Guidare un'iniziativa IA

“Non scommettere tutto su un solo progetto ambizioso. Pianta una fila di semi, annaffia quelli che germogliano.”

Comincia in piccolo, dimostralo, poi scala

Il modello che funziona è poco glorioso: scegli un compito ad alto valore e fattibile; consegna una soluzione reale e misurata in produzione; impara cosa ha richiesto davvero; poi usa quella competenza e credibilità per passare al successivo. Il modello che fallisce è la trasformazione IA a livello aziendale annunciata prima che qualcuno abbia consegnato una sola funzionalità funzionante.

Cominciare in piccolo non è timidezza: è il modo in cui si sviluppano i muscoli necessari per le grandi scommesse: il rigore di valutazione, l'impianto dei dati, l'intuito realistico dei costi, la fiducia degli scettici. Un team che ha consegnato una funzionalità IA in produzione sa cose che nessuna quantità di presentazioni strategiche può insegnare, e si merita il diritto di affrontare i problemi difficili.

Misura i risultati, non l'attività

La trappola consiste nel misurare l'attività IA: "abbiamo condotto 40 esperimenti", "l'adozione è in crescita", "usiamo l'IA in cinque reparti": niente di tutto questo è valore. Lega ogni iniziativa a un risultato di business che inseguiresti anche se l'IA non esistesse: risoluzione più rapida, costo per compito ridotto, conversione migliore, meno errori. Se non riesci a nominare la metrica di risultato, non hai un progetto: hai un progetto scolastico.

Il team di cui hai bisogno

Hai bisogno di meno talento IA specializzato di quanto l'hype lasci intendere. Le competenze portanti per la maggior parte dei prodotti IA sono una solida ingegneria del software, un buon lavoro sui dati e il giudizio di prodotto, non la ricerca avanzata in machine learning. Un team di ingegneria competente può costruire ottimi prodotti IA sopra modelli esistenti; raramente hai bisogno di assumere un ricercatore scientifico per usare bene un'API.

Ciò di cui hai davvero bisogno è qualcuno che capisca veramente le modalità di guasto: che tratti le valutazioni come non negoziabili e il modello come una componente poco affidabile attorno a cui progettare, non come una scatola magica. Questa mentalità conta più di un titolo di studio particolare. E per le capacità che decidi di acquistare o di sviluppare in partnership, hai bisogno del giudizio per valutare bene i fornitori, di cui tratta il resto di questa sezione. Scegliere un partner o un fornitore IA.↗

Domande da porre ai tuoi ingegneri

Non devi leggere il codice, ma poche domande permettono di distinguere in modo affidabile un progetto su basi solide da uno sulla sabbia. Porle segnala che capisci cosa conta, e la qualità delle risposte dice molto:

• "Come sappiamo che funziona: qual è il nostro set di valutazione, e che punteggio ottiene?" (Nessun set di valutazione = segnale d'allarme.)
• "Cosa succede quando il modello sbaglia, è lento o va in panne?" (Ci dovrebbe essere una risposta vera.)
• "Qual è il costo totale, inclusi i dati, le valutazioni e le operazioni continue?" (Non solo la bolletta delle API.)
• "Dove vanno i nostri dati, e qual è la nostra esposizione?" (Soprattutto per i dati dei clienti.)
• "Cosa può far fare a questo sistema un utente malevolo?" (La domanda sulla sicurezza.)
• "Qual è il piano se il nostro fornitore di modelli cambia i prezzi o ritira il modello?" (La domanda sulla dipendenza dal fornitore.)

Dove andare da qui

Ora hai il quadro completo del decisore: separare l'hype, trovare il valore, decidere sviluppa-o-acquista, fare budget per la realtà, gestire il rischio, governarlo, e guidarlo fino a risultati misurati. Se vuoi approfondire qualsiasi strato, il corso Fondamenti spiega come funziona la tecnologia, Sviluppare con l'IA copre l'ingegneria del software, e Sicurezza IA copre le minacce. E quando vuoi un partner che costruisce esattamente in questo modo (in piccolo, con misura, in sicurezza, e onesto sui costi), è ciò che fa SDEN.