L’ascesa dell’Intelligenza Artificiale (IA) sta progressivamente conducendo a un cambio di paradigma nei processi di decision making delle imprese, con queste ultime impegnate, in un contesto caratterizzato da cambiamenti repentini e continui, ad azionare risposte tempestive alle mutevoli esigenze di mercato, sfruttando strategicamente il potenziale delle nuove tecnologie. In proposito, le minacce e le opportunità legate all’innovazione fanno emergere la centralità delle previsioni, che, da sempre, costituiscono uno strumento fondamentale per le aziende che desiderano improntare il proprio governo e la propria gestione alle best practice. Difatti, analizzando i dati storici e le tendenze del mercato, le imprese possono fare previsioni sulla domanda futura, sulle vendite e su altri parametri chiave. Ciò conferma l’importanza dell’attività previsionale, la quale rappresenta un processo che coinvolge l’analisi di informazioni esistenti (i “dati”), per generare nuove informazioni che altrimenti non sarebbero disponibili. Ad oggi però, i metodi di previsione tradizionali sono spesso limitati dalla dipendenza dai dati passati, che potrebbero non essere un indicatore accurato delle tendenze future.
È qui che entrano in gioco l’Intelligenza Artificiale e altre tecnologie di ultima generazione, attraverso le quali le imprese hanno la possibilità di potenziare in modo significativo la loro capacità di prevedere le tendenze future e di adattarsi in modo dinamico alle mutevoli esigenze del contesto in cui operano, comportando una pianificazione strategica più robusta e un aumento della produttività aziendale. Questo perché grazie all’utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico, l’IA è in grado di analizzare grandi quantità di dati provenienti da una varietà di fonti – tra cui, social media, modelli meteorologici e indicatori economici – che consentono alle aziende di fare previsioni più precise sulle tendenze future. Ad esempio, attraverso l’utilizzo dell’IA è possibile analizzare i dati dei social media per individuare le tendenze emergenti e le preferenze dei consumatori o utilizzare immagini satellitari per prevedere i raccolti per gli agricoltori.
Tuttavia, considerare l’Intelligenza Artificiale esclusivamente come un mezzo per migliorare la precisione delle previsioni risulta riduttivo, in quanto rappresenta anche un grande potenziale innovativo per la creazione di nuovi modelli di business, come ad esempio il modello “as-a-service” o il “ship-then-shop”. In particolare, il modello “as-a-service” consente alle aziende di fornire prodotti e servizi su abbonamento, garantendo alle aziende la possibilità di offrire ai consumatori un’esperienza personalizzata e flessibile, consentendo a questi ultimi di pagare solo per ciò che utilizzano effettivamente. Inoltre, questo modello dà la possibilità alle aziende di migliorare la fedeltà dei clienti e, così, di aumentare il proprio fatturato nel lungo termine. Un altro modello di business emergente è il modello “ship-then-shop”. Questo innovativo approccio sfrutta l’IA per selezionare e spedire i prodotti direttamente ai consumatori, i quali hanno la possibilità di valutare l’idoneità del prodotto prima di prendere una decisione d’acquisto. In altri termini, questo modello offre ai consumatori la possibilità di provare i prodotti prima di impegnarsi in un acquisto, garantendo al contempo ai rivenditori la possibilità di raccogliere informazioni dettagliate sui gusti e sulle esigenze dei consumatori, in modo da poter personalizzare l’offerta e migliorare l’esperienza complessiva di acquisto. Questo modello rappresenta una nuova frontiera nel commercio al dettaglio, offrendo vantaggi sia ai consumatori sia ai rivenditori, e dimostra come l’Intelligenza Artificiale stia trasformando radicalmente il modo in cui facciamo shopping.
Queste nuove modalità di offerta non solo consentono alle aziende di fornire opzioni flessibili ed economiche ai consumatori, permettendo loro di risparmiare tempo e denaro, ma rappresentano anche una grande opportunità per le aziende che desiderano rimanere competitive sul mercato e migliorare la propria posizione nel lungo termine.
Alla luce di ciò, considerando che l’Intelligenza Artificiale e altre tecnologie avanzate continuano ad evolversi, possiamo aspettarci ancora più innovazione nel mondo degli affari. Tra le aree che con ogni probabilità registreranno una crescita significativa vi è quella relativa all’utilizzo di chatbot e assistenti virtuali basati sull’IA. Questi strumenti possono aiutare le aziende ad automatizzare le interazioni del servizio clienti, in modo che i dipendenti umani possano concentrarsi su attività più complesse e a maggior valore aggiunto. Un’altra area di crescita riguarderà probabilmente l’uso della tecnologia blockchain, la quale consente transazioni sicure e decentralizzate, che potrebbero avere implicazioni significative, e più diffuse rispetto a quanto non sia accaduto sinora, per settori come la finanza e la sanità.
Concludendo, appare indubbio che il futuro delle imprese sarà modellato da una combinazione di tecnologie avanzate e modelli di business innovativi. Stando al passo con i tempi e abbracciando questi cambiamenti, le imprese possono posizionarsi per avere successo in un mercato sempre più complesso e competitivo, offrendo ai propri clienti, attuali e potenziali, un’esperienza personalizzata e all’avanguardia.
Orbene, evidenziata la rilevanza che le suddette tecnologie nei processi aziendali, non può non sottolinearsi come le stesse non possono di certo sostituirsi al potere decisionale di “fare e non fare” dell’organo di governo. L’indiscutibile apporto delle tecnologie nel prevedere il futuro, grazie all’elaborazione di una considerevole mole di dati, non deve far cadere nell’errore che tale futuro predetto sia in alcun modo “certo”.
In tal senso, l’IA e le altre tecnologie avanzate devono e dovranno essere sempre e comunque assumere la funzione di mezzo, ossia di supporto all’organo di governo nell’assumere le proprie decisioni.
In definitiva, la crescente pervasività di tecnologie nel contesto aziendale accentua la rilevanza della dialettica tra tecnologia e organizzazione, posto che le tecnologie non generano di per sé opportunità se non accompagnate da conseguenti e adeguate trasformazioni organizzative.
