Le organizzazioni innovative riconoscono l'utilità dell'intelligenza artificiale agentica e vogliono agire rapidamente per trarne vantaggio, e la ricerca è uno dei vantaggi più evidenti e immediatamente trasformativi. Le aziende leader oggi stanno implementando la ricerca interna basata sull'intelligenza artificiale per risolvere alcuni degli aspetti più basilari e dispendiosi in termini di tempo del lavoro: cercare informazioni, creare promemoria di aggiornamento e ottenere gli ultimi dettagli su progetti, clienti e team.
Uno strumento di ricerca interno all'intelligenza artificiale rende ricercabili le informazioni archiviate in vari formati e database; può quindi essere richiesto di rispondere a domande in base alle diverse sacche di informazioni. Sebbene di natura semplice, è comunque una novità in quanto richiede la raccolta, il recupero, la valutazione, la citazione e la traduzione di migliaia di terabyte di dati in una risposta conversazionale e utilizzabile. Queste azioni sono possibili solo grazie agli ultimi progressi dell'intelligenza artificiale e la funzionalità di questi strumenti diventa ogni giorno più veloce e impressionante.
Per questo motivo, non c'è dubbio che la ricerca interna basata sull'intelligenza artificiale sarà un requisito standard per quasi tutte le organizzazioni che vogliono competere nell'era dell'IA. Facilita lo spostamento delle informazioni più rapidamente ed elimina i silos, consentendo ai team di compiere progressi più rapidi ed essere più produttivi, riducendo al contempo l'onere in caso di partenza dei dipendenti.
Come tutte le tecnologie rivoluzionarie, la ricerca interna basata sull'intelligenza artificiale introduce nuove considerazioni. Lo sviluppo di una politica di ricerca basata sull'intelligenza artificiale dedicata per guidare l'implementazione e l'utilizzo dello strumento può aiutare a limitare i rischi senza perdere gli enormi vantaggi in termini di produttività che offre. Questo articolo aiuterà i tuoi team IT e legali a fare proprio questo.
Il framework di governance che modera il flusso di informazioni all'interno della tua azienda è un fattore chiave nella definizione della tua politica di ricerca basata sull'intelligenza artificiale. Influenza non solo il prodotto scelto, ma anche il modo in cui i dati sono strutturati, accessibili e protetti all'interno dell'organizzazione.
Gli strumenti di ricerca IA interni funzionano in genere in un framework di governance dall'alto verso il basso o dal basso verso l'alto.
Nel caso di modelli di implementazione dall'alto verso il basso, i team IT, in collaborazione con la dirigenza dell'organizzazione, decidono le regole di autorizzazione e autenticazione che si applicano a vari reparti, team e livelli, bloccando e sbloccando l'accesso come meglio credono. L'obiettivo di questi vincoli è evitare la «fuga» di informazioni riservate o altri dettagli che potrebbero essere sensibili o semplicemente non rilevanti per vari individui. Oltre a essere molto costosi da implementare, questi strumenti richiedono molto lavoro iniziale e tempi di caricamento che, nonostante l'impegno delle persone coinvolte nel progetto, potrebbero ignorare o tralasciare contenuti inaspettati che potrebbero essere diffusi e condivisi involontariamente.
Read AI adotta un approccio dal basso verso l'alto. Con una strategia di implementazione dal basso verso l'alto, le aziende possono stabilire restrizioni o un framework per le informazioni che possono e non possono essere archiviate nel database centralizzato, ma offre ai dipendenti il controllo di prendere decisioni caso per caso.
Analogamente a come ogni knowledge worker conosce bene i vantaggi e i rischi dell'inoltro di un'email a un collega o a un team più numeroso e come le persone oggi riconoscono la differenza tra pubblicare una foto a «amici intimi» o «tutti i follower», valgono le stesse regole. Spetta all'individuo decidere se condividere un documento Google o un rapporto sulla riunione con un altro collaboratore di Workspace, rendendo così le informazioni all'interno di quell'elemento ricercabili all'interno della ricerca AI interna.
Read AI utilizza un framework di governance dal basso verso l'alto perché riteniamo che la strategia dall'alto verso il basso introduca un oneroso livello di burocrazia senza offrire effettivamente una protezione migliore. Gli strumenti dall'alto verso il basso sono molto costosi e richiedono un'enorme quantità di lavoro iniziale e responsabilità da parte dei team IT. Anche con l'implementazione più cauta, un approccio centralizzato di alto livello lascia delle lacune, rendendo difficile prevedere e prevenire ogni caso di esposizione involontaria dei dati.
