Pianificare l'adozione dell'IA

2025-07-02

Questo articolo illustra come creare un piano di adozione dell'IA che trasforma la strategia di IA dell'organizzazione in passaggi interattivi. Un piano di adozione dell'IA consente di colmare il divario tra la visione e l'esecuzione dell'IA. Il piano garantisce l'allineamento tra le iniziative di IA e gli obiettivi aziendali, risolvendo al tempo stesso gap di competenze, requisiti delle risorse e tempistiche di implementazione.

Valutare le competenze di intelligenza artificiale

La valutazione delle funzionalità corrente impedisce la mancata allocazione delle risorse e garantisce una pianificazione realistica del progetto allineata all'idoneità dell'organizzazione. I progetti di intelligenza artificiale hanno esito negativo quando le organizzazioni tentano implementazioni oltre la maturità tecnica o la disponibilità dei dati. È necessario valutare le competenze, gli asset di dati e l'infrastruttura per stabilire una base per una corretta adozione dell'IA. Ecco come fare:

Misurare il livello di maturità dell'intelligenza artificiale usando le competenze e il framework di idoneità dei dati. Il framework fornisce criteri obiettivi per valutare le funzionalità di intelligenza artificiale correnti dell'organizzazione. Questa misurazione impedisce il sovraccarico nei progetti oltre le capacità attuali. Usare la tabella seguente per valutare la maturità:

Livello di maturità dell'intelligenza artificiale	Competenze richieste	Idoneità dei dati	Casi d'uso di intelligenza artificiale fattibili
Livello 1	▪ Conoscenza di base dei concetti di intelligenza artificiale ▪ Possibilità di integrare origini dati e mappare le richieste	Dati disponibili da minimi a inesistenti ▪ Dati aziendali disponibili	▪ Progetti di avvio rapido di Azure ▪ Qualsiasi soluzione Copilot
Livello 2	▪ Esperienza con la selezione del modello di intelligenza artificiale ▪ Familiarità con la distribuzione di intelligenza artificiale e la gestione degli endpoint ▪ Esperienza con la pulizia e l'elaborazione dei dati	Dati disponibili da minimi a inesistenti ▪ Set di dati piccolo e strutturato ▪ Piccola quantità di dati specifici del dominio disponibili	▪ Qualsiasi progetto di livello 1 ▪ Carico di lavoro di intelligenza artificiale analitica personalizzato con i servizi di intelligenza artificiale di Azure ▪ App di chat basata su IA generativa personalizzata senza generazione potenziata dal recupero (RAG) in Azure AI Foundry ▪ App di Machine Learning personalizzata con training automatizzato del modello ▪ Ottimizzazione di un modello di intelligenza artificiale generativo
Livello 3	▪ Competenza nella progettazione dei prompt ▪ Competenza nella selezione del modello di intelligenza artificiale, nella suddivisione in blocchi di dati e nell'elaborazione delle query ▪ Conoscenza della pre-elaborazione dei dati, pulizia, suddivisione e convalida dei dati ▪ Dati di base per l'indicizzazione	▪ Grandi quantità di dati aziendali cronologici disponibili per Machine Learning ▪ Piccola quantità di dati specifici del dominio disponibili	▪ Qualsiasi progetto di livello 1-2 ▪ Generative AI app with RAG in Azure AI Foundry (Genera app per intelligenza artificiale con RAG in Azure AI Foundry) ▪ Training e distribuzione di un modello di Machine Learning ▪ Addestramento ed esecuzione di un modello di intelligenza artificiale di piccole dimensioni in Azure Macchine Virtuali
Livello 4	▪ Competenze avanzate di intelligenza artificiale/Machine Learning, inclusa la gestione dell'infrastruttura ▪ Conoscenza della gestione di flussi di lavoro complessi di training del modello di intelligenza artificiale ▪ Esperienza con orchestrazione, benchmarking dei modelli e ottimizzazione delle prestazioni ▪ Competenze avanzate per la protezione e la gestione degli endpoint di intelligenza artificiale	▪ Grandi quantità di dati disponibili per il training	▪ Qualsiasi progetto di livello 1-3 ▪ Training e esecuzione di app di intelligenza artificiale di grandi dimensioni o non generative in macchine virtuali, nel servizio Azure Kubernetes o nelle app di Azure Container

Inventariare gli asset di dati e valutarne la qualità per i casi d'uso di intelligenza artificiale. La qualità dei dati influisce direttamente sulle prestazioni del modello di intelligenza artificiale e determina quali casi d'uso è possibile implementare correttamente. Questo inventario rivela i requisiti di preparazione dei dati e consente di classificare in ordine di priorità i casi d'uso in base ai dati disponibili. Documentare origini dati, formati, qualità e accessibilità nell'organizzazione.
Esaminare l'infrastruttura tecnologica e determinare i requisiti di idoneità per l'intelligenza artificiale. La capacità dell'infrastruttura vincola l'ambito del progetto di intelligenza artificiale e influenza le strategie di distribuzione. Questa revisione consente di pianificare gli investimenti nell'infrastruttura e di selezionare i servizi di Azure appropriati. Valutare le risorse di calcolo, la capacità di archiviazione, la larghezza di banda di rete e i controlli di sicurezza necessari per i casi d'uso di intelligenza artificiale di destinazione.

