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Intelligenza artificiale – 7 chiavi su come passare dalla sperimentazione al successo

Nel 2025 si prevede che una delle aree in più rapida crescita nel campo della digitalizzazione sarà l’Intelligenza Artificiale. Leader negli investimenti tecnologici delle aziende di tutto il mondo.

L’Intelligenza Artificiale è uno strumento dalle grandi potenzialità per aziende e aziende del settore Farmaceutico e Sanitario. Poiché, grazie alle tecniche logaritmiche applicate in queste metodologie, si può generare un grande valore per il business.

Tuttavia, molte organizzazioni non sanno ancora come utilizzarlo a proprio vantaggio. Per questo la stragrande maggioranza dei progetti di IA non sta raggiungendo le fasi di produzione.

In questo contesto, Keepler Data Tech indica 7 passaggi che qualsiasi azienda dovrebbe intraprendere per scalare l’uso dell’Intelligenza Artificiale in tutta l’organizzazione:

 

Intelligenza artificiale
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Infrastruttura dati

Ogni organizzazione dovrebbe prendere in considerazione la possibilità di costruire le proprie infrastrutture su ambienti cloud pubblici. Alcuni dei migliori cloud pubblici in circolazione spendono più di 90 miliardi di dollari in ricerca e sviluppo, garantendo che abbiano le capacità per soddisfare le esigenze future.

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Risorse dedicate

D’altra parte, è anche importante dedicare personale specializzato a questo tipo di Piattaforme Dati. Persone che hanno la capacità di guidare iniziative.

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Silos organizzativi

Anche evitare i silos organizzativi è della massima importanza, in quanto ciò impedisce, ad esempio, il riutilizzo degli investimenti nei progetti. Un modo per evitare questo problema consiste nel generare una cultura organizzativa attorno ai dati.

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Silos di dati

Altrettanto importante è evitare i silos di dati in modo che non vi sia alcuna disconnessione operativa.

Poiché nel tempo i dati perdono valore. Pertanto, l’approccio più appropriato sarebbe quello di averli vicino a dove vengono prodotti e creare un modello più federato per l’accesso ai dati.

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Proposta di valore

Le aziende che hanno successo sono quelle che commettono errori rapidamente e passano rapidamente a un altro obiettivo. Per questo motivo consigliamo sempre approcci interattivi incrementali, dove si esplorano i dati, si identifica un pool di dati limitati, si effettua un proof of concept, si estraggono conoscenze e, soprattutto, si prendono decisioni sulla base dei risultati di questo progetto.

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Modello di governance dell'IA

Ci sono aziende in cui il processo decisionale è altamente centralizzato e altre che possono delegare il processo decisionale ad altre aree di business. È il grande dilemma tra velocità e controllo sui dati.

Tuttavia, ci sono una serie di minimi a livello di sicurezza del design, privacy del design, controllo del servizio. Tutto questo deve essere automatizzato e centralizzato, ma in grado di rifornire le diverse aree.

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Impianto efficace

È importante allineare gli sforzi dell’IA con gli sforzi di automazione dei processi. Poiché, di solito, capita che piccoli progetti sperimentali che hanno dimostrato di funzionare, rimangano nel cassetto e siano inutili se non si raggiunge un’adeguata implementazione o avvio, che è il valore aggiunto di questo tipo di progetti.

 

BAIA: Il nuovo motore di Intelligenza Artificiale sviluppato da BISIONA

BUSINESS ARTIFICIAL INTELLIGENCE ANGEL, è il nuovo insieme di modelli e metodologie proposto da BISIONA che combina diverse tecniche di Intelligenza Artificiale e Data Science. E questo aiuta le aziende a creare strategie di business più precise e migliorare le performance di vendita grazie ai consigli generati dal sistema.

Come lo facciamo? Attraverso l’applicazione di diversi algoritmi statistici e di Machine Learning che consentono l’apprendimento e la ricerca di pattern di successo. Pertanto, generando una proposta di valore differenziale, unica e reale per ciascuno dei nostri clienti.

Inoltre, in BISIONA siamo consapevoli di quanto sia importante garantire la corretta integrazione di questo tipo di tecnologia in ogni azienda. Adattandolo alle specifiche esigenze e caratteristiche di ogni laboratorio e azienda.

Ecco perché le soluzioni di IA che offriamo attraverso baia sono particolari e specifiche, adatte ad ogni business, prodotto, patologia e obiettivo.

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