L’intelligenza artificiale cambia i modelli organizzativi aziendali. Attenzione ai limiti

L’uomo è e sarà sempre al centro del processo di trasformazione digitale, poiché senza l’apporto del cervello umano nessuna innovazione è possibile. Gli algoritmi prodotti per sviluppare l’Intelligenza Artificiale (AI) garantiscono certamente l’efficienza dei processi aziendali, ma è l’essere umano che li pensa, li studia, li crea e li applica. Spetta all’uomo capire se le risposte che provengono dall’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale siano giuste o meno, se creano informazione o disinformazione e se sono utili o nocive.

Fuori di dubbio che l’utilizzo dell’AI sia un ottimo strumento per le imprese per incrementarne la capacità competitiva e che il suo impiego debba assolutamente ed in tempi rapidi trovare applicazione nei processi aziendali. La quantità enorme di dati che ogni istante vengono generati dalle imprese possono, anzi devono, essere correlati con dati esogeni, anche settoriali, provenienti dalle più disparate banche dati. Ed è solo la macchina (AI) che riesce in poche frazioni di secondi ad elaborare una tal mole di dati. Da cui il “terrore” che l’uomo possa essere sostituito dall’Intelligenza Artificiale. Ma voi vi fidereste e prendereste asetticamente il risultato di una calcolatrice, sapendo che ogni x operazioni ne sbaglia una risultando, ad esempio, che 3x3 = 33! Ecco, l’Intelligenza Artificiale è proprio come una calcolatrice che può sbagliare i calcoli per cui il cervello umano deve, sottolineo deve, valutarne la congruità dell’informazione. Per tale motivo si afferma correttamente che l’Intelligenza Artificiale più sbaglia più si addestra e più si avvicina alla verità!

Vediamo di seguito un estratto ottenuto domandando all’Intelligenza Artificiale che impatto ha sui processi aziendali (un estratto da Chat GPT):

“L'intelligenza artificiale (AI) sta facendo sempre più strada nei processi aziendali, rivoluzionando il modo in cui le aziende operano e migliorando la loro efficienza. In passato, molte attività aziendali venivano svolte manualmente, richiedendo molto tempo e risorse umane. Oggi, grazie all'AI, molte di queste attività possono essere automatizzate, liberando il personale da compiti ripetitivi e permettendo loro di concentrarsi su attività di maggior valore. Ad esempio, l'utilizzo di chatbot powered by AI permette alle aziende di gestire le interazioni con i clienti in modo più efficiente, rispondendo alle loro domande e risolvendo i loro problemi in modo rapido e preciso. Inoltre, le soluzioni di intelligenza artificiale possono aiutare a prevedere e prevenire problemi aziendali, migliorando la resilienza e la sicurezza dei processi. Anche i processi decisionali sono influenzati positivamente dall'AI. Le aziende possono utilizzare algoritmi di intelligenza artificiale per analizzare grandi quantità di dati e prendere decisioni informate in tempo reale, aumentando la loro capacità di prevedere tendenze e opportunità di mercato. Tuttavia, è importante sottolineare che l'AI non deve essere vista come una soluzione magica per tutti i problemi aziendali. La sua implementazione richiede una solida strategia e una pianificazione adeguata per garantire che i processi aziendali siano resi più efficienti e che le opportunità offerte dall'AI siano sfruttate al massimo. In conclusione, l'intelligenza artificiale sta facendo una grande differenza nei processi aziendali, offrendo una serie di opportunità per migliorare l'efficienza, la produttività e la competitività delle aziende. Tuttavia, è importante che le aziende abbiano una comprensione chiara dei suoi vantaggi e delle sue limitazioni per sfruttare al massimo il suo potenziale.”

La descrizione precedente prodotta dagli algoritmi di Chat GPT pare molto efficace ed è un semplice esempio delle potenziali applicazioni che si possono ottenere con l’utilizzo dell’AI. Ma l’uomo deve attentamente ponderare quanto proposto dall’Intelligenza Artificiale e valutarne la veridicità e l’efficacia; ad esempio, nel testo riportato si legge come l’AI promuove se stessa (“l'utilizzo di chatbot powered by AI permette alle aziende di gestire le interazioni con i clienti in modo più efficiente, rispondendo alle loro domande e risolvendo i loro problemi in modo rapido e preciso...”) come se fosse in grado di sostituire integralmente l’essere umano!

Ecco, quindi, che le imprese saranno costrette a rivedere il proprio modello organizzativo per adeguarlo al nuovo paradigma tecnologico. E qui sorge oggi il problema: non ci stiamo rendendo conto della transizione che sta avvenendo. Gli utenti di queste tecnologie sono spesso persone che non hanno avuto una formazione specifica. Ne consegue, perciò, che il cambiamento dei modelli organizzativi nelle imprese per effetto dell’introduzione degli algoritmi deve essere accompagnato assolutamente da importanti processi formativi.

Ma quali sono i principali impatti positivi dell’applicazione dell’Intelligenza Artificiale nei processi e nei modelli organizzativi aziendali?

Li potremmo riassumere così:

- riduce i tempi di esecuzione;

- migliora le condizioni lavorative;

- riduce i carichi di lavoro;

- automatizza le attività ripetitive;

- aumenta la precisione e riduce il rischio di errore.

E quali sono le principali preoccupazioni nel rapporto uomo-macchina?

L’Intelligenza Artificiale:

- “ruba” posti di lavoro;

- snatura le relazioni tra esseri umani;

- produce risultati non sempre controllabili;

- genera la paura che possa prendere il sopravvento.

Da questi semplici punti è facile intuire quanto descritto in precedenza: solo un importante processo formativo potrà educare l’essere umano ad essere sommo fruitore dell’elaborazione dei dati forniti dall’Intelligenza Artificiale. D’altronde, la crescita esponenziale della quantità di dati che produciamo, accompagnata da una identica crescita e potenza delle macchine da calcolo, non potrà che accentuare l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale, soprattutto nella domanda di soluzioni predittive nei diversi processi aziendali, dalla gestione degli investimenti alla predizione delle attività di manutenzione, dalle attività di budgeting alla previsione del trend di acquisto di materie prime sia a volume che a valore.

Di seguito si riporta un esempio applicativo che possiamo definire di rilevanza notevole per le esigenze predittive delle aziende ed il loro costante aggiornamento: il Forecast Rolling del Conto Economico completo.

In particolare, nel caso aziendale proposto è mostrata una previsione completa di chiusura a 12 mesi.

I criteri utilizzati sono stati tre:

1. i dati del fatturato e dei costi variabili, mostrando i trend propri, unici e irripetibili dell’azienda, sono stati predetti utilizzando un algoritmo supervisionato di intelligenza artificiale. I dati sono stati analizzati e proiettati non solo in valore assoluto, ma tenendo in considerazione singolarmente tutti i clienti ed i fornitori principali;

2. una componente in linea teorica difficilmente prevedibile è l’insieme di tutti quei piccoli clienti/fornitori che effettuano acquisti una tantum o senza continuità e dei quali quindi non è possibile effettuare una previsione individuale precisa, ma che costituiscono comunque un’importante entrata/uscita. Questi sono stati trattati come un unico Macro Cliente/Fornitore, che a questo punto acquisisce tutti quei criteri (continuità in primis) che ne permette la previsione;

3. l’ultimo criterio è stato usato per i costi fissi, i quali sono stati proiettati con una variazione minima rispetto all’anno precedente.

Il risultato completo può essere apprezzato nel grafico sottostante.

Per ovvie ragioni di riservatezza e per la poca utilità a livello didattico, si mostra solo il trend risultante in forma aggregata, ma si deve immaginare che l’azienda possa accedere ed analizzare il dato con il livello di dettaglio sopra illustrato.

Analisi Varianza Prezzo Reale - Prezzo Mercato esterno

Un limite che è dato dall’analisi esclusiva di dati interni aziendali è che questi rischiano di far considerare l’azienda come se fosse un ambiente isolato dal resto del mondo.

E’, quindi, necessario espandere il “data lake”, andando ad integrare all’interno delle basi dati analizzate anche fonti esogene che siano di riferimento al mercato in cui l’azienda opera.

Ad esempio, fonte-dati molto utili possono essere quelle relative alle quantità ed ai prezzi medi della materia prima, o le quantità ed i prezzi dei prodotti finiti.

Nell’esempio riportato si analizza nel dettaglio una delle suddette dimensioni: i prezzi di mercato della materia prima.

Il grafico che segue mostra il trend alquanto variabile negli anni del prezzo della materia prima oggetto dell’analisi.

Gli algoritmi di Intelligenza Artificiale hanno definito un trend di prezzo previsionale che, confrontato con le scelte “umane” dell’impresa, ha determinato uno scostamento sfavorevole, come indicato dalla rappresentazione grafica che segue.

In sintesi, l’approccio diverso tenuto dall’intelligenza umana e da quella artificiale:

- Uomo: decido di fissare il prezzo di acquisto materie prime ad inizio anno per ridurre rischio volatilità;

- AI: definisce una politica di acquisto più dinamica e flessibile, che legga in tempo reale l’outlook del mercato, per avere un risparmio netto a fine anno.

Dati esogeni, tempestività ed un tool di intelligenza artificiale che possa suggerire le azioni da intraprendere, sono tre pilastri fondamentali nei processi decisionali, ma saranno efficaci solamente se integrati adeguatamente con la conoscenza e l’esperienza umana.