Acquisire competenze di intelligenza artificiale

Una strategia completa per la creazione di funzionalità garantisce che l'organizzazione abbia le competenze necessarie per implementare e gestire correttamente i sistemi di intelligenza artificiale. Le lacune delle competenze creano ritardi nel progetto e aumentano il rischio di errori di implementazione. È necessario sviluppare un approccio multi-facet che combina formazione, assunzione e partnership per creare funzionalità di IA sostenibili. Ecco come fare:

Sviluppare competenze di intelligenza artificiale interne tramite programmi di apprendimento strutturati. Lo sviluppo di competenze interne offre funzionalità a lungo termine e garantisce la conservazione delle conoscenze all'interno dell'organizzazione. Questo approccio crea fiducia nell'organizzazione e riduce la dipendenza dalle risorse esterne. Usa la piattaforma hub di apprendimento di intelligenza artificiale per ottenere formazione, certificazioni e guida sui prodotti gratuiti. Imposta obiettivi di certificazione come Azure AI Fundamentals, Azure AI Engineer Associate e Azure Data Scientist Associate.
Reclutare i professionisti dell'IA per colmare i gap critici delle competenze oltre la capacità interna. Il reclutamento esterno consente l'accesso immediato alle competenze specializzate e accelera le tempistiche del progetto. Questa strategia consente di colmare le lacune che richiederebbero troppo tempo per sviluppare internamente. Assumere esperti nello sviluppo di modelli, nell'intelligenza artificiale generativa o nell'etica dell'IA. Aggiornare le descrizioni dei processi per riflettere le attuali esigenze di competenza e creare un marchio del datore di lavoro che sottolinea l'innovazione e la leadership tecnica.
Collaborare con esperti Microsoft per integrare le funzionalità di intelligenza artificiale. Le partnership Microsoft forniscono l'accesso alle competenze comprovate e alle procedure consigliate del settore, riducendo al contempo i rischi di implementazione. Questo approccio accelera l'apprendimento e garantisce l'allineamento con le tecnologie di intelligenza artificiale Microsoft. Usare il marketplace dei partner Microsoft per accedere all'intelligenza artificiale, ai dati e alle competenze di Azure in tutti i settori.

Accedere alle risorse di intelligenza artificiale

Chiari requisiti di accesso e strategie di licenza impediscono ritardi di distribuzione e garantiscono la conformità alle politiche organizzative. Diverse soluzioni di intelligenza artificiale hanno modelli di accesso distinti che influiscono su costi, sicurezza e governance. È necessario comprendere i requisiti di accesso specifici per ogni soluzione di intelligenza artificiale nel portfolio per pianificare in modo efficace i budget e i controlli di sicurezza. Ecco come fare:

Soluzione di intelligenza artificiale Microsoft	Come ottenere l'accesso
Microsoft 365 Copilot	Richiede una licenza aziendale o aziendale di Microsoft 365 con una licenza Copilot aggiuntiva. Vedere Microsoft 365 Copilot.
Microsoft Copilot Studio	Richiede una licenza autonoma o una licenza supplementare. Vedere Microsoft Copilot Studio.
Copiloti nel prodotto	Richiede l'accesso al prodotto primario. Vedere GitHub, Power Apps, Power BI, Dynamics 365, Power Automate, Microsoft Fabric e Azure.
Copiloti a base di ruolo	Richiede requisiti di accesso specifici. Vedere Agenti basati sui ruoli per Microsoft 365 Copilot e Microsoft Copilot per la sicurezza.
Servizi di Azure	Richiede un account Azure. Includere Azure AI Foundry e Azure OpenAI.

