SINTESI: Industries in the AI era

Autori: Neil Dhar, Salima Lin, Matthew Candy, Luq Niazi, Jacob Dencik
Titolo originale: Industries in the AI era

Questo studio esplora come l'intelligenza artificiale (AI) sta trasformando dieci settori chiave, offrendo nuove opportunità di crescita, innovazione e competitività.

Punti Chiave

1. Produttività vs. Innovazione: L'efficienza è un traguardo importante, ma la vera meta è la crescita e l'innovazione. Le aziende che si concentrano solo sull'efficienza rischiano di perdere grandi opportunità offerte dall'AI. L'85% dei dirigenti ritiene che l'AI favorirà l'innovazione del modello di business, mentre l'89% pensa che guiderà l'innovazione di prodotti e servizi.
2. Trasformazione Specifica per Settore: L'AI sta diventando sempre più specifica per settore e impresa. Le aziende di successo stanno reinventando i loro business, trasformando i modelli operativi e tracciando nuovi percorsi di settore.
3. Modello Operativo Potenziato dall'AI: Per guidare la disruption dell'AI, è necessario un modello operativo potenziato dall'AI. Il 79% dei dirigenti si aspetta che l'AI generativa abbia un impatto significativo sugli elementi fondamentali del loro modello operativo.

Superare i Miglioramenti Operativi

• L'AI sta evolvendo da assistente a strumento autonomo, capace di progettare flussi di lavoro e sbloccare opportunità.
• Spendere in AI non equivale a creare valore: è necessario ripensare processi e flussi di lavoro per sfruttare i vantaggi dell'AI.
• L'AI focalizzata sull'innovazione richiede un cambio di prospettiva da tattica a strategica, per reinventare il modo in cui il lavoro viene eseguito.

Settori Analizzati

• Banche e Finanza: AI per migliorare l'esperienza del cliente e la gestione del rischio.
• Telecomunicazioni: AI per ottimizzare le reti e il servizio clienti.
• Settore Pubblico: AI per migliorare l'erogazione dei servizi e la resilienza.
• Retail e Beni di Consumo: AI per personalizzare l'esperienza del cliente e ottimizzare la catena di approvvigionamento.
• Oil & Gas: AI per migliorare l'efficienza operativa e la sostenibilità.
• Utilities: AI per migliorare l'affidabilità della rete elettrica.
• Sanità: AI per migliorare l'efficienza clinica e amministrativa.
• Assicurazioni: AI per personalizzare i prodotti e valutare i rischi.
• Scienze della Vita: AI per accelerare la scoperta di farmaci.
• Automotive: AI per guidare la mobilità verso nuove destinazioni.

Capacità Essenziali dei Modelli Operativi Centrati sull'AI

• Valorizzare le Persone: Liberare i professionisti da compiti ripetitivi.
• Migliorare Continuamente i Processi: Eliminare i silos funzionali.
• Ottenere il Massimo dai Dati: Utilizzare architetture IT flessibili e piattaforme.
• Trasformare l'AI in un Gioco di Squadra: Integrare le capacità dei partner.

Linee Guida per l'Azione

1. Non limitarsi ad aumentare i lavori con l'AI, ma reinventarli.
2. Rinnovare le operazioni per renderle AI-first.
3. Rendere la tecnologia pronta per l'AI.
4. Aggiungere partnership che rafforzino la missione.

Esempi di Implementazione dell'AI

• NatWest: Utilizza AI generativa per un supporto clienti personalizzato, raggiungendo un miglioramento del 150% nella soddisfazione del cliente.
• Bharti Airtel: Implementa soluzioni AI per ridurre lo spam e gestire l'energia della rete.
• NASA e IBM: Collaborano per creare modelli geospaziali AI per analizzare immagini satellitari.
• Goodiebox: Utilizza AI per automatizzare le raccomandazioni di prodotti.
• Honda: Semplifica il trasferimento di conoscenze con AI per accelerare l'innovazione.
• GridFM Consortium: Utilizza AI per migliorare le operazioni della rete elettrica.

In Sintesi

L'AI rappresenta un'opportunità senza precedenti per trasformare i settori e creare valore. Le aziende che abbracciano l'AI in modo strategico, incentrato sull'innovazione e la collaborazione, saranno in grado di guidare la disruption e raggiungere nuovi livelli di successo.