Tre parametri per capire se ha senso investire nello sviluppo dell’intelligenza artificiale

Come capire se l’automazione fatta con l’intelligenza artificiale sarà redditizia? Lo spiega Andrea Isoni

1.Livello di sforzi ripetitivi.
Molte attività sono ripetitive o presentano una grande ripetitività. Alcuni esempi: controllo dei documenti di conformità, approvazioni dei preventivi, elaborazione dei rimborsi, controlli di qualità ecc. Più il processo è “standardizzato” più è adatto all’automazione.

2.Alta frequenza (volume) del processo/attività.
Per affermare l’ovvio, se l’attività è eseguibile una volta all’anno, probabilmente non è opportuno automatizzarla. Se esegui controlli di conformità standard una volta al mese per centinaia di prodotti, vale la pena valutarli.

3. Processo/attività soggetto a errore umano.
Ci sono compiti che, se vanno male, l’errore può costare molto. Tutto ciò che riguarda controlli di sicurezza o pericolo di vita umana (componenti o manutenzioni di aerei per esempio). In tal caso, anche se l’evento si verifica una volta all’anno, lo svantaggio è così elevato che una maggiore certezza sui risultati può essere utile. Questo punto può essere collegato al “risparmio” sui costi quando le cose vanno male o alla possibile riduzione di altri costi di rischio dell’azienda. Ad esempio, utilizzando l’automazione è possibile ridurre il rischio di errore del 50%, quindi ridurre i costi di gestione della qualità o i costi del premio assicurativo. Ad esempio, potrebbe contribuire a ridurre i costi dei premi assicurativi.

In tutti i casi in cui il valore di uno qualsiasi di questi parametri è elevato, è molto probabile che sia redditizio. E puoi in qualche modo stimare i rendimenti. Nel caso dei primi 2 parametri, solo il calcolo del volume e del costo delle ore di lavoro ti darà i rendimenti.

Tratto da: https://medium.datadriveninvestor.com/when-investing-in-ai-development-makes-sense-pro%EF%AC%81tability-efde899d70cb

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