La AI sta producendo un effetto non previsto all’inizio della sua rinnovata giovinezza con l’avvento della GenAI, la intelligenza artificiale generativa, nel 2022 con l’annuncio di GPT e dei suoi competitors.
L’effetto che inizia a diffondersi nel mercato è la drastica riduzione dell’attenzione all’approccio SaaS (Software as a Service) a favore di un’ altra modalità di erogazione dei servizi che possiamo definire RaaS –Results as a Service.
Gli ultimi tre decenni sono stati caratterizzati dagli ERP, CRM, ecc. applicazioni orizzontali valide da San Francisco a Treviso, strumenti “buoni-per-tutti” ma ottimi per nessuno.
La GenAI sta uscendo da una dimensione tipicamente informativa dei suoi esordi (testi, musica, immagini, ecc.) con la creazione senza vincoli di artefatti (corretta successivamente con limitazioni etiche, ecc.) verso un utilizzo all’interno dell’impresa molto più remunerativo ma sottoposto a vincoli di perfomance mirate e misurabili.
In effetti la GenAI si sta spostando progressivamente nella dimensione cognitiva, quella dove l’impresa è finalmente in grado di sfruttare la enorme massa di dati sviluppata dai sistemi orizzontali per sviluppare nuovi scenari di business e quindi generare nuove forme di ricavi per se e per i fornitori dell’ AI non più open source.
L’impresa infatti è in grado, utilizzando knowledge di eccellenza reperibile all’interno od erogato da imprese specializzate, di realizzare servizi innovativi ad approccio verticale massimizzandone i benefici con la erogazione dei risultati a tutto il personale con un effetto di empowerment particolarmente efficace in quanto facilmente fruibili essendo realizzati tramite l’uso della personalizzazione spinta, altra caratteristica precedentemente sconosciuta della GenAI.
Non un prodotto per tutte le imprese e tutte le persone, tipico degli ERP, ma servizi di applicazioni verticali best-in-class e pay-per-use, personalizzati per ogni impresa e per ogni persona e sempre aggiornati automaticamente .
Per le PMI, notoriamente alle prese con scarsità di risorse finanziarie ed umane per alimentare la ricerca in proprio, la necessità di disporre di servizi del tipo RaaS –Results -as-a-Service, diventa una condizione essenziale per evitare di operare di nuovo nella situazione classica ancora diffusa della disponibilità di tools per sviluppare in proprio le soluzioni necessarie, una scelta perseguibile nella misura di disporre contemporaneamente di knowledge specialistico di eccellenza e personale formato nell’utilizzo della complessa tecnologia della GenAI.
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