Qualunque sia il percorso intrapreso da un leader IT, la politica interna di ricerca basata sull'intelligenza artificiale dovrebbe introdurre l'approccio, spiegare la decisione e delineare i rischi, idealmente a livello di reparto, di team e individuale.
Come per tutte le grandi soluzioni, non tutti gli strumenti di ricerca AI interni sono uguali. Sebbene alcune aziende, come Read AI, diano priorità alla privacy e alla sicurezza, questi standard non sono ancora uniformi.
Queste domande aiutano a determinare se una piattaforma è in linea con i requisiti di sicurezza, privacy e conformità della tua organizzazione:
Sebbene Read AI risponda a tutte queste preoccupazioni, non tutti i provider di ricerca AI danno la stessa priorità alla protezione dei dati. Un rigoroso processo di approvvigionamento garantisce che solo strumenti affidabili, sicuri e conformi siano integrati nel flusso di lavoro della tua azienda.
A seconda del settore e del luogo in cui ha sede la tua azienda, avrai requisiti legali e normativi diversi. Le leggi locali, nazionali e internazionali in materia di copyright, protezione dei dati e disinformazione costituiranno i requisiti minimi che la tua azienda vorrà soddisfare e costituiranno quindi la base di qualsiasi politica di ricerca basata sull'intelligenza artificiale. Ti consigliamo di esaminare queste considerazioni con il tuo team legale o un consulente esterno prima di procedere.
Anche gli strumenti di ricerca AI più avanzati possono fallire senza un'adeguata formazione degli utenti. Il mancato rispetto di questi pilastri nella politica di ricerca può introdurre rischi inutili e impedire ai dipendenti di sfruttare appieno le potenzialità dello strumento.
Per dall'alto verso il basso implementazioni, la formazione dovrebbe delineare chiaramente quali informazioni sono accessibili ai diversi ruoli e reparti. Dovrebbe inoltre affrontare i problemi di privacy, ad esempio cosa dovrebbe succedere se un dipendente si imbatte in un'informazione non destinata a lui.
Il vantaggio di un dal basso verso l'alto l'approccio è che segue un modello mentale standard che la maggior parte delle persone conosce da altre app e servizi, tra cui e-mail e social media. Impone meno all'organizzazione l'onere di creare, programmare e richiedere formazione.
Quando la formazione è auspicabile, dovrebbe riguardare come navigare nella piattaforma e utilizzarne le funzionalità in modo efficace. La richiesta di best practice può aiutare i dipendenti a ottenere risultati migliori, rendendo le loro ricerche più efficienti. Risolvere i problemi di privacy, ad esempio cosa dovrebbe succedere se un dipendente si imbatte in un'informazione non destinata a lui, è probabilmente utile con un approccio dall'alto verso il basso.
L'impostazione degli indicatori chiave di prestazione (KPI) nella politica di ricerca interna dell'IA garantisce che i modelli di intelligenza artificiale utilizzati siano accurati, efficienti e offrano un forte ritorno sull'investimento. I KPI ben definiti possono aiutare i team a misurare il successo del suo strumento di ricerca basato sull'intelligenza artificiale e a identificare le aree di miglioramento.
Per determinare i KPI più pertinenti, consulta la tua strategia aziendale complessiva e identifica i punti deboli che speri di risolvere con lo strumento di ricerca AI. Ad esempio, se il tuo obiettivo è migliorare l'efficienza del team di assistenza clienti, potresti stabilire un KPI in base al tempo medio di risoluzione.
I KPI più ampi che valutano l'adozione della ricerca a livello aziendale includono:
È probabile che i team dispongano già di alcune politiche per guidare l'implementazione e l'uso dell'IA e che il team legale, così come i dipendenti, comprendano che queste politiche cambieranno man mano che gli investimenti nell'IA continueranno.
Lo zio Ben della Marvel aveva ragione: «Da un grande potere derivano grandi responsabilità». Lo sviluppo di una politica interna di ricerca basata sull'intelligenza artificiale (o l'ampliamento della politica di governance dell'IA esistente) fornisce chiarezza e parapetti per la leadership e i singoli utenti. Aiuterà la tua azienda a ottenere il massimo da questa tecnologia mitigando al contempo il rischio il più possibile.
Con la sua governance dal basso verso l'alto e un impegno senza pari per la privacy e la gestione dei dati, Read AI rende la ricerca interna più intelligente, veloce, sicura e protetta.
Read AI utilizza un framework di governance dal basso verso l'alto perché riteniamo che la strategia dall'alto verso il basso introduca un oneroso livello di burocrazia senza offrire effettivamente una protezione migliore.
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