Come ormai ben saprai, se segui il nostro blog, l’Intelligenza Artificiale sta già rivoluzionando molte organizzazioni, migliorandone l’efficienza, ottimizzando i processi e offrendo nuove opportunità di innovazione.
Tuttavia, molte aziende non hanno ancora avviato alcun processo attivo di adozione di queste tecnologie, rischiando di rimanere indietro rispetto ai concorrenti.
Il primo ostacolo che queste realtà incontrano riguarda la comprensione di cosa può fare l’IA, un problema superabile dedicando tempo a conoscere le sue potenzialità.
Il secondo ostacolo è rappresentato dai costi, spesso percepiti come elevati e accessibili solo ai grandi player.
In questo articolo, esploreremo proprio questo secondo ostacolo: quali sono i costi di implementazione di un sistema di IA e come dobbiamo affrontarli.
Se desideri approfondire come le capacità dell’IA possono essere sfruttate dalla tua organizzazione, puoi consultare gli altri articoli nel nostro magazine o acquistare il nostro libro “L’azienda del futuro”, disponibile qui, che spiega tutte le attività e i processi da adottare per diventare un’azienda Data Driven.
Ma ora vediamo quali sono i costi per un sistema di Intelligenza Artificiale.
Come prima cosa, non esiste un valore definito, in quanto tutto dipende da diversi fattori.
Infatti, progetti di Intelligenza Artificiale generativa come ChatGPT costano molti milioni, ma per l’azienda che fornisce il servizio portano anche grandi profitti.
Esistono poi progetti molto evoluti che possono costare anche poche centinaia di euro, ma la cosa che conta non è il costo in sé, bensì il ritorno sull’investimento (ROI) che fa la differenza.
Vediamo allora su quali asset si basa un progetto di IA e che impatto economico ha ognuno di questi.
1. Complessità del progetto
La complessità del progetto è uno dei principali fattori che determinano i costi di implementazione dell’IA.
Progetti più complessi richiedono maggiori risorse, come hardware potente e competenze tecniche avanzate.
Ad esempio, sviluppare un sistema di riconoscimento vocale completo richiede più tempo e sforzi rispetto alla creazione di un semplice chatbot.
Un sistema di riconoscimento vocale deve essere in grado di comprendere una vasta gamma di accenti, dialetti e contesti, il che comporta un notevole impegno in termini di ricerca e sviluppo, oltre alla necessità di vaste quantità di dati di addestramento.
Inoltre, la complessità tecnica e la necessità di integrazione con sistemi esistenti possono aumentare ulteriormente i costi.
Progetti che richiedono l’integrazione con infrastrutture IT preesistenti devono tener conto delle potenziali difficoltà legate alla compatibilità, alla sicurezza e alla scalabilità.
Questi fattori possono comportare costi aggiuntivi per la personalizzazione e l’ottimizzazione delle soluzioni IA.
Partire invece con progetti più semplici permette di prendere confidenza con queste tecnologie e di adottare le procedure corrette per integrarle nei propri progetti, facendo investimenti contenuti che portano grandi vantaggi.
2. Scala dell’implementazione
Altro fattore riguarda la grandezza del progetto, la quale ha un impatto diretto sui costi complessivi.
Un’implementazione su larga scala richiede più risorse, inclusi server, storage e strumenti di gestione dei dati.
Quando si tratta di progetti di IA su larga scala, la necessità di risorse computazionali aumenta esponenzialmente.
Server potenti, grandi capacità di storage e sofisticati strumenti di gestione dei dati diventano essenziali per gestire i volumi elevati di informazioni e le complessità computazionali.
Questo comporta non solo costi elevati di acquisizione e configurazione delle infrastrutture, ma anche spese ricorrenti per la loro manutenzione e aggiornamento.
Iniziare con piccoli progetti può aiutare a valutare meglio i costi e i benefici, riducendo il rischio di spese eccessive in fase iniziale.
Piccoli progetti pilota permettono di testare le soluzioni in un contesto controllato, fornendo preziose indicazioni sulle risorse necessarie e sui potenziali ostacoli.
Questo approccio graduale consente alle aziende di adattare e scalare le loro iniziative IA in modo sostenibile, minimizzando i rischi finanziari e ottimizzando l’allocazione delle risorse.
Infatti, anche piccoli progetti a costi contenuti portano già a grandi risultati che migliorano notevolmente la situazione in cui ci si trova in quel momento.
Implementare un sistema IA: primi passi
Integrare le tecnologie IA porta sicuramente grandi benefici, ma non è un processo semplice, specialmente per le realtà consolidate da anni con dinamiche ben strutturate.
Oggi, però, rimanere ancorati al buon vecchio “abbiamo sempre fatto così” non è più un’alternativa sostenibile.
Adottare una nuova cultura orientata ai dati permette di rimanere al passo con i tempi ed evitare conseguenze negative.
La fase di crescita è cruciale per chi riesce ad essere pronto ad acquisire questa nuova cultura.
Chi non evolve, pur rimanendo fiducioso nel proprio passato aziendale, rischia di essere superato rapidamente.
Per questo, è necessario cambiare, ma con una strategia ben delineata che abbia il giusto impatto sulle dinamiche odierne dell’organizzazione.
Una transizione efficace verso l’adozione dell’IA deve essere pianificata con attenzione, tenendo conto delle specificità e delle esigenze dell’azienda.
Step 1: Ricerca
La fase di ricerca è fondamentale per l’implementazione dell’Intelligenza Artificiale e rappresenta una parte significativa dei costi iniziali.
Questa fase include uno studio di fattibilità del progetto e dell’obiettivo prefissato.
