Intelligent Value Chain – Trusted AI. La nuova catena del valore di EY basata sulla fiducia e sui dati

È estremamente importante che i sistemi di Intelligenza Artificiale siano sicuri ed affidabili, in quanto essi influenzano decisioni aziendali e possono avere svariate conseguenze. È necessario assicurarsi anche del fatto che i dati utilizzati non vengano utilizzati in maniera inopportuna e che non vadano ad intaccare la privacy personale.

Negli ultimi anni infatti l’aumento esponenziale dei dati ha portato le aziende a confrontarsi con nuove regole di business, rinnovate esigenze di governance e profondi cambiamenti nei processi aziendali.

Se i dati, e quindi le tecnologie che alimentano, non sono affidabili e si ripone in esse una fiducia «cieca», si rischia di costruire modelli di business che orientano in maniera erronea decisioni e che portano ad azioni che non generano valore.

L’Intelligent Value Chain è il nuovo approccio che EY applica nel supportare i propri clienti nella ridefinizione della loro catena del valore dove l’elemento core è l’affidabilità.

La fiducia è quindi l'elemento che attraversa ogni ambito all’interno di un’azienda, e che garantisce affidabilità e credibilità lungo l'intera catena del valore. Fiducia fra le persone, nei confronti dell’azienda, verso i clienti, nei dati e negli strumenti che li utilizzano.  

L’ EY Intelligent Value Chain si basa su 5 pillars:

• Il valore
• Il business model
• L’intelligence
• I dati
• Le tecnologie avanzate 

Il punto di partenza e il punto di arrivo per ogni cliente è il valore che il business vuole creare. EY supporta i propri clienti nella pluralità dei percorsi finalizzati al raggiungimento di tale creazione di valore: che sia nella gestione organizzativa e finanziaria di grandi riassetti aziendali, nella trasformazione del lavoro dei propri dipendenti grazie all’utilizzo di nuovi strumenti più intelligenti e più efficienti, o nella creazione di servizi inediti, sostenibili e innovativi verso i clienti finali o verso i fornitori, EY è consapevole che la costruzione del valore è un processo di ridefinizione interna all’azienda che trasforma se stessa per rimanere competitiva sul mercato e che tale scopo comporta inevitabilmente il riassetto, l’analisi, l’economia, l’utilizzo e la gestione del capitale umano, degli asset materiali e soprattutto dei dati.

Oggi più che mai, ma soprattutto oggi meno di domani, il dato è componente fondamentale di qualsiasi percorso di creazione del valore. È il vero motore con cui traguardare i propri obiettivi. Per questo le nuove regolamentazioni messe in atto negli ultimi anni dall’Unione Europea provano ad arginare l’esproprio e lo sfruttamento iniquo della ricchezza insita di tale materia prima.

L’espansione capillare dei dati e della loro eventuale tracciabilità tocca ogni aspetto della nostra vita e se non viene adeguatamente circoscritta rischia di diventare un regime pervasivo e onnipresente: se si hanno adeguati strumenti qualsiasi persona in qualsiasi momento è sorgente attiva di dati e questi possono generare valore. Per questo che le aziende devono iniziare a dichiarare e a garantire in maniera sempre più trasparente come i dati sia interni che esterni sono gestiti, con quale finalità vengono utilizzati e quali sono gli strumenti che tali dati alimentano.

Valore è diventato poter garantire ai propri clienti il corretto utilizzo dei loro dati. 

Interi settori negli ultimi anni hanno dovuto cambiare radicalmente business model e le aziende devono tenere il passo nei confronti di un mercato dove i clienti hanno esigenze ed aspettative sempre più specifiche e precise. Suddivisioni di interi dipartimenti sono adesso poco responsive ai mutamenti in corso, e interi processi aziendali e funzioni devono essere riviste in un’ottica in cui il dato diventa lo strumento indispensabile per adattare il proprio business model e raggiungere le performance necessarie per apportare valore. Gestire ogni punto di contatto con i propri clienti, riuscire a identificare inefficienze all’interno dei propri sistemi di gestione dati, avere la mobilità di intervenire dove necessario, sono tutti aspetti che dipendono dalla capacità dell’azienda di adattarsi.

Tale adattamento passa attraverso le tecnologie di automazione, intelligenza artificiale e di manipolazione dati, che  incidono profondamente sulla struttura IT che sia in-house o virtualizzata sul cloud e su tutte le sue capability. Il cambiamento è repentino e sta emergendo sempre con più forza la necessità di ristrutturare l’azienda in maniera modulare e flessibile al fine di garantire che l’innesto di innovazione sia un processo senza frizioni. Sarà cruciale che il business in collaborazione con l’IT si trasformino assieme nel centro di gestione di Innovazione e che siano in grado di coordinare i sistemi a supporto di tutte le altre aree e che sia in grado di rendere l’azienda un ambiente in cui il dato diventa uno strumento operativo, trasversale e condiviso. 

L’innovazione all’interno delle aziende e il rilancio della competitività per la costruzione di valore passa attraverso una tipologia di progetti che sono in grado di abbinare la soluzione di rilevanti problemi tecnologici alla capacità di creare prodotti innovativi in grado di trovare uno spazio sul mercato facendo leva proprio sulle core technologies per ottenere un vantaggio competitivo.

L’innovazione richiede una strategia coerente sul lungo termine ma gran parte delle aziende preferisce invece portare a compimenti progetti a brevi ma con un rapido ROI garantito, andando a sostituire le nuove tecnologie con le vecchie e non sfruttando appieno le potenzialità che un innesto profondo può portare in termini di semplificazione dei modelli decisionali e organizzativi. La vernice nuova sulla macchina vecchia non aumenta la durata del motore.

