L'intelligenza artificiale nei viaggi, nell'ospitalità e nel tempo libero

L’intelligenza artificiale (AI) è da anni nell’agenda dei vertici aziendali, ma è sempre più al centro dell’attenzione, vista come una panacea o una minaccia esistenziale. Una litania di idee sbagliate alimenta queste posizioni estreme. Sulla base della nostra esperienza con i dirigenti di tutti i settori, alcuni si distinguono come ostacoli alla realizzazione di valore dall’intelligenza artificiale.

Una volta un cliente molto intelligente ed esperto ci ha chiamato e ci ha suggerito con grande entusiasmo di "utilizzare l'intelligenza artificiale per risolvere i problemi della catena di fornitura". Quando gli è stato chiesto quale problema della catena di fornitura volesse affrontare, il cliente ci ha respinto. "L'intelligenza artificiale può risolvere tutto... tutto."

Il nostro cliente non aveva torto. Dovremmo usare l’intelligenza artificiale per aiutare a risolvere questi problemi. Ciò che gli mancava era che, sebbene l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale siano particolarmente efficaci nel risolvere problemi ben definiti in cui sono disponibili ampi dati pertinenti e disponibili, i problemi aziendali del mondo reale sono solitamente mal definiti e nebulosi e quasi sempre mancano di dati di qualità sufficienti per risolverli. strumenti per risolvere efficacemente senza investimenti in dati, progettazione di processi e gestione del cambiamento.

Le aziende sono guidate principalmente dalla somma delle decisioni che i dipendenti a livello di linea prendono giorno dopo giorno. Ciò è vero sia per i processi transazionali come buste paga e contabilità fornitori, sia per decisioni più complesse come le modifiche dei prezzi.

I dirigenti vedono giustamente il potenziale di standardizzazione e automazione dell’intelligenza artificiale, ma troppo spesso credono che il suo utilizzo correggerà errori umani, distorsioni cognitive e pregiudizi.

Al contrario, l’intelligenza artificiale è una macchina che amplifica i pregiudizi. I modelli di dati aziendali riflettono il modo in cui è stata condotta l'attività in passato, errori e pregiudizi inclusi. Allo stesso modo, gli esseri umani inclini agli errori sono anche quelli che valutano e selezionano il modello che “meglio” si adatta al problema aziendale che stanno cercando di risolvere. I pregiudizi e gli errori passati sono radicati e devono essere affrontati sistematicamente.

Ad esempio: i sistemi di tariffazione delle compagnie aeree utilizzano da anni l’apprendimento automatico per stimare il costo opportunità per la compagnia aerea di vendere un posto adesso rispetto a mantenere l’inventario fino a quando i passeggeri sono disposti a pagare di più, in prossimità della data di partenza. Questo si basa sulla domanda prevista. Durante il COVID-19, quando la domanda è scomparsa in modo schiacciante, questi modelli hanno calcolato “razionalmente” un costo opportunità pari a 0 dollari. Il risultato? Successivamente furono pubblicate tariffe estremamente non redditizie. I consumatori potrebbero averlo apprezzato, ma le compagnie aeree, che non potevano operare in modo redditizio con tariffe così basse, sono rimaste a tenere la borsa.

Mentre il software tradizionale è progettato per seguire regole e logiche predefinite, i sistemi di intelligenza artificiale si basano su modelli probabilistici che apprendono continuamente e fanno previsioni basate su modelli presenti nei dati. A differenza dei sistemi software tradizionali, i sistemi di intelligenza artificiale richiedono notevoli quantità di dati di alta qualità per essere efficaci e necessitano di monitoraggio e manutenzione continui per rimanere accurati.

Inoltre, a differenza della maggior parte dei sistemi software tradizionali, i sistemi di intelligenza artificiale sollevano considerazioni etiche che devono essere attentamente considerate e affrontate. Ad esempio, i giudizi e talvolta le decisioni automatizzate prese da molti sistemi di intelligenza artificiale possono avere un impatto reale sulla vita umana, ad esempio sulle decisioni di assunzione o promozione o sul modo in cui un veicolo autonomo risponde alle mutevoli condizioni stradali. Se un sistema di intelligenza artificiale esprime una scarsa capacità di giudizio, chi ne è responsabile?

Dissipare questi miti e avvicinarsi all’intelligenza artificiale con la giusta comprensione di ciò che può e non può fare, nonché comprendere gli input critici e le competenze richieste, consentirà ai dirigenti di sfruttare gli strumenti di intelligenza artificiale in modo più efficace. L’intelligenza artificiale non è una soluzione miracolosa, ma se eseguita correttamente può migliorare notevolmente il processo decisionale, aumentare la produttività e portare a risultati aziendali migliori.

Il team globale di viaggi, ospitalità e tempo libero di A&M, leader di mercato, conosce il settore, le sue tendenze influenti e le situazioni aziendali che richiedono una profonda competenza. Contattaci oggi per saperne di più su come A&M può aiutarti ad agire e ad affrontare le sfide della modernizzazione