Investire una parte iniziale per studiare a fondo i dati e lo stato attuale dell’azienda permette di avere un quadro chiaro e reale di ciò che ci si dovrà aspettare per la fase di sviluppo.
Questo studio iniziale consente di identificare le opportunità e le sfide specifiche, nonché di valutare l’idoneità dei dati disponibili per l’implementazione dell’IA.
Grazie a questa analisi, si è in grado di definire il budget reale del progetto finale e il risultato sperato, riducendo il rischio di intraprendere percorsi molto più dispendiosi e spesso fallimentari.
Un’accurata fase di ricerca aiuta a evitare Proof of Concept (PoC) poco realistici che non portano ai risultati desiderati.
Durante questa fase, è essenziale coinvolgere esperti di settore e stakeholder chiave per raccogliere input e validare le ipotesi.
Step 2: Sviluppo
Grazie a tutte le informazioni acquisite nello studio di fattibilità, la fase di sviluppo è maggiormente sotto il nostro controllo e siamo in grado di scegliere fin da subito il livello di complessità da attribuire al nostro progetto.
Per chi è alle prime armi, iniziare con alcuni KPI più semplici permette di acquisire confidenza con queste tecnologie e di sviluppare una Data Governance strutturata.
Hardware e infrastruttura
Per supportare le applicazioni di IA, è necessario investire in hardware e infrastruttura adeguati.
Grazie allo studio iniziale, è possibile determinare l’hardware e l’infrastruttura da implementare in base alla complessità del modello da sviluppare.
Questo ci permette di avere fin da subito il controllo del progetto, evitando spese superflue e inutili.
Formazione del personale
L’implementazione dell’IA richiede personale formato per gestire e utilizzare le nuove tecnologie.
I costi di formazione, inclusi corsi di aggiornamento, workshop e programmi di certificazione per il personale esistente, sono un aspetto cruciale da tenere in considerazione nel progetto iniziale.
Affrontare questi costi con un approccio olistico permette di considerare come investimenti che avranno un ritorno in tempi ragionevoli, piuttosto che come semplici spese.
Implementare un sistema IA: benefici
Adottare un approccio controllato e studiato all’implementazione dell’IA, basato su un’analisi preliminare accurata, è essenziale per garantire un ritorno sugli investimenti.
Questo tipo di approccio permette di:
1. Aumentare l’efficienza
L’intelligenza artificiale può significativamente aumentare l’efficienza aziendale automatizzando processi ripetitivi e riducendo i tempi di produzione.
Ad esempio, l’IA può ottimizzare le linee di produzione attraverso il monitoraggio e la regolazione automatica delle macchine, riducendo i tempi di inattività e migliorando la produttività.
In ambito amministrativo, i sistemi di IA possono automatizzare attività come l’elaborazione delle fatture e la gestione delle risorse umane, permettendo ai dipendenti di concentrarsi su compiti a maggior valore aggiunto.
2. Riduzione dei costi operativi
L’implementazione dell’IA può portare a una significativa riduzione dei costi operativi a lungo termine.
Un esempio è l’uso di chatbot per il servizio clienti, che può ridurre la necessità di personale umano e diminuire i costi associati al supporto clienti.
Inoltre, l’IA può ottimizzare la gestione dell’inventario e della logistica, riducendo gli sprechi e migliorando l’efficienza della supply chain.
Anche nel settore energetico, l’IA può monitorare e ottimizzare l’uso dell’energia, riducendo i costi energetici complessivi.
3. Miglioramento della qualità del prodotto/servizio
L’IA può migliorare significativamente la qualità dei prodotti e dei servizi offerti.
Nei processi di produzione, l’IA può identificare difetti e anomalie in tempo reale, permettendo interventi correttivi immediati e migliorando la qualità del prodotto finale.
Nei servizi, l’IA può personalizzare l’esperienza del cliente analizzando i dati comportamentali e preferenziali, offrendo raccomandazioni su misura e migliorando la soddisfazione del cliente.
Questo livello di personalizzazione e attenzione ai dettagli può portare a una maggiore fidelizzazione dei clienti e a una reputazione positiva dell’azienda.
L’implementazione dell’IA offre numerosi benefici a lungo termine, tra cui un aumento dell’efficienza, una riduzione dei costi operativi e un miglioramento della qualità dei prodotti e dei servizi.
Questi vantaggi possono giustificare ampiamente i costi iniziali e contribuire al successo a lungo termine della tua azienda.
E cosa fare adesso?
Il primo passo per implementare l’IA è condurre una valutazione approfondita tramite uno studio di fattibilità delle esigenze aziendali e delle potenziali applicazioni dell’IA.
Se la tua azienda gestisce processi ripetitivi, desidera supportare i collaboratori in operazioni specifiche, mira a ridurre i costi operativi o intende ottimizzare l’efficienza, i sistemi di monitoraggio intelligenti rappresentano una soluzione ideale.
Questi sistemi possono:
- Supportare gli operatori in campo, indicando le procedure migliori da seguire.
- Interpretare le anomalie dei macchinari e valutarne lo stato di salute per prevenire guasti.
- Identificare e segnalare le inefficienze prima che diventino costi aggiuntivi.
- Ottimizzare la regolazione dei processi per minimizzare i costi specifici e migliorare l’efficienza operativa.
Condividi con noi la tua visione: ciò ci permetterà di gettare le fondamenta per lo sviluppo di un sistema di monitoraggio intelligente personalizzato e perfettamente allineato alle esigenze del tuo business.
Il nostro team può aiutare la tua impresa a ottimizzare i processi attraverso azioni mirate e personalizzate, sfruttando l’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning.
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