I Big Data e l'intelligenza artificiale (AI) stanno trasformando il business ed i modelli connessi, è quindi ormai certo che ogni Manager prima o poi dovrà “conoscere” queste tecnologie per far progredire la propria organizzazione e forse la propria carriera.
È fondamentale essere a proprio agio con la complessità – che ormai fa parte della quotidianità -, la capacità di guidare il consenso tra players diversi, la capacità di comprendere le leve del valore e di conseguenza stabilire le priorità. Alcuni dei leader di maggior impatto sono quelli che pensano in modo commerciale, mentre dispongono di competenze in BD ed intelligenza artificiale. I leader aziendali moderni sono coloro che sanno sfruttare il potenziale dei dati e dell'intelligenza artificiale per generare entrate, migliorare l’efficienza, prendere decisioni e spiegare il valore che creano.
Naturalmente, la leadership richiede anche la conoscenza degli strumenti esistenti ed emergenti, delle tecnologie, sebbene non necessariamente competenze tecniche sofisticate. Sono sufficienti quelle conoscenze tecniche per cogliere il valore, valutare i costi ed i rischi probabili associati all'implementazione, monitorare le tendenze rilevanti ed ispirare i team verticali.
La domanda è: perché il CDA o il CEO vogliono implementare la capacità di gestione dei dati?
La loro posizione è fondamentale. Essere in grado di rispondere alla domanda del perché è cruciale, in quanto arriva al cuore della visione di un'azienda ed inquadra gli investimenti in dati e intelligenza artificiale, come soluzioni per fornire quella visione.
Poi va valutata la qualità dei dati generati dalla organizzazione. Abbiamo i dati necessari per rispondere alle domande pertinenti sulla visione? I dati sono fruibili ed organizzati?
Se tali domande non vengono affrontate in anticipo, si può finire per fare un lavoro di pulizia dei dati per mesi (se non anni), senza essere in grado di fornire molto o alcun valore in quel lasso di tempo. Semplicemente non puoi creare valore senza informazioni accurate e di alta qualità.
Quando le organizzazioni cercano di trasformarsi in un'impresa pronta per gestire i Big Data e l'intelligenza artificiale, spesso si concentrano sull'assunzione delle menti tecniche più brillanti. Naturalmente, il talento tecnico è molto prezioso, ma l'efficacia dei dati può essere limitata dalla motivazione e dalla capacità di coinvolgimento delle parti interessate e dei partner. È altresì importante investire nella formazione delle persone all'interno dell'organizzazione. Condividere la visione e formare le persone, nelle vendite, nel marketing e nelle operations su come identificare le opportunità e porre domande che aiutano a risolvere i problemi aziendali attraverso i dati e l'intelligenza artificiale e renderli entusiasti della potenza di queste tecnologie.
In ogni organizzazione, c'è un punto in cui è fondamentale aumentare l'alfabetizzazione dei dati dell'impresa. Le aziende stanno iniziando a rendersene conto e investono molto nell'aggiornamento delle competenze dei dipendenti.
Infine va definito il "come" ed il tempo è sempre limitato. Ci sono troppi problemi all'interno di una impresa per risolverli tutti in modo efficace.
I dati sono una moneta a due facce: il bello è che puoi fare così tanto con essi; la cosa brutta è che puoi farci così tanto. Fornire risultati aziendali richiede disciplina e concentrazione. Avere una visione chiara e un "perché" globale dall'alto è fondamentale, ma ci deve anche essere un modo sistematico per scomporre tale visione in obiettivi concreti che un team di manager, analisti, consulenti può aiutare a raggiungere.
Ci sono così tanti problemi da risolvere nelle aziende, che si può essere tentati di passare direttamente alla modalità soluzione. Anche se devi essere veloce ed iniziare a fornire valore fin dall'inizio, è importante migliorare continuamente la comprensione dei problemi e condividerli con le parti interessate e i partner pertinenti.
Ciò garantisce che la giusta soluzione venga applicata alla giusta situazione.
Con problemi chiaramente identificati, chiari e ben definiti che supportano il "perché", in quale ordine si dovrebbero perseguire?
La risposta ovvia è classificare le opportunità in base al probabile valore che offriranno ed alla fattibilità, scegliendo quelle che hanno maggiori probabilità di offrire il massimo rendimento. La valutazione della fattibilità tecnica, basata anche sulla disponibilità e qualità dei dati necessari, è solo una parte dell'equazione. La fattibilità dipenderà in modo cruciale dal lavorare con parti interessate e partner che siano chiari su ciò che cercano e che siano coinvolti e aperti a provare cose nuove. Essenziale che siano onesti – anche intellettualmente - ed orientati ai valori, perché i dati possono rivelare verità scomode.
Infine dimensione chiave è ancora il tempo necessario per fornire il valore atteso. Le persone normalmente hanno poca pazienza, quindi è importante dare la priorità ai dati e alle applicazioni di intelligenza artificiale che creano slancio e forniscono valore rapidamente. In molte organizzazioni, sono spesso le applicazioni semplici che creano il maggior slancio ed aiutano a convertire gli scettici.
Alla fine della giornata, non si ottiene credito per aver reso tutto più difficile del necessario, ma si ottiene credito per aver aggiunto valore.
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