C’è intelligenza artificiale e intelligenza artificiale. Quella “verticale”, la Vertical AI, si distingue dalle altre forme perché non si limita a garantire incrementi di efficienza e produttività, ma può aiutare le aziende a compiere un vero salto in avanti, uno scatto competitivo, che le distanzia dalla concorrenza. Questa è la visione di Oracle, raccontata da Neil Sholay, senior vice president of AI and Data della società di Redwood.
Neil Sholay, senior vice president of AI and Data di Oracle
"L’intelligenza artificiale oggi nelle imprese può operare su due livelli diversi. C’è una AI “orizzontale", integrata nei processi di business generali sempre più come una commodity, ma anche una AI “verticale”, che va in profondità, per affrontare problemi complessi e specifici. La differenza è quella che separa un guadagno di efficienza incrementale dalla conquista di un reale vantaggio competitivo.
Negli ultimi anni in molte aziende l’AI è stata vista un po’ come una panacea, come se attivare un assistente digitale e un copilot potesse” fare la magia”. Ma la magia non c’è stata – o quantomeno non ce n’è stata abbastanza – perché la facilità di adozione di soluzioni orizzontali le ha rese sempre più una commodity, e se tutti hanno in mano lo stesso strumento nessuno riesce ad andare in vantaggio.
I nostri clienti che già sono un passo avanti rispetto alla concorrenza non stanno abbandonando questa AI, ma la stanno usando anche per costruire altro: invece di puntare solo sull’ampiezza di implementazione, progettano sistemi AI “verticali”, capaci di trasformare radicalmente il modo di fare business per ottenere un reale vantaggio competitivo.
Il paradosso della complessità
In questo scenario si nasconde un paradosso che molte organizzazioni non hanno ancora colto. L’AI orizzontale si adotta in modo semplice ma, in quanto tale, produce un valore piuttosto marginale come soluzione isolata; l’AI verticale è più difficile da implementare, ma impatta davvero sul bilancio. Nonostante ciò, molte aziende si fermano al primo livello, senza andare oltre.
Se un assistente digitale fa risparmiare qualche ora a settimana agli addetti al customer care si ha un effetto reale, che però non ha in sé un potenziale trasformativo. Invece, un sistema AI pensato specificamente per il settore di attività di un’impresa, che si integra nei suoi flussi di lavoro più importanti, che sfrutta i dati proprietari e le competenze interne fa qualcosa di diverso: riprogetta i processi di business.
Quando si uniscono entrambi i tipi di intelligenza artificiale per lavorare insieme si ottengono, in concreto, i migliori risultati: abbiamo visto aziende europee aumentare la produttività dei flussi di lavoro (non di singole funzioni) del 15%, 20% e oltre dopo aver introdotto capacità AI verticali, supportate dalle soluzioni AI orizzontali adottate in precedenza.
Un acceleratore totale
Ciò che fa l’AI verticale è fuori dalla portata di qualsiasi soluzione generalista. Una AI verticale conosce i processi, i limiti operativi, le esigenze di compliance, i fattori di ricavo. Non cerca di dare tutto a tutti: nasce per affrontare una questione specifica e per operare con le piattaforme e i flussi di lavoro esistenti.
Siamo in uno scenario simile a quello che si è verificato nel settore dell’infrastruttura cloud. All’inizio gli hyperscaler hanno creato le fondamenta, poi i fornitori specializzati hanno costruito le loro soluzioni su di esse e infine i system integrator hanno orchestrato il tutto: è nato così un modello di ecosistema, con una logica che si sta ripetendo oggi nell’AI enterprise e fa sì che un’azienda possa scoprire, testare e adottare agenti AI specifici sui propri sistemi in pochi giorni.
Più di recente è emerso un altro cambiamento: le piattaforme software enterprise forniscono ai clienti gruppi coordinati di agenti AI specializzati, creati ad hoc per perseguire obiettivi di business come la riscossione di crediti, la programmazione della forza lavoro o la selezione dei fornitori. Vediamo già system integrator e vendor software indipendenti che offrono soluzioni di AI verticale validate per i processi finanziari, le risorse umane, la supply chain, la customer experience: non con strumenti generici, con agenti intelligenti pensati per affrontare precise sfide funzionali in settori specifici. E questo amplifica il valore per il cliente delle piattaforme stesse.
Il vero rischio: fermarsi al primo livello
Le aziende che si fermano ai risultati ottenuti con un’AI di tipo orizzontale oggi rischiano molto perché oggi siamo arrivati a un punto di non ritorno. Fermarsi al primo livello porta ritorni marginali mentre solo chi va oltre ottiene vantaggi strutturali, difendibili nel tempo.
Per andare oltre non bisogna abbandonare quanto fatto, ma investire progressivamente e nel modo giusto. Le funzionalità AI orizzontali, infatti, sono essenziali per creare efficienza, fiducia nello strumento e per costruire una base di dati di partenza, per attivare i progetti AI verticali che riguardano i processi di business che hanno più impatto sul bilancio. Misurando costantemente i risultati per individuare quello che funziona, si può poi estendere l’adozione su larga scala. In questo scenario, le aziende che procedono in modo più rigoroso affrontano una complessità: ma questa non è più l’ostacolo, bensì il percorso da seguire per restare competitivi.