Chief AI Officer: chi è e perché le aziende dovrebbero utilizzarlo

Chief AI Officer: chi è e perché le aziende dovrebbero utilizzarlo. Dopo un lunghissimo percorso di maturazione, l’intelligenza artificiale sta iniziando a incidere a livello mainstream in tantissime applicazioni, sia in ambito consumer che nel contesto enterprise.

Grazie alle numerose tecniche che rientrano sotto il suo ombrello, la AI è in grado di ridefinire i modelli di business, generare valore grazie all’analisi dei dati, automatizzare e rendere molto più efficienti moltissimi processi aziendali, oltre a portare la qualità della customer experience a livelli mai visti in precedenza.

L’implementazione dell’intelligenza artificiale nel contesto aziendale richiede specialisti che oltre ad orientarsi negli aspetti tecnologici sappiano prospettare gli utilizzi più strategici per il business.

Le aziende stanno comprendendo in maniera sempre più evidente il potenziale dirompente dell’intelligenza artificiale e oltre a chiedersi come potrebbero sfruttarla per far crescere il loro business manifestano concrete intenzioni di avviare progetti pilota, o far crescere il volume delle attività che vedono il contributo della AI già intrapreso nel contesto del proprio percorso di trasformazione digitale.

Per tali ragioni, il C-Level aziendale ha recentemente conosciuto un nuovo ruolo: il Chief AI Officer (CAIO).

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Il Chief AI Officer (CAIO): chi è e qual è il suo ruolo in azienda

Il Chief AI Officer è un C-level responsabile delle attività aziendali legate all’intelligenza artificiale, soprattutto per quanto riguarda la comprensione del potenziale tecnologico e creativo della AI e del valore aggiunto che potrebbe generare attraverso l’implementazione nei processi esistenti o l’avvio di nuove iniziative.

Si tratta di una figura professionale che conosce sia gli aspetti tecnologici che le potenzialità strategiche dell’intelligenza artificiale e, grazie alla profonda conoscenza dei processi aziendali, è in grado di prospettare le applicazioni più vantaggiose per il business, oltre a saper gestire e coordinare tutte le operazioni necessarie, a partire dalla definizione del budget richiesto e dei tempi necessari per la realizzazione dei progetti.

Lo scenario attuale comporta un momento nevralgico per le aziende, chiamate a cogliere le migliori opportunità che la AI concede per rilanciare ancora una volta la propria competività nel contesto di mercati sempre più dinamici e incerti a livello globale. Una figura specifica come il CAIO può pertanto aiutare a prefigurare gli scenari migliori e valutare le direzioni di investimento in funzione del core business aziendale.

Nel contesto di una trasformazione digitale che si sta normalizzando in una condizione continua, non è eccessivo affermare che le organizzazioni siano chiamate ad affrontare un autentico AI journey, un percorso ricco di opportunità ed al tempo stesso insidioso, dove improvvisare o agire senza adeguate competenze può comportare lo scontro con numerosi ostacoli.

Il Chief AI Officer deve quindi valutare tutti i pro e i contro delle iniziative che comportano una AI adoption e saperli presentare a tutti gli stakeholder, parlando ad ognuno utilizzando un linguaggio coerente con le competenze e il ruolo decisionale che ricopre all’interno dell’organizzazione.

Le principali responsabilità che interessano il CAIO sono infatti le seguenti.

Tecnologia e strategia

Il ruolo di un Chief AI Officer comporta in primo luogo conoscenze generaliste sulle tecniche dell’intelligenza artficiale, in misura sufficiente da comprendere gli effetti della loro possibile implementazione nei processi aziendali. Affinché ciò avvenga con successo, tuttavia, gli algoritmi non bastano, occorre possedere una visione strategica orientata a prevedere i futuri impatti delle iniziative da intraprendere ora.

Oltre a concepire l’azienda come un attore unico in un percorso di innovazione, è essenziale prevedere gli impatti della AI in relazione a ciascuna linea di business. Tecnologia e visione strategica sono le qualità che consentono di colmare il gap tra le potenzialità della AI e ciò che l’organizzazione si aspetta di realizzare attraverso la sua implementazione concreta.

