Chief AI Officer, è davvero utile averlo in azienda?

Innanzitutto, è fondamentale assicurarsi che i ruoli del Chief Artificial Intelligence Officer e del Chief Data Officer siano ben definiti: mentre il primo si concentra sull’ottenimento di risultati concreti dall’AI, il secondo è responsabile dell’ambiente dati che supporta tali iniziative. Nella pratica, però, questi ruoli spesso si sovrappongono e, quando le responsabilità non sono chiare, possono sorgere tensioni riguardo alle risorse e alla direzione da prendere, andando a compromettere il successo delle iniziative congiunte. Per evitare questo rischio, le aziende devono introdurre questa figura con un intento strategico e una chiara visione, non limitandosi solo a introdurre un nuovo titolo.

Cosa non devono fare i manager che vogliono ricoprire questo ruolo?

Chi valuta di ricoprire questa posizione dovrebbe prima comprendere se esiste una disconnessione tra gli obiettivi aziendali e l’infrastruttura dati, che potrebbe rallentare l’implementazione e portare a progetti frammentati e non scalabili. Questo ruolo può funzionare efficacemente solo se l’organizzazione è strutturalmente e culturalmente pronta per l’AI. Se la governance e la scalabilità non sono già consolidate, non sarà certo l’assunzione di una singola persona a colmare queste lacune. È quindi essenziale interrogarsi in modo approfondito sull’attuale ambiente dati e sulla maturità operativa dell’azienda. Il ruolo del CAIO non è quello di velocizzare le iniziative di intelligenza artificiale ma di avere l’effettiva opportunità di guidare il cambiamento.

È una funzione realmente strategica o ancora troppo “giovane” per portare valore concreto?

Il CAIO è al timone della strategia di AI aziendale, e ricopre una funzione per sua natura strategica all’interno dell’organizzazione. Il suo obiettivo è assicurare che gli sforzi legati all’intelligenza artificiale generino un valore di business tangibile, andando oltre la mera sperimentazione. Credo che il reale valore del Chief Artificial Intelligence Officer risieda nella sua capacità di leadership. È responsabile della definizione della strategia di AI e di doverla comunicare efficacemente a tutti gli stakeholder aziendali, deve identificare i casi d’uso più pertinenti e modellare di conseguenza la strategia in funzione degli obiettivi complessivi dell’azienda. Non in ultimo, in qualità di promotore delle iniziative di AI, il CAIO guida i gruppi di lavoro attraverso il processo di trasformazione digitale e analizza le implicazioni del cambiamento su individui, team e sull’intera azienda.

Chi sono oggi i candidati ideali per questa posizione? Data scientist, innovation manager, … o un nuovo profilo da formare?

I CAIO più efficaci non devono necessariamente avere competenze approfondite di machine learning. Al contrario, molti di loro sono comunicatori brillanti, dotati di solida esperienza aziendale e operativa, capaci soprattutto di allineare l’intelligenza artificiale con obiettivi concreti. L’aggiornamento delle competenze è ormai una priorità assoluta per molte organizzazioni e una recente ricerca di AWS ha evidenziato come il 56% delle aziende disponga già di un piano di formazione sulla Generative AI, con un ulteriore 19% che lo svilupperà entro la fine dell’anno. Questo approccio è del tutto giustificato: abbiamo assistito a una rapidità impressionante nello sviluppo e nell’adozione dell’AI e, pertanto, abbracciarne l’alfabetizzazione e promuovere lo sviluppo continuo delle skill si tradurrà in un successo maggiore per le attività aziendali.

Queste competenze si integrano (o si sovrappongono) con quelle di un CIO o di un Chief Data Officer?

Se c’è qualcosa che distingue i CAIO è la loro abilità nel tradurre efficacemente la data science in strategia aziendale. Il loro successo sarà dettato dall’esperienza nel porre le domande giuste, nel mettere in discussione le consuetudini aziendali e nel trasformare il potenziale tecnico in risultati concreti di business. Raggiungere questo obiettivo richiede un set di competenze variegato: comunicazione strategica, leadership di impatto, capacità di assumersi la diretta responsabilità per i risultati, rispetto degli standard etici. Le competenze di un CDO sono focalizzate su governance, conformità e gestione dei dati e per questo motivo devono possedere una solida comprensione dei principi di gestione dei dati, che comprenda sicurezza, governance, modellazione e qualità. I Chief Artificial Intelligence Officer, invece, devono essere in grado di agire come veri e propri “Ceo dell’AI”, e quindi leader strategici che guidano l’innovazione in questo campo e generano valore per l’organizzazione.