Gli strumenti di Intelligenza Artificiale diventano ogni girono più potenti e sono progressivamente in grado di supportare strategicamente le diverse dinamiche aziendali. Si ha quindi l’opportunità di sfruttare una enorme mole di dati, inimmaginabile fino a qualche anno fa, per efficientare i diversi workflow operativi, ottimizzando i costi e migliorando le performance generali, ma anche per sviluppare nuovi servizi innovativi che permettano di aumentare il gradimento dei clienti nei confronti dell’azienda.
AgileAI nasce per rispondere a questa esigenza, combinando i principi dell’Agile con le capacità dell’AI per migliorare la collaborazione uomo-macchina e accelerare l’innovazione.
AgileAI si basa su un approccio adattivo e collaborativo, dove gli agenti AI non sono semplici strumenti, ma membri attivi del team, capaci di contribuire all’analisi, allo sviluppo e al miglioramento continuo. Il framework si fonda su tre pilastri:
- Collaborazione Umano-AI: l'AI non sostituisce gli esseri umani, ma li supporta nel prendere decisioni e accelerare i processi.
- Adattabilità e Ottimizzazione: il flusso di lavoro è continuamente ricalibrato dagli AI agents in base ai progressi, alle priorità di business e alle esigenze emergenti.
- Sviluppo AI-Etico e Trasparente: AgileAI assicura che l’uso dell’intelligenza artificiale sia comprensibile, affidabile e conforme ai principi etici.
In aggiunta ai principi “ereditati” dall’AgileConstellation funnel, AgileAI ne definisce ulteriori 4 che guardano in modo specifico agli aspetti relativi ai dati ed agli algoritmi di analisi annessi:
- Develop by People for People, sviluppare qualsiasi sistema di intelligenza per le persone, non per sostituirle nelle decisioni.
- Leverage Al development tools, migliorare costantemente quanto realizzato, senza timore di modificare qualcosa che funziona.
- Get started with pre-built Al, prima di imbarcarsi nella realizzazione di qualcosa di nuovo, analizzare le soluzioni di mercato, o quelle interne, disponibili.
- Reliable data, solo con dati affidabili e aggiornabili i sistemi di intelligenza artificiale possono dare delle analisi di valore.
Inoltre, rispetto alle pratiche erediate, il Fast Prototyping si arricchisce di 5 nuovi aspetti (bubble) di riferimento che, nell’insieme, vanno sotto l’acronimo S.T.A.I.R.:
- Security, proteggere le informazioni e garantire alti livelli di privacy
- progettare i sistemi intelligenti in modo da rendere anonimi i dati e mantenerne l'integrità
- proteggere il sistema dagli attacchi esterni
- condurre revisioni periodiche su sicurezza e privacy
- Transparency, supportare in modo chiaro le decisioni organizzative
- condividere gli elementi chiave
- sfruttare modelli comprensibili e disporre di spiegazioni intelligibili del comportamento del modello stesso
- formare le persone su come interpretare i suggerimenti
- Accountability, consapevolezza della responsabilità decisionale
- mettere in chiaro le responsabilità
- assicurarsi che le persone siano adeguatamente formate per utilizzare correttamente i risultati
- mantenere le persone al centro dell’azione decisionale
- Inclusiveness,valorizzazione dei diversi punti di vista
- esperienza umana, analisi automatizzata
- attirare un pool diversificato di talenti
- ricercare e utilizzare le migliori pratiche, tecniche analitiche e i migliori strumenti
- Reliability, operare in modo affidabile, sicuro e coerente in ogni condizione
- revisione dei sistemi di supporto per circostanze previste e non
- fornire spiegazioni dettagliate del funzionamento del sistema
- segnalare adeguatamente i problemi prestazionali