Classificare in ordine di priorità i casi d'uso di intelligenza artificiale

La definizione di priorità strategica garantisce di concentrare le risorse sui progetti che offrono valore massimo e che corrispondono alle funzionalità dell'organizzazione. La definizione delle priorità dei casi d'uso riduce il rischio di implementazione e accelera il time-to-value. È necessario valutare ogni caso d'uso in base ai requisiti di fattibilità, valore strategico e risorse per creare una roadmap di implementazione ottenibile. Ecco come fare:

Valutare i casi d'uso rispetto alla maturità di intelligenza artificiale corrente e alle risorse disponibili. La valutazione realistica impedisce di impegnarsi eccessivamente in progetti oltre le capacità attuali e garantisce un'implementazione di successo. Questa valutazione consente di concentrarsi sugli obiettivi raggiungibili che creano slancio per i progetti futuri. Esaminare il livello di maturità dell'IA, la disponibilità dei dati, l'infrastruttura tecnica e la capacità del personale per ogni caso d'uso definito nella strategia di intelligenza artificiale.
Classificare i casi d'uso in base al valore strategico e alla fattibilità dell'implementazione. La classificazione strategica consente di allocare risorse limitate ai progetti con il massimo impatto potenziale e probabilità di successo. Questo approccio ottimizza il ritorno sugli investimenti di intelligenza artificiale e aumenta la fiducia dell'organizzazione. Assegnare un punteggio a ogni caso d'uso sull'impatto aziendale, sulla complessità tecnica, sui requisiti delle risorse e sull'allineamento con gli obiettivi dell'organizzazione.
Creare una roadmap di implementazione con priorità con criteri di successo chiari. Una roadmap strutturata fornisce una chiara direzione per i team di implementazione e consente il rilevamento dello stato rispetto alle attività cardine definite. Questa roadmap consente di gestire le aspettative degli stakeholder e l'allocazione delle risorse. Selezionare i casi d'uso con priorità superiore e definire metriche, sequenze temporali e requisiti di risorse specifici per ogni progetto.

Convalidare i concetti tramite la prova dei concetti

La prova dei concetti riduce il rischio di implementazione convalidando la fattibilità tecnica e il valore aziendale prima dello sviluppo su larga scala. Le PoC aiutano a identificare potenziali sfide e affinare i requisiti in un ambiente controllato. È necessario creare progetti di convalida incentrati che testano i presupposti di base e raccolgono i dati per il processo decisionale informato. Ecco come fare:

Selezionare un caso d'uso adeguato per la validazione della prova del concetto. La selezione corretta del PoC bilancia le opportunità di apprendimento con rischio e complessità gestibili. Questa selezione garantisce la raccolta di informazioni dettagliate significative senza sovraccaricare il team o l'organizzazione. Scegliere un progetto di valore elevato dall'elenco con priorità corrispondente al livello di maturità dell'intelligenza artificiale. Iniziare con progetti interni non destinati ai clienti per limitare il rischio e testare l'approccio.

Implementare un modello di verifica incentrato usando le linee guida e gli strumenti Microsoft. L'implementazione strutturata riduce i tempi di sviluppo e garantisce di seguire procedure comprovate per l'approccio di intelligenza artificiale scelto. Questo approccio ottimizza l'apprendimento riducendo al minimo l'investimento delle risorse. Usare le guide all'implementazione seguenti in base al tipo di intelligenza artificiale:

Tipo di intelligenza artificiale	Guida all'implementazione
Intelligenza artificiale generativa	Azure PaaS: Azure AI Foundry e Azure OpenAI Microsoft Copilots: Estendibilità di Copilot Studio e Microsoft 365 Copilot
Apprendimento automatico	Azure Machine Learning
Intelligenza artificiale analitica	Servizi di intelligenza artificiale di Azure con guide specifiche per sicurezza dei contenuti, Visione personalizzata, Intelligence sui documenti e altri servizi

Usare i risultati del modello di verifica per perfezionare l'approccio di definizione delle priorità e dell'implementazione dei casi d'uso. Le informazioni dettagliate sul Proof of Concept rivelano sfide pratiche e opportunità che guidano la pianificazione futura del progetto e l'allocazione delle risorse. Questo ciclo di feedback garantisce che la roadmap dell'IA rimanga realistica e raggiungibile. Lezioni di documento apprese, sfide tecniche e valore aziendale dimostrato. Modificare le priorità dei casi d'uso in base alla fattibilità comprovata e all'impatto misurato.

Stabilire procedure di IA responsabili

Le procedure di IA responsabili proteggono l'organizzazione dai rischi etici, legali e di reputazione, garantendo al tempo stesso che i sistemi di intelligenza artificiale siano allineati ai valori dell'organizzazione. L'integrazione anticipata dei principi di IA responsabile impedisce riprogettazioni costose e crea la fiducia degli stakeholder. È necessario incorporare considerazioni etiche, framework di governance e misure di sicurezza nel piano di implementazione dall'inizio. Ecco come fare:

