AgileAI

agileAI

Gli strumenti di Intelligenza Artificiale diventano ogni girono più potenti e sono progressivamente in grado di supportare strategicamente le diverse dinamiche aziendali. Si ha quindi l’opportunità di sfruttare una enorme mole di dati, inimmaginabile fino a qualche anno fa, per efficientare i diversi workflow operativi, ottimizzando i costi e migliorando le performance generali, ma anche per sviluppare nuovi servizi innovativi che permettano di aumentare il gradimento dei clienti nei confronti dell’azienda. 

AgileAI propone un approccio strutturato per concretizzare l’implementazione fattiva dell’Intelligent Business Agility all’interno di una specifica realtà, grazie a 4 livelli di implementazione progressiva che definiscono l’AgileAI Implementation Toolkit:

aai toolkit

In aggiunta ai principi “ereditati” dall’AgileConstellation funnel, AgileAI ne definisce ulteriori 4 che guardano in modo specifico agli aspetti relativi ai dati ed agli algoritmi di analisi annessi:

  • Develop by People for People, sviluppare qualsiasi sistema di intelligenza per le persone, non per sostituirle nelle decisioni.
  • Leverage Al development tools, migliorare costantemente quanto realizzato, senza timore di modificare qualcosa che funziona. 
  • Get started with pre-built Al, prima di imbarcarsi nella realizzazione di qualcosa di nuovo, analizzare le soluzioni di mercato, o quelle interne, disponibili.
  • Reliable data, solo con dati affidabili e aggiornabili i sistemi di intelligenza artificiale possono dare delle analisi di valore.

aai principles

 

Inoltre, rispetto alle pratiche erediate, il Fast Prototyping si arricchisce di 5 nuovi aspetti (bubble) di riferimento che, nell’insieme, vanno sotto l’acronimo S.T.A.I.R.:

  • Security, proteggere le informazioni e garantire alti livelli di privacy
    • progettare i sistemi intelligenti in modo da rendere anonimi i dati e mantenerne l'integrità
    • proteggere il sistema dagli attacchi esterni
    • condurre revisioni periodiche su sicurezza e privacy
  • Transparency, supportare in modo chiaro le decisioni organizzative
    • condividere gli elementi chiave
    • sfruttare modelli comprensibili e disporre di spiegazioni intelligibili del comportamento del modello stesso
    • formare le persone su come interpretare i suggerimenti
  • Accountability, consapevolezza della responsabilità decisionale
    • mettere in chiaro le responsabilità
    • assicurarsi che le persone siano adeguatamente formate per utilizzare correttamente i risultati
    • mantenere le persone al centro dell’azione decisionale
  • Inclusiveness,valorizzazione dei diversi punti di vista
    • esperienza umana, analisi automatizzata
    • attirare un pool diversificato di talenti
    • ricercare e utilizzare le migliori pratiche, tecniche analitiche e i migliori strumenti
  • Reliability, operare in modo affidabile, sicuro e coerente in ogni condizione
    • revisione dei sistemi di supporto per circostanze previste e non
    • fornire spiegazioni dettagliate del funzionamento del sistema
    • segnalare adeguatamente i problemi prestazionali

 

ai fast prototyping

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