate aree della propria struttura, consentendogli di cercare ed adottare le giuste soluzioni basate su AI per le proprie esigenze specifiche.

Per fare questo e' necessario che le aziende abbiano intermante le persone in grado di adattare ed integrare all'interno dell'azienda le soluzioni AI per le esigenze specifiche dell'organizzazione, la dove non sia obbligatorio progettare e sviluppare internamente piattaforme complete.

Creare quindi le competenze interne per gestire i dati da mettere in pasto nelle prime fasi di addestramento, come i registri delle richieste clienti, e valutare le performance dell'AI.

Nell'integrazine delle soluzioni basate su AI l'approccio riconosciuto di successo e' quello focalizzato sull'esperienza dell'utente finale. Alla fine della giornata, tutte le implementazioni di IA dovrebbero condividere un obiettivo comune: contribuire alle esperienze dei clienti.

Perche' la vera priorita' non e' lo sviluppo in se di una tecnologia, che per quanto possa essere evoluta, e' e rimmara' sempre un mezzo per un fine, ossia gli obiettivi di business e al servizio del cliente.

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