Smetti di spendere token AI in cose inutili

Smetti di spendere token AI in cose inutili

Uno dei più grandi fraintendimenti che incontro sull'AI è che il successo dipenda dalla capacità di scrivere prompt migliori.

Il prompting è certamente importante, ma non è ciò che determina se un'iniziativa di intelligenza artificiale genera valore di business. Nella mia esperienza con i clienti, il fattore decisivo è molto più semplice: la qualità dei dati che alimentano l'AI.

Puoi creare la richiesta perfetta, ma se le informazioni di base sono obsolete, incomplete, irrilevanti o mal gestite, otterrai comunque risultati scadenti. Ecco perché spesso dico ai clienti che stanno spendendo i loro token di AI in spazzatura. Ogni query consuma risorse e ogni risposta imprecisa spreca tempo, denaro e fiducia.

La conversazione non dovrebbe iniziare con dei prompt. Dovrebbe iniziare con i dati.

L'AI ha bisogno dei dati giusti, non di più dati

Molte organizzazioni presumono che l'IA necessiti di accedere a più informazioni. Non sono d'accordo. Quello di cui l'IA ha davvero bisogno è accedere alle informazioni giuste.

Un assistente delle risorse umane non ha bisogno di documentazione tecnica. Un chatbot finanziario non dovrebbe cercare presentazioni di marketing. Ogni applicazione di intelligenza artificiale dovrebbe essere connessa ai dati che supportano il suo scopo specifico.

Tutto inizia con una semplice domanda: qual è il problema che stai cercando di risolvere?

Una volta chiarito l'obiettivo di business, identificare i sistemi e i dati necessari diventa molto più semplice. Invece di esporre l'AI a tutto, le organizzazioni possono concentrarsi sulla fornitura di informazioni pertinenti, aggiornate e affidabili che portano a risultati significativi.

Ecco come massimizzi il valore di ogni token.

L'intelligenza artificiale responsabile inizia con dati responsabili

Spesso si discute di IA responsabile in termini di governance, trasparenza ed etica. Queste discussioni sono importanti, ma trascurano un prerequisito fondamentale: dati responsabili.

I dati non rimangono accurati per sempre.

La documentazione tecnica cambia. Le politiche interne si evolvono. Vengono rilasciate correzioni per i prodotti. I processi di business migliorano. Le informazioni che erano corrette sei mesi fa potrebbero essere già obsolete.

Ecco perché l'integrità dei dati non può essere considerata un'operazione di pulizia una tantum prima del lancio di un progetto di intelligenza artificiale. Deve diventare una disciplina continua. Le organizzazioni devono valutare costantemente se le proprie informazioni sono accurate, aggiornate, sicure e appropriate per i sistemi di intelligenza artificiale che le utilizzano.

Quando la qualità dei tuoi dati diminuisce, anche la qualità della tua intelligenza artificiale diminuisce.

La proprietà dei dati non è solo una responsabilità IT

Una delle maggiori sfide organizzative che vedo è la confusione su chi possieda i dati.

Troppo spesso, le aziende presumono che questa responsabilità spetti interamente all'IT perché è quest'ultimo a gestire l'infrastruttura. Ma i team addetti allo storage non sono responsabili di stabilire se una policy HR sia aggiornata o se un documento engineering sia ancora valido.

Mi piace paragonare i team che si occupano delle infrastrutture al servizio postale. Sanno come consegnare la busta in modo sicuro, ma non sono responsabili di ciò che è scritto dentro.

Chi crea i dati ne comprende il significato. Il business sa come vengono usati. I team di infrastruttura fanno in modo che siano disponibili, protetti e accessibili.

Un'intelligenza artificiale di successo richiede che tutti e tre i gruppi lavorino insieme.

Preferisco pensare a questo come a una custodia dei dati piuttosto che alla proprietà. Ognuno ha un ruolo nel mantenere la qualità, la sicurezza e l'utilità della risorsa più preziosa dell'organizzazione: i suoi dati.

I leader aziendali devono partecipare alla conversazione sull'IA

I progetti di intelligenza artificiale vengono spesso considerati iniziative tecnologiche, quando in realtà sono iniziative di business.

I progetti di maggior successo che ho visto coinvolgono i leader aziendali fin dall'inizio. Definiscono il risultato desiderato, stabiliscono le metriche di successo e individuano dove l'intelligenza artificiale può creare valore misurabile.

Questo allineamento cambia la conversazione.

Invece di chiedere all’IT di "implementare l’AI", le organizzazioni iniziano a risolvere problemi di business specifici, che si tratti di ridurre il lavoro manuale, migliorare le esperienze dei clienti o aiutare i dipendenti a prendere decisioni più velocemente.

Inoltre, crea consenso in tutta l'organizzazione perché tutti capiscono cosa ci guadagnano.

I dipendenti non vogliono che l'intelligenza artificiale sostituisca il lavoro significativo. Vogliono che elimini le attività ripetitive in modo da poter dedicare più tempo alla risoluzione dei problemi, al servizio dei clienti e alla creazione di valore di business.

Non dimenticare la scala

Un progetto pilota riuscito non garantisce un'implementazione di successo.

Ho visto organizzazioni sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale che funzionano alla perfezione per pochi utenti, solo per scoprire che supportare migliaia di dipendenti cambia radicalmente l'economia.

Più utenti generano più prompt. Più prompt consumano più token. I costi aumentano rapidamente se la scalabilità non faceva parte del piano originale.

Ecco perché le organizzazioni dovrebbero pensare oltre la semplice dimostrazione del funzionamento dell'IA. Devono dimostrare che funziona in modo efficiente su scala produttiva, senza generare costi insostenibili o deludere gli utenti.

Pianificare la scalabilità fin dalle prime fasi evita spiacevoli sorprese in seguito.

Inizia dai tuoi dati

Se stai lanciando un'iniziativa di intelligenza artificiale, il mio consiglio è semplice.

Inizia definendo il risultato di business che vuoi ottenere. Poi identifica i dati necessari a supporto di quell'obiettivo e assicurati che siano puliti, aggiornati, sicuri e governati. Coinvolgi i leader di business, i creatori di dati e i team di infrastruttura così che tutti capiscano il proprio ruolo nel mantenere la qualità dei dati e nel misurare il successo.

Solo allora dovresti concentrarti sui prompt.

Le organizzazioni che ottengono il massimo ritorno dall'AI non sono necessariamente quelle che utilizzano i modelli più recenti o che scrivono i prompt più ingegnosi. Sono quelle che investono in dati affidabili, responsabilità condivisa e chiari obiettivi di business.

Perché, in fin dei conti, l'IA può essere preziosa solo quanto le informazioni che le fornisci. Quando i tuoi dati sono puliti, pertinenti e ben governati, i tuoi token diventano un investimento invece che una spesa, ed è allora che l'IA inizia a offrire i risultati di business che tutti cercano.