Fase 3 della strategia di adozione dell’IA
L’implementazione è il momento in cui la strategia si traduce in risultati reali, oppure in cui si scopre che poggiava su presupposti errati. La Fase 3 è l’esecuzione dei progetti definiti nella roadmap, con tutta la complessità tecnica, organizzativa e umana che comporta portare un sistema di IA dall’idea alla produzione.
L’implementazione dei progetti di IA ha caratteristiche proprie che la distinguono da altri progetti tecnologici: il risultato finale dipende dalla qualità dei dati disponibili, che può rivelarsi diversa da quella attesa; le prestazioni del modello si conoscono con certezza solo in produzione; e l’adozione da parte del team pesa sul successo quanto la qualità tecnica della soluzione.
I principi di un’implementazione efficace
Mostrare presto un valore dimostrabile. Il primo risultato di un progetto di IA deve essere qualcosa che il team possa vedere e valutare: non il modello definitivo, ma un prototipo funzionante che dimostri la fattibilità dell’approccio tecnico e la produzione del tipo di output atteso. Si riduce così il rischio di investire per mesi nella direzione sbagliata prima di accorgersene.
Verificare le ipotesi sui dati prima di impegnarsi sull’intero ambito. L’esplorazione dei dati all’avvio del progetto rivela spesso problemi che nella diagnosi non erano visibili. La gestione dell’ambito deve essere abbastanza flessibile da recepire queste scoperte senza far naufragare il progetto.
Definire i criteri di successo prima di iniziare. Quale accuratezza del modello è sufficiente per la messa in produzione, quale tasso di adozione da parte del team è necessario perché il progetto sia considerato riuscito, quale miglioramento della metrica di business obiettivo rappresenta la soglia minima di ritorno. Senza criteri definiti in anticipo, stabilire se il progetto è riuscito diventa una trattativa a posteriori.
Gestire il cambiamento in modo esplicito. La resistenza al cambiamento è la causa più frequente dei progetti di IA tecnicamente riusciti che non producono impatto. Il team che utilizza il sistema deve essere coinvolto fin dalla progettazione, capire come cambia il proprio lavoro e disporre di canali per dare un riscontro durante l’implementazione.
Le tappe dell’implementazione
Ogni progetto di implementazione si articola in quattro tappe: esplorazione dei dati e definizione dell’architettura, sviluppo e addestramento del modello, integrazione con i sistemi operativi dell’azienda e messa in produzione con monitoraggio attivo.
La tappa di integrazione, cioè il collegamento del modello ai sistemi reali dell’azienda (ERP, CRM, sistemi di produzione), è spesso la più complessa e quella più spesso sottostimata nel budget iniziale.
Il ruolo di AIRES nell’implementazione
AIRES agisce come direzione tecnica indipendente del progetto, non come fornitore di tecnologia con un interesse commerciale nella soluzione. Ciò significa: scelta dell’architettura tecnica più adatta senza preferenze di piattaforma, supervisione della qualità del lavoro tecnico se parte dello sviluppo è affidata a terzi, convalida indipendente dei risultati prima della messa in produzione e gestione dell’estensione o del cambio di rotta se i risultati intermedi non sono quelli attesi.
Il percorso completo
L’implementazione è la Fase 3 del percorso di adozione dell’IA. Si svolge sulla base della roadmap definita nella Fase 2, la progettazione, e i suoi risultati sono l’input della Fase 4, monitoraggio ed evoluzione.