Usare gli strumenti di pianificazione dell'IA responsabile per valutare i potenziali impatti e progettare sistemi etici. Gli strumenti di valutazione sistematici aiutano a identificare i potenziali rischi e garantire che i sistemi di IA soddisfino gli standard e i requisiti normativi etici. Questi strumenti forniscono approcci strutturati a considerazioni etiche complesse. Usare il modello di valutazione dell'impatto dell'IA, Human-AI eXperience Toolkit e il modello di maturità dell'intelligenza artificiale responsabile per guidare il processo di pianificazione.
Implementare i framework di governance dell'intelligenza artificiale per guidare le decisioni del progetto e monitorare il comportamento del sistema. I framework di governance forniscono criteri coerenti per il processo decisionale e garantiscono la responsabilità nei progetti di IA. Questi framework consentono alle organizzazioni di mantenere il controllo sullo sviluppo e la distribuzione di intelligenza artificiale. Stabilire criteri che coprono ruoli, responsabilità, requisiti di conformità e standard etici. Per indicazioni dettagliate sull'implementazione della governance, vedere Governance dell'intelligenza artificiale .
Applicare le procedure consigliate per la sicurezza e le operazioni di intelligenza artificiale nel ciclo di vita dell'implementazione. La sicurezza e l'eccellenza operativa garantiscono che i sistemi di IA rimangano affidabili, sicuri e convenienti per tutto il ciclo di vita. Queste procedure impediscono gli incidenti di sicurezza e gli errori operativi. Implementare framework operativi di intelligenza artificiale come GenAIOps o MLOps per il monitoraggio delle prestazioni e il monitoraggio delle distribuzioni. Per indicazioni dettagliate sull'implementazione, vedere Gestire l'intelligenza artificiale e l'intelligenza artificiale sicura .

Stimare le sequenze temporali di recapito

La stima realistica della sequenza temporale consente una pianificazione efficace delle risorse e la gestione degli stakeholder, garantendo al tempo stesso il successo del progetto. L'accuratezza della sequenza temporale dipende dalla complessità del progetto, dalla maturità organizzativa e dalla disponibilità delle risorse. È necessario basare le stime della cronologia sui dati empirici dei progetti pilota e delle capacità organizzative. Ecco come fare:

Usare i risultati del modello di verifica per stimare le sequenze temporali di implementazione per ogni caso d'uso. I dati PoC forniscono stime di base realistiche che tengono conto delle capacità e dei vincoli specifici dell'organizzazione. Questo approccio produce sequenze temporali più accurate rispetto alle stime teoriche. Documentare il tempo di sviluppo, i cicli di test e la complessità della distribuzione osservati durante l'implementazione del modello di verifica.
Tenere conto dei fattori di maturità e complessità dell'organizzazione nella pianificazione della sequenza temporale. Diverse soluzioni di intelligenza artificiale hanno sequenze temporali di implementazione caratteristiche che variano in base all'idoneità dell'organizzazione e all'ambito del progetto. Questa comprensione consente di impostare le aspettative appropriate con gli stakeholder. I copiloti Microsoft in genere forniscono le tempistiche più brevi per il ritorno sugli investimenti (da giorni a settimane), mentre i carichi di lavoro personalizzati di Intelligenza artificiale di Azure richiedono diverse settimane a mesi per raggiungere la conformità alla produzione.
Inserisci del tempo di buffer per l'apprendimento, l'iterazione e le sfide impreviste. I progetti di intelligenza artificiale spesso riscontrano problemi tecnici imprevisti e richiedono più iterazioni per ottenere i risultati desiderati. Il tempo del buffer impedisce la pressione della pianificazione che potrebbe compromettere la qualità o le considerazioni etiche. Aggiungi un tempo di emergenza 20-30% alle stime iniziali e pianifica più cicli di sviluppo.

Risorse di Azure

Categoria	Strumento	Descrizione
Formazione e certificazione	hub di apprendimento per intelligenza artificiale	** Fornisce formazione gratuita in intelligenza artificiale, certificazioni gratuite e linee guida sui prodotti per lo sviluppo delle competenze.
Valutazione e pianificazione	Modello di valutazione dell'impatto sull'intelligenza artificiale	Valuta gli effetti sociali, economici ed etici delle iniziative di IA
Piattaforma di sviluppo	Azure IA Foundry	Piattaforma completa per la creazione e la distribuzione di applicazioni di intelligenza artificiale generative
Addestramento del modello	Azure Machine Learning	Gestione end-to-end del ciclo di vita del machine learning e distribuzione del modello
Servizi di intelligenza artificiale	Servizi di intelligenza artificiale di Azure	Funzionalità di intelligenza artificiale predefinite per visione, riconoscimento vocale, linguaggio e processo decisionale
Intelligenza artificiale conversazionale	Microsoft Copilot Studio	Piattaforma per la creazione di agenti e chatbot di intelligenza artificiale conversazionali personalizzati
Rete di Partner	Marketplace dei partner Microsoft	Accesso a partner certificati con intelligenza artificiale, dati e competenze di Azure

Passaggio successivo

Completare la pianificazione dell'adozione dell'IA stabilendo le basi tecniche per l'implementazione. Per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale personalizzati con Azure, passare a Ai Ready per configