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L’Intelligenza Artificiale sconvolgerà il sistema economico e i modelli di business che conosciamo e i tempi previsti per questo impatto saranno molto più brevi di qualunque altra tecnologia precedente.

Per questo motivo è necessario strutturare un percorso di adozione dell’AI all’interno della propria azienda che segua cinque livelli:

• La cultura aziendale sull’AI
• L’adozione dei servizi AI a supporto dei gruppi di lavoro
• Lo sviluppo del customer journey
• La costruzione di nuovi modelli di business
• La governance dell’AI

L’obiettivo di questa sessione a porte chiuse per i Data Leader ed esperti di Customer Experience che hanno a che fare con l’AI, è quello di individuare il miglior modello di business da adottare, ma soprattutto poter governare il suo sviluppo e utilizzo senza incorrere nei problemi che alcuni precursori hanno già dovuto affrontare.
Il 32% degli intervistati dalla Survey di Casaleggio Associati, dichiara che l’AI ha già avuto un impatto significativo sul business, mentre il 67% lo prevede entro la fine del 2024.
Tra le applicazioni dell’AI all’interno dei processi aziendali, ad oggi risultano più significative la creazione e gestione content/immagini dei prodotti (24%), l’analisi dati e previsioni (16%) e l’automazione delle attività di advertising (14%).

Rientri anche tu nel 67% di manager che riconosce il forte impatto dell’AI entro la fine del 2024?
Richiedi ora il tuo invito!

• Come inserire l’AI all’interno della Governance aziendale? 
• Perchè è così difficile addestrare l’AI con dati di qualità? 
• In che modo l’AI cambia la relazione con i clienti? 
• In che modo il Top Management deve rendere questa trasformazione accettabile? 

• Personalizzare e automatizzare in modo trasparente: l’obiettivo è ottimizzare
• Offrire esperienze coinvolgenti e generare valore duraturo: l’e-commerce come terreno fertile di innovazione
• Gestione della proprietà del dato come cura del modello di apprendimento

• Il modello centralizzato è ormai superato?  
• Come integrare piattaforme di insights–analytics, dashboard e strumenti di visualizzazione decentralizzati? 
• Il dato accessibile a tutti è un dato di qualità? 
• Come responsabilizzare l’intera workforce sulla proprietà del dato? 

Dopo il sondaggio del 2021 sulla gestione dei Dati nelle Aziende italiane, IKN Italy in collaborazione con Denodo, propone un nuovo sondaggio esplorativo sulla trasformazione Data-Driven delle aziende italiane, con l’obiettivo di tracciare cosa sia successo in questi due anni (2022 – 2023), passando da un’organizzazione centrata sui processi a una fondata sui dati.

I dati sono stati raccolti da settembre 2023 a gennaio 2024.

• Quale evoluzione per la Governance dei Dati sempre più integrata con l’AI, i MLL, il ML e le tecnologie più disruptive? 
• Quale valutazione per l’approccio Data Mesh nella gestione di dati aziendali complessi su larga scala? 
• Qual è la Next Gen Data? 

• Come integrare la sicurezza e la privacy dei dati? 
• La governance è orientata alla sostenibilità dei dati? 
• Perchè si parla sempre più di real-time analytics? 
• E’ possibile governare dati sempre più complessi su molteplici piattaforme? 

• Un approccio alle analytics basato sul linguaggio naturale grazie all’Intelligenza Artificiale
• Il ruolo della AI come assistente virtuale per ogni tipologia di utente della piattaforma
• La nuova suite di connettori nativi per le piattaforme GenAI per offrire un’esperienza completa e integrata

• Come garantire analytics e insights su larga scala senza compromettere la data quality, incrementare i costi e caricare il team di lavoro? 
• Ogni persona può diventare un “data-driven decision maker”? 
• Come evolve il dataset sulla base dei dati sintetici?

• Perchè è così importante creare un Data Marketplece? 
• Quale evoluzione per il valore del dato? 
• Come si è evoluto il cliente sempre più informato? 

• Dal modello psicologico degli anni ’40, ai reali bisogni dell’AI nel 2024
• Cosa c’è dietro le quinte dei progetti di AI di successo
• Mettere in fila i bisogni: tutto parte dai dati

• Come definire obiettivi chiari, misurabili e condivisi?  
• Quali tempistiche e risorse investire per addestrare i modelli? 
• Quale rapporto costi/benefici? 

• Come garantire algoritmi privi di bias? 
• Quali misure di sicurezza sono necessarie per i dati sensibili? 
• Chi ha la responsabilità sui dati utilizzati e generati dall’AI? 

• Come si integrano NLP e LLM con i sistemi e i processi aziendali esistenti? 
• Quali sono i KPI e le metriche per valutare le prestazioni e il ROI? 
• Quali programmi di formazione o di upskilling sono necessari per il personale? 

• Il mercato come incontro tra candidati e aziende: come governare e sfruttare al meglio la mole di dati a disposizione
• L’approccio al candidato: il CV Maker come abilitatore inclusivo per tutti/e
• Le esigenze delle aziende: Phyd come strumento B2B e B2C per guidare attraverso competenze e Employability Index
• Il match non è per tutti: come Adecco sfrutta l’AI per avvicinare i due mondi

• Perché è importante creare un ambiente aziendale che promuova l’innovazione e l’apprendimento continuo? 
• Come incrementare partnership e collaborazioni accademiche? 
• Percorsi di mentorship e leadership possono aiutare i talenti a sviluppare le proprie competenze e carriere?

• In che modo un’adeguata data governance migliora la customer experience? 
• Le decisioni e le scelte aziendali sono sempre più guidate dai dati di AI? 
• Il CDO e il CXO sono in grado di diffondere una cultura data-driven e customer-oriented? 
• Quali sono le nuove opportunità di investimento in AI, ML e cloud per colmare le attuali lacune di capacità e garantire un maggiore impatto aziendale? 

IKN, forte della sua esperienza pluriennale nella formazione e informazione del middle management, durante l’edizione di giugno 2024, premia 

• Il CDO che nel corso dell’anno si è contraddistinto per l’abilità nel guidare, motivare e ispirare team multidisciplinari sull’importanza del valore, dell’innovazione e del vantaggio competitivo dei dati 
• Il CXO che ha saputo promuovere una cultura centrata sul cliente, basata sull’uso di dati e metriche per misurare l’efficacia della customer experience e guidare le decisioni basate sull’evidenza