Quanto è tardi per adottare l'intelligenza artificiale?

Quanto tempo è troppo lungo per aspettare? 

L'adozione dell'intelligenza artificiale, come qualsiasi tecnologia, è un equilibrio. L'integrazione delle funzionalità di intelligenza artificiale può dare alle aziende un vantaggio rispetto ai concorrenti. Allo stesso tempo, le nuove tecnologie introducono anche cambiamenti organizzativi che possono essere costosi. A causa della complessità delle catene di approvvigionamento, le aziende devono garantire che il periodo di transizione valga l'investimento. 
Quindi, aspettano il momento giusto per investire.

Ci sono buone ragioni per evitare di affrettarsi a trovare nuove soluzioni senza un piano. Ma c'è anche un costo per l'inazione. E con l'evoluzione della tecnologia AI, i costi aumentano per i leader della supply chain. Costi che possono diventare insormontabili prima che ce ne accorgiamo. Parliamo del perché è così e di come prevenirli attraverso un'azione strategica. 

L'attesa è per i modelli di business semplici 

Modelli di business semplici, quelle aziende che possono utilizzare soluzioni pronte all'uso, possono permettersi di aspettare e vedere. Le supply chain richiedono soluzioni in grado di adattarsi alle loro complessità, guidandole al contempo verso l'agilità e l'efficienza. 

Mentre i potenti sistemi di intelligenza artificiale si adatteranno alle sfumature della catena di approvvigionamento, prima un'azienda investe nelle tecnologie, più velocemente inizierà a vedere il ROI. I vantaggi non si manifestano solo nei profitti. Tutto, dalle operazioni di magazzino al reclutamento di talenti di alto livello, sarà influenzato dall'atteggiamento di un'azienda nei confronti dell'intelligenza artificiale e di altre tecnologie emergenti. 

In un mercato globale e competitivo, le aziende hanno bisogno di quanti più vantaggi possibili. Nelle migliori condizioni, senza interruzioni o incertezze economiche, i dipendenti hanno la sensazione di recuperare gran parte del loro lavoro quotidiano. Se questa è la linea di base su cui tutti lavorano, un approccio attendista è molto più dannoso che utile. 

Le lacune di conoscenza sono più facili da colmare in anticipo

Nonostante il crescente interesse per le capacità di intelligenza artificiale, i team di leadership esitano a investire senza qualcuno nella loro organizzazione che possa essere considerato un esperto di intelligenza artificiale. In genere, questa filosofia sarebbe prudente e saggia. Tuttavia, quando si tratta di soluzioni di intelligenza artificiale, l'esperienza è il modo più semplice per acquisire competenze. 

Utilizzare gli strumenti, sperimentare diversi casi d'uso e lavorare a fianco dei partner tecnologici è il modo migliore per colmare il divario di conoscenze e sentirsi sicuri che un'azienda stia ottenendo il massimo dai propri investimenti. 

Inoltre, quando i dipendenti vedono che la loro azienda sta investendo in strumenti che svilupperanno le loro competenze e li prepareranno per un futuro di successo, è più probabile che rimangano nei paraggi. La conoscenza storica e tacita da parte dei dipendenti di lunga data significa dati migliori e più pertinenti da cui l'intelligenza artificiale può imparare. 

Naturalmente, nessuna azienda ha bisogno di un esperto per far funzionare gli strumenti di intelligenza artificiale per loro. Ma investire nei dipendenti attuali per diventare esperti non è mai un cattivo investimento.