Strategia di intelligenza artificiale nel mondo degli affari: una guida per i dirigenti

Le macchine possono automatizzarsi sviluppo della strategia? La risposta breve è no. Tuttavia, ci sono numerosi aspetti del lavoro degli strateghi in cui l’intelligenza artificiale e gli strumenti di analisi avanzata possono già apportare un enorme valore. Yuval Atsmon è un partner senior che guida il nuovo McKinsey Center for Strategy Innovation, che studia i modi in cui le nuove tecnologie possono potenziare i principi senza tempo della strategia. In questo episodio del podcast Inside the Strategy Room, spiega come l'intelligenza artificiale sta già trasformando la strategia e cosa c'è all'orizzonte. Questa è una trascrizione modificata della discussione. Per ulteriori conversazioni sulle questioni strategiche che contano, segui la serie sulla tua piattaforma podcast preferita.

Joanna Pachner:Cosa significa intelligenza artificiale nel contesto della strategia?

Yuval Atsmon: Quando le persone parlano di intelligenza artificiale, includono tutto ciò che ha a che fare con l'analisi, l'automazione e l'analisi dei dati. Marvin Minsky, il pioniere della ricerca sull'intelligenza artificiale negli anni '60, parlava dell'intelligenza artificiale come di una "parola valigia" - un termine in cui puoi mettere quello che vuoi - e sembra che sia ancora così. Ci sentiamo a nostro agio perché riteniamo che le aziende dovrebbero utilizzare tutte le funzionalità dell’analisi più tradizionale aumentando al tempo stesso l’automazione della strategia in modo da liberare tempo dal management o dagli analisti e, gradualmente, introducendo strumenti in grado di aumentare il pensiero umano.

Joanna Pachner: L’intelligenza artificiale è stata adottata da molte funzioni aziendali, ma la strategia sembra essere in gran parte immune al suo fascino. Perché pensi che sia così?

Yuval Atsmon: Hai ragione riguardo all'adozione limitata. Solo il 7% degli intervistati al nostro sondaggio sull'uso dell'intelligenza artificiale afferma di utilizzarla nella strategia o anche nella pianificazione finanziaria, mentre in aree come marketing, catena di fornitura e operazioni di servizio, è il 25 o 30%. Uno dei motivi per cui l’adozione è in ritardo è che la strategia è una delle pratiche concettuali più integrative. Quando i dirigenti pensano all’automazione della strategia, molti guardano troppo avanti, verso capacità di intelligenza artificiale che potrebbero decidere, al posto del leader aziendale, quale sia la strategia giusta. Stanno perdendo opportunità di utilizzare l’intelligenza artificiale negli elementi costitutivi della strategia che potrebbe migliorare significativamente i risultati.

Mi piace usare l'analogia con gli assistenti virtuali. Molti di noi usano Alexa o Siri ma pochissime persone usano questi strumenti per fare qualcosa di più che dettare un messaggio di testo o spegnere le luci. Non ci sentiamo a nostro agio con la capacità della tecnologia di comprendere il contesto in applicazioni più sofisticate. L’intelligenza artificiale nella strategia è simile: è difficile per l’intelligenza artificiale sapere tutto ciò che sa un dirigente, ma può aiutare i dirigenti in determinati compiti.

Quando i dirigenti pensano all’automazione della strategia, molti guardano troppo avanti, ovvero all’intelligenza artificiale che decide la giusta strategia. Stanno perdendo opportunità di utilizzare l’intelligenza artificiale negli elementi costitutivi della strategia.

Joanna Pachner:Che tipo di compiti può aiutare l’intelligenza artificiale a eseguire gli strateghi oggi?

Yuval Atsmon: Parliamo di sei fasi di sviluppo dell’IA. La prima è l’analisi semplice, che chiamiamo intelligenza descrittiva. Le aziende utilizzano dashboard per l'analisi competitiva o per studiare le prestazioni in diverse parti del business che vengono aggiornate automaticamente. Alcuni hanno funzionalità interattive per il perfezionamento e il test.

Il secondo livello è l’intelligenza diagnostica, ovvero la capacità di guardare indietro al business e comprendere le cause profonde e i fattori determinanti della performance. Il livello successivo è l’intelligenza predittiva: essere in grado di anticipare determinati scenari o opzioni e il valore delle cose in futuro sulla base dello slancio del passato e dei segnali raccolti dal mercato. Sia la diagnostica che la previsione sono aree che oggi l’intelligenza artificiale può migliorare notevolmente. Gli strumenti possono potenziare l'analisi dei dirigenti e diventare aree in cui sviluppare capacità. Ad esempio, sull'intelligenza diagnostica, puoi organizzare il tuo portafoglio in segmenti per capire in modo granulare da dove provengono le prestazioni e farlo in un modo molto più continuo di quanto potrebbero fare gli analisti. Puoi provare 20 modi diversi in un'ora invece di impiegare cento analisti per affrontare il problema.