Cultura e innovazione

L’intelligenza artificiale non presenta uno scenario statico ma una realtà in continua evoluzione, che va costantemente seguita per conoscere le applicazioni effettivamente pronte per essere introdotte in contesti di mercato concreti, ciò di cui davvero le aziende hanno bisogno.

Il CAIO è il principale referente aziendale quando si tratta di essere aggiornati sugli sviluppi della AI nei vari ambiti applicativi che interessano l’organizzazione, e a creare una cultura diffusa nei confronti della AI che segue in qualche modo la cultura dei dati tipica della trasformazione digitale. Il CAIO deve pertanto individuare e organizzare le iniziative di formazione sui principali temi riguardanti l’intelligenza artificiale in un contesto aziendale.

Implementazione nei processi

Dalla teoria alla realtà. Il CAIO deve saper tradurre le indicazioni strategiche in operazioni concrete, capaci di generare risultati tangibili nei processi aziendali, oltre a fare in modo che ciò avvenga in maniera bilanciata e sinergica nelle varie linee di business che compongono l’organizzazione.

Il CAIO è pertanto chiamato a redigere dei veri e propri piani operativi, agili e scalabili secondo l’andamento del business, grazie all’offerta di servizi AI based proveniente dal cloud computing.

L’implementazione della AI, come nel caso di altre tecnologie emergenti, segue percorsi basati su più step, con una notevole preferenza per i progetti pilota, iniziative autonome in grado di dimostrare in tempi brevi come l’intelligenza artificiale possa generare dei ritorni di investimenti (ROI) apprezzabili, favorendo la progressiva diffusione all’interno dell’azienda.

Aspetti etici e normativi della AI

L’intelligenza artificiale e la robotica sono con ogni probabilità le due tecnologie emergenti chiamate più di frequente a fare i conti con la robotica, come già Isaac Asimov aveva intuito nel formulare le famose tre leggi della robotica. L’intelligenza artificiale sta seguendo un percorso simile, in quanto “a grandi poteri corrispondono grandi responsabilità”.

Il Chief AI Officer è chiamato a seguire il dibattito su questi temi ed orientare le aziende verso utilizzi consapevoli e coerenti con il codice etico da loro adottato, oltre ad adottare le misure per cui l’impiego della AI risulti sempre conforme alle normative vigenti sui dati e sulla privacy degli utenti.

A livello tecnologico, il quadro normativo sulla AI rappresenta invece uno scenario ancora molto acerbo, che il CAIO deve seguire con costanza ed attenzione, valutando tutte le possibili implicazioni per il business e le misure, nonché le contromisure da adottare ai fini di garantire la sua regolare crescita.

Comunicazione interna

L’intelligenza artificiale costituisce un argomento sempre più popolare ma al tempo stesso ancora poco conosciuto quando si entra nei dettagli tecnici e applicativi, ragion per cui si diffonde spesso un mix di confusione e falsi miti.

ll CAIO deve saper scongiurare la disinformazione sulla AI, sia attraverso adeguati programmi formativi rivolti a tutti i livelli, dai C-Level ai dipendenti comuni, che informando gli stakeholder stessi per quelli che sono gli aspetti della AI più pertinenti al loro ruolo in azienda.

Le competenze chiave del Chief AI Officer

La figura del Chief AI Officer non vanta ancora lo stesso livello di riconoscimento di altri ruoli più radicati, come il Chief Data Officer, che molto spesso, proprio a causa dell’assenza di uno specialista dedicato, viene gravato anche di responsabilità ad ampio raggio sull’intelligenza artificiale che non necessariamente rientrano nel suo range di competenze, focalizzate sulla data science e sui big data analytics.

Appare per certi versi curioso parlare degli analytics come un argomento consolidato, quando ci sono ancora molte aziende che all’alba del 2024 devono ancora implementarli nel proprio workflow digitale, ma l’affacciarsi di tecniche AI di nuova generazione come l’intelligenza artificiale generativa sta rendendo tradizionali anche contesti tecnologici tutt’altro che storicizzati.

