Fonti dichiarate: 1
Livello di evidenza: E3
Lente: practical
lavoro
Fonti dichiarate: 1
Livello di evidenza: E3
Lente: practical
Si esaminano due prospettive: se gli investimenti in AI sono realmente disruptivi e se riguardano parti del business in crescita o in riduzione. Unendo le due si crea una matrice per investimenti differenziati con maggiore impatto sulla forza lavoro nella transizione all'AI generativa. Questo approccio evita soluzioni universali, adattandosi a casi come quello dei radiologi che usano l'AI per velocizzare le diagnosi.
Metadati della risorsa esterna
Eroghano beni e servizi o supporto ai loro stakeholder chiave, ma non è sufficiente: serve la tua seconda dimensione. Devi capire se questa è una parte del tuo business che stai sviluppando, sia essa una parte stabile o principale, o se è una parte che stai riducendo. Quando combini queste due prospettive, arrivi a una matrice che ti permette di avere un insieme di investimenti davvero differenziato che avrebbe un impatto molto maggiore sulla forza lavoro e sul supporto alla forza lavoro mentre si spostano e transitano sempre più nell'AI generativa. Non stai cercando di adottare qui un approccio uguale per tutti, quindi un esempio che mi piace considerare è il radiologo; un radiologo in molti modi ha già
Trasforma quello che hai letto in un passo concreto: dichiara un'intenzione che vuoi mettere in pratica.
Contenuti correlati per verticale e argomenti
Innovare nelle grandi organizzazioni è difficile, quasi come se un "assassino dell'innovazione" ostacolasse le idee, ma deve cambiare per via di GenAI e della tecnologia. Vengono presentate due competenze fondamentali per innovare, partendo dalla distinzione tra innovazione "push", guidata dalla tecnologia e soggetta all'hype, e "pull", che parte invece da problemi o opportunità di business.
La reazione all'annuncio degli Apple Vision Pro distingue chi non sente il bisogno di nuove tecnologie dai neofili, attratti dall'innovazione nonostante il prezzo. Questo tratto facilita l'adozione poiché queste persone non temono le novità. Un secondo tratto chiave è il comfort con l'ambiguità, ovvero la capacità di agire senza conoscere l'esito finale.
Le aziende stanno valutando se utilizzare l'IA per vantaggio competitivo o produttività interna, mentre i CIO subiscono forte pressione per il ROI. Poiché le aspettative sono alte e i leader impazienti, la keynote illustrerà come trasformare il potenziale in valore reale, superando le difficoltà di esecuzione e il divario tra focus aziendale e tecnologico.
I temi chiave riguardano l'esperienza adattiva, l'orchestrazione autonoma e l'architettura componibile. I clienti preferiscono estendere gli acquisti esistenti come ERP o CRM piuttosto che sostituirli, modernizzando le parti a maggior valore. Nonostante gli anni di lavoro, l'industria non ha ancora risolto l'esperienza utente nelle applicazioni aziendali, che resta inferiore a quella consumer.
Ho visitato la torre dell'orologio della cattedrale di St. Steven, salendo per circa 19 piani in una scala a chiocciola molto stretta tra le campane giganti. Volevo essere lì per vedere il vecchio meccanismo complesso suonare le ore, in particolare le quattro. È stato un allenamento fantastico e un'esperienza affascinante osservare il dispositivo meccanico in azione.
Don Scheibenreif, analista di Gartner, descrive i "clienti macchina" come un mega-trend che permette alle aziende di creare clienti autonomi tramite l'IA, superando il commercio digitale. Si prevede che entro il 2030 questi clienti genereranno dal 15 al 20% dei ricavi aziendali, costituendo mercati enormi.
Nonostante oltre il 90% dei clienti stia sperimentando, solo circa il 10% passa alla produzione scalata, trovando l'implementazione più difficile del previsto. La sfida principale è il 'grounding', una tecnica complessa per ancorare le risposte ai dati aziendali e migliorare l'accuratezza. Gli executive rimangono preoccupati per i livelli di precisione e l'uso appropriato della tecnologia.
La domanda che ci poniamo tutti riguarda il futuro del 2030: Nisha e io volevamo iniziare raccontando come prosperare in un'era post-AI, simile agli scacchi degli anni '90. Come Deep Blue batté Kasparov, l'IA sta occupando più compiti, ma possiamo imparare che il gioco resta umano e che campioni come Magnus Carlsen usano l'IA in modo strategico.
Nel corpus molte idee poggiano su presupposti ricorrenti. La Carta del Fondamento ti mostra un'affermazione, il presupposto che la regge e alcune conseguenze che ne discendono — e ti chiede, per ciascuna, se la sottoscrivi. Non è un giudizio di verità: è il costo del tuo assenso, reso ispezionabile.