Strumenti di RPA, AI, Computer vision, Block-chain, Virtual Reality, Machine Learning, Virtual Assistants, sono tutti attori che quando lavorano in sinergia possono essere la chiave di volta per rispondere in maniera più efficace alle sfide che le aziende devono affrontare e vengono incontro alle esigenze delle persone, andando spesso a superare le loro aspettative.

Le tecnologie in uso nelle aziende e i sistemi tecnologici avanzati sono oramai in grado di gestire attività complesse, di adattarsi a situazioni impreviste o a variazioni ambientali, di migliorare le proprie performance sulla base dei risultati raggiunti e regolarsi in base a policy esterne, sanno ricercare informazioni aggiuntive e anticipare l’esito di determinate azioni, infine sono in grado di identificare anomalie e ad imparare dall’esperienza.

Senza l’affidabilità di tali strumenti, tutte le loro capacità possono rivelarsi dannose e causare un effetto boomerang improvviso. Il mancato utilizzo di alcune informazioni può far perdere delle opportunità o alimentare la poca collaborazione fra dipartimenti. Una mancanza nella sicurezza può causare una breccia nei propri sistemi e rendere l’azienda vulnerabile ad potenzialmente episodi distruttivi; oppure portare ad errori di valutazione rispetto alcuni dipartimenti strategici con costose conseguenze. 

All’interno delle aziende si sono moltiplicate le figure che hanno a che con il mondo dei dati. EY negli ultimi ha investito molto nella costruzione di figure professionali che siano in grado di supportare i clienti nella costruzione della loro data-strategy. I nuovi strumenti devono essere in grado di esporre velocemente e in maniera efficace le informazioni necessarie alla presa di decisioni e i dati sono la materia prima fondamentale per alimentare qualsiasi tipo di soluzione. È materia che deve essere di qualità, gestibile, accessibile e sicura.

Operare con dati di cui si sa poco o di cui non si è sicuri, o non saperlo proprio come fare, rischia di alimentare un ambiente interno dove solo una piccola percentuale dei dati strutturati possono essere usati attivamente dal Business Intelligence, dove spesso le fonti non sono accessibili per veicolare delle decisioni e dove molto tempo viene speso a cercare trovare e correggere errori e a cercare fonti valide per dati di cui non ci si fida, con la conseguente impossibilità di garantire che da qualcuno di questi dati non ci sia un errore potenzialmente critico.

I dati devono essere affidabili, sicuri, accessibili, accurati e controllati in ogni passaggio.

EY, grazie alle sue partnership strategiche con i maggiori providers sul mercato della Cybersecurity e del Cloud Computing è in grado di supportare le aziende nella costruzione dei propri modelli plaftform-based. Strumenti di analisi o intere architetture vengono fornite adesso as-a-service da diversi players e diventa fondamentale essere in grado di creare, gestire e manutenere un’infrastruttura adeguata che garantisce la sicurezza dei dati e li renda utilizzabili. 

Un approccio di Trusted Intelligence

Per essere in grado di affrontare gli scenari inediti che tali innovazioni comportano, è essenziale che la leadership e i consigli di amministrazione accedano alle competenze e alle capacità di cui hanno bisogno per creare una Trusted Intelligence.

L’approccio EY di Trusted Intelligence incorpora la fiducia nei dati e nel suo viaggio verso la creazione di valore e lo fa attraverso una struttura di governance umana: i manager non sono esperti di data science e la maggior parte dei data science non sono esperti di business e l'acquisizione e lo sviluppo di nuovi set di competenze analitiche è ora richiesto in tutta l'organizzazione e oramai i vertici hanno iniziato a coniugare le proprie skills manageriali con competenze più tecniche che permettono di veicolare le giuste decisioni e operare strategie vincenti.

Conclusioni

In conclusione, emerge l’importanza fondamentale dell’affidabilità dei dati, dei risultati, delle decisioni prese attraverso strumenti, come intelligenza artificiale, che possono avere conseguenze sulla nostra vita quotidiana, la nostra privacy e sui risultati aziendali.

Per garantire affidabilità, EY utilizza l’approccio Intelligent Value Chain che si concentra sugli elementi Core: Value, Business Model, Intelligence, Data, Advanced Technologies.

Il valore può essere generato dal riassetto, l’analisi, l’economia, l’utilizzo e la gestione del capitale umano, degli asset materiali. Il Business Model riguarda la revisione di interi processi aziendali e funzioni in un’ottica in cui il dato diventa lo strumento indispensabile per adattare il proprio business model e raggiungere le performance necessarie per apportare valore. L’Intelligence è la componente che riguarda attori quali RPA, AI, Computer vision, Block-chain, Virtual Reality, Machine Learning, Virtual Assistants, che, lavorando in sinergia, possono essere la chiave di svolta per rispondere in maniera più efficace alle sfide che le aziende devono affrontare. Alla base di questi concetti c’è il Dato: materia prima che deve essere di qualità, gestibile, accessibile e sicuro.

EY, grazie alle sue partnership strategiche con i maggiori providers sul mercato della Cybersecurity e del Cloud Computing è in grado di supportare le aziende nella costruzione dei propri modelli plaftform-based garantendo affidabilità lungo tutta l’Intelligent Value Chain.

Ogni elemento della catena del valore intelligente richiede investimenti appropriati e pari attenzione e una fiducia che attraversa tutti questi ambiti. Focalizzarsi solo su uno di questi aspetti rende la catena tanto debole quanto l'anello più debole ponendo i singoli elementi in disarmonia e conflitto fra loro.