Questo aspetto, a maggior ragione, dovrebbe far comprendere come la AI costituisca un fenomeno ampio, stratificato ed incredibilmente dinamico, che soltanto una figura come il CAIO, dotata di competenze ed esperienze specifiche, può argomentare in maniera appropriata nel contesto aziendale.

La trasformazione digitale sta rendo molte aziende sempre più AI-centric, oltre che ormai dotate di un apprezzabile know-how in merito alla cultura dei dati. Questa naturale evoluzione sta portando le organizzazioni ad investire in maniera più compiuta sulla figura del Chief AI Officer.

Ma quali sono le competenze che un aspirante CAIO deve inserire nel curriculum per poter ambire a ricoprire tale ruolo in un contesto aziendale? Vediamole nello specifico.

Competenze sulle tecniche AI e analisi dei dati

Pur non trattandosi di una figura squisitamente tecnica, come nel caso di un data scientist o uno sviluppatore, il CAIO deve conoscere molto bene i contesti tecnologici della AI, ivi compresa una conoscenza almeno basilare dei principali algoritmi di machine learning, reti neurali ed altre tecniche AI che vengono concretamente utilizzate in produzione.

Tali competenze risultano indispensabili per dialogare con le parti tecniche e comprendere le loro esigenze durante la valutazione e lo sviluppo dei progetti aziendali basati sui big data analytics e sulla AI in senso ampio.

Competenze di business e visione strategica

Il Chief AI Officer deve conoscere sia come implementare l’intelligenza artificiale nei processi aziendali, sulla base di una fattibilità in primo luogo economica, che tenga conto degli obiettivi e delle possibilità dell’organizzazione in senso ampio. Per tali ragioni il CAIO deve possedere competenze di business e una visione strategica capace di allineare gli aspetti tecnici della AI con le esigenze innovative dell’azienda, in tutte le sue specificità. Tali qualità consentono al CAIO di individuare le attività dove la AI è in grado di garantire il massimo impatto a fronte di un ROI adeguato, tra le varie opzioni disponibili.

Competenze sulle linee di business

Uno dei principali limiti in termini di potenziale aziendale è dovuto al fatto che le varie unità tendono a lavorare per compartimenti stagni, ognuna focalizzata sui propri progetti, anche dal punto di vista operativo.

L’intelligenza artificiale e, in generale, le attività analitiche sono in grado di generare un enorme valore aggiunto proprio lavorando su una base unificata dei dati, a disposizione di tutte le linee di business per operare in maniera sinergica, con il comune intento di far crescere il business dell’organizzazione. Il CAIO deve favorire la comunicazione e la comunicazione tra i reparti, individuando i modi con cui la AI può contribuire ad integrare e rendere più efficienti i workflow.

Competenze in materia di comunicazione

Spesso trascurate, o date per scontato, le competenze in materia di comunicazione sono tra le più importanti quando si tratta di implementare nuove tecnologie all’interno di un’azienda, sapendo prospettare le opportunità sia ai decisori aziendali, a cui spetta l’ultima parola quando si tratta di finanziare i progetti, che ai dipendenti che si ritrovano, spesso per la prima volta, ad utilizzarle nelle operazioni quotidiane.

Il CAIO deve in primo luogo saper tradurre il complesso linguaggio tecnologico della AI e renderlo comprensibile a tutti gli stakeholder, cercando soprattutto di selezionare gli argomenti per non disorientare soprattutto le figure non tecniche o meno esperte in fatto di tecnologie emergenti.

Competenze etiche e normative

Già citati in merito ai ruoli che il CAIO deve garantire all’interno dell’organizzazione, gli aspetti etici e normativi costituiscono un fattore fondamentale quando si parla di intelligenza artificiale, in quanto le sue tecniche necessitano di grandi numeriche di dati che implicano questioni relative alla privacy e alla trasparenza riguardo l’operato degli algoritmi.

Il CAIO deve conoscere in maniera accurata le normative vigenti in materia di dati e AI, oltre al codice etico aziendale e le discipline come la XAI (eXplainable artificial intelligence) per saper illustrare in maniera comprensibile cosa accade all’interno della black box del machine learning, per rendere trasparente il modo con cui la AI determina le proprie analisi predittive.