Indagine

Gartner: AI, analytics e automazione per il successo della strategia aziendale

La pensa così il 79% del campione intervistato, circa 200 leader di strategia aziendale in diversi settori in Nord America, Europa occidentale, Asia-Pacifico, Australia e Nuova Zelanda

Pubblicato il 07 Lug 2023

Appian EY

Una nuova indagine condotta da Gartner ha rivelato che ben il 79% degli strateghi aziendali globali considera l’AI, gli analytics e l’automazione come fattori critici per il successo nei prossimi due anni. Condotto tra l’ottobre 2022 e l’aprile 2023, il sondaggio evidenzia la crescente attenzione delle imprese verso le tecnologie di nuova generazione. Ora le aziende guardano ai sistemi avanzati non solo per gestire attività ripetitive o di base, ma anche progetti di alto valore direttamente collegati alla crescita del business, come la pianificazione strategica e il processo decisionale. Per l’indagine, Gartner ha intervistato quasi 200 leader di strategia aziendale, che coprono aziende di diversi settori in Nord America, Europa occidentale, Asia-Pacifico, Australia e Nuova Zelanda.

Sfruttare AI e analytics per la strategia aziendale

Anche se solo il 15% delle attività di pianificazione ed esecuzione strategica sono attualmente automatizzate, gli intervistati hanno espresso un elevato livello di ottimismo sulle possibilità che si prospettano. Infatti, la maggior parte ha dichiarato che in media il 50% di queste attività potrebbe essere parzialmente o completamente automatizzato nel prossimo futuro.

Secondo i leader intervistati, la crescita è destinata ad arrivare perché sono costretti ad affrontare più iniziative, più dati e più decisioni con tempo e risorse limitati, cosa che non è possibile senza metodi più veloci/migliori per elaborare e analizzare i dati.

“Sfruttare gli analytics e l’AI per prendere decisioni strategiche più efficienti e approfondite è una delle maggiori sfide e opportunità che gli strateghi aziendali devono affrontare quest’anno”, dichiara David Akers, direttore della ricerca di Gartner.

“Per anni gli strateghi hanno detto alle loro aziende: Se volete rimanere competitivi ed efficaci, dovete passare al digitale”, ha continuato. “Ora sembrano pronti ad applicare queste indicazioni ai propri flussi di lavoro”.

Tecnologie avanzate in fase di esplorazione

Secondo i risultati dell’indagine, le tecnologie consolidate stanno registrando un’adozione aggressiva da parte delle aziende, mentre quelle emergenti sono ancora in gran parte in fase sperimentale.

Ad esempio, il 72% e il 62% degli intervistati ha dichiarato di aver implementato le analisi descrittive e diagnostiche nei propri flussi di lavoro. Tuttavia, circa il 26% e il 41% ha risposto così per le analisi prescrittive e predittive più avanzate. Per queste tecnologie, invece, la maggior parte (rispettivamente il 47% e il 45%) ha dichiarato di essere in fase di sperimentazione o di raccolta di conoscenze.

Come i leader della strategia aziendale utilizzano le tecnologie di nuova generazione

Allo stesso modo, per quanto riguarda le funzionalità di apprendimento automatico e di elaborazione del linguaggio naturale, attualmente di tendenza, solo il 20% e il 23% degli intervistati ha dichiarato di avere sistemi in fase di implementazione. E la maggior parte continua a essere in fase di test e pilota.

La chiave per l’implementazione dell’AI e dell’analitica avanzata

Per passare dalla sperimentazione all’implementazione, i leader strategici dovrebbero concentrarsi sulla risoluzione di tre sfide chiave identificate nell’indagine di Gartner: determinare i casi d’uso aziendali, far sì che le aziende/funzioni si trovino a proprio agio con le tecnologie e ottenere il budget necessario per utilizzare tali tecnologie.

Le principali sfide all’uso della tecnologia da parte delle strategie

Il primo aspetto è particolarmente importante, poiché molte delle tecnologie avanzate sono già utilizzate con successo altrove. Secondo Gartner, il problema può essere affrontato mappando le funzionalità esistenti in base alle esigenze specifiche, quindi dando priorità ai diversi casi d’uso che la nuova tecnologia potrebbe offrire, ponendo domande sul suo scopo, impatto e idoneità.

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