In Europa un’azienda su due usa già il machine learning

Il machine learning è arrivato nelle aziende e contribuisce attivamente al lavoro quotidiano. Emerge dall’ultima ricerca di ServiceNow dal titolo “The Global CIO Point of View”, che ha coinvolto 500 CIO in tutto il mondo di cui 318 in Europa. La ricerca rivela che i responsabili devono trovare personale capace e ridefinire la propria organizzazione per sfruttarne a pieno il valore.

L’obiettivo della ricerca era identificare i vantaggi competitivi del machine learning e scoprire come i manager lo sfruttano, creando nuovi posti di lavoro focalizzati sull’interazione con le macchine intelligenti.

La ricerca

ServiceNow ha incaricato Oxford Economics di intervistare 500 CIO sul machine learning e l’automazione dei processi di decision-making. Il campione risiede in Australia, Austria Francia, Germania, Nuova Zelanda, Olanda, Singapore, Spagna, Svezia, UK e USA e rappresenta vari settori B2B e B2C. La ricerca è stata condotta con il metodo CATI (Computer-Assisted Telephone Interviews).

La ricerca ha scoperto una fiducia maggiore tra i senior executive europei nei confronti del machine learning. Per loro una maggiore automazione attraverso il machine learning permetterà un aumento dell’accuratezza e della velocità delle decisioni. I software di machine learning analizzano e migliorano le performance senza l’intervento diretto dell’uomo, fornendo capacità di prendere decisioni sempre più complesse grazie all’apprendimento.

I numeri del machine learning

Il 48% dei CIO europei ha affermato di essere già oltre l’automazione delle attività di routine, come gli alert di sicurezza, e di puntare all’automazione di decisioni più complesse. Ad esempio, la risposta ai security incident.

L’85% dei CIO europei ha ammesso di ottenere valore sostanziale o trasformativo che permette di prendere decisioni più accurate. Il 65% dichiara che le decisioni prese attraverso il machine learning risultano più accurate di quelle prese dall’uomo.

Il 55% dei CIO europei ha anche affermato che i processi decisionali nelle attività di routine richiedono un significativo impiego di risorse e tempo, per cui il valore dell’automazione è considerevole. Il 63% dei CIO in Europa si aspetta che l’automazione dei processi decisionali contribuisca alla crescita della propria azienda.

Il machine learning non basta alla digital transformation

Il 68% dei CIO europei afferma di essere impegnato nella digitalizzazione della propria azienda e il 51% è d’accordo sul fatto che il machine learning abbia un ruolo importante. La metà dei CIO europei (il 48%) ha detto di utilizzare già strumenti di machine learning, mentre il 42% sta pianificando una loro adozione.

Ci sono però alcuni talenti chiave e aree di processo e organizzazione che devono essere indirizzati per permettere alle aziende di sfruttare a pieno la tecnologia del machine learning.

Solo il 29% dei CIO europei ha assunto personale con competenze nel lavoro con macchine intelligenti.

Il 38% dei CIO europei ha ridefinito le job description per focalizzarsi sul lavoro con le macchine intelligenti. Il 43% dei CIO europei lamenta una mancanza di competenze nella gestione delle macchine intelligenti e il 46% una mancanza di budget in quest’area.

I CIO in Europa citano la qualità dei dati (50%) e i processi antiquati (46%) come le principali barriere all’adozione del machine learning.

Il 44% dei CIO europei ha sviluppato un metodo per il monitoraggio degli errori commessi dalle macchine

5 azioni per ottenere valore dal machine learning

Sulla scorta dei risultati dell'indagine, ServiceNow ha elaborato una lista di azioni da fare per avere valore dall'introduzione del machine learning nell'organizzazione.

Costruire le fondamenta e migliorare la qualità dei dati. Una delle barriere maggiori all’adozione del machine learning è la qualità dei dati. Se le decisioni che la macchina prende sono basate su dati scarsi, il risultato non apporta valore e potrebbe far aumentare i rischi. I CIO devono utilizzare tecnologie che semplificano la gestione dei dati e la transizione al machine learning

Dare le priorità in base al valore. Nel momento in cui si costruisce una roadmap, ci si deve focalizzare su quei servizi utilizzati più comunemente, perché è automatizzando quei servizi che si apporteranno i benefici maggiori al business. A un livello generico, quali sono i modelli di lavoro maggiormente non strutturati che trarranno benefici dall’automazione? Bisogna impegnarsi nel re-ingegnerizzare i servizi e i processi come parte di questa trasformazione e non semplicemente spostarli in un nuovo modello

Costruire un’esperienza cliente alta. Un vantaggio chiave che si ottiene dal migliorare la velocità e la precisione dei processi decisionali è creare un’esperienza cliente eccezionale, sia interna che esterna. Quando si crea una roadmap per implementare capacità di machine learning si deve immaginare l’esperienza ideale per il cliente e dare la priorità agli investimenti che mirano a questo obiettivo

Attirare nuove competenze e rendere i nuovi paradigmi pervasivi in azienda. I CIO devono identificare i ruoli del futuro e anticipare come i dipendenti si interfacceranno con le macchine – e cominciare da subito ad assumere e formare. I CIO devono costruire una cultura che abbracci un nuovo modello di lavoro e competenze. Questo significa stabilire delle linee guida per gli executive, gli ingegneri e i dipendenti su come debbano lavorare con le macchine e sul futuro della collaborazione uomo-macchina

Misurare e rappresentare i benefici. I benefici del machine learning potrebbero essere chiari ai CIO, ma gli altri C-level executive e il consiglio di amministrazione hanno bisogno di essere informati sul suo valore. I CIO devono stabilire le aspettative, sviluppare modelli di successo prima dell’implementazione e costruire un business case per acquisire e mantenere i fondi richiesti. I CIO devono anche considerare di presentare dei benchmark nei confronti di altre aziende simili per grandezza o mercato

 

 

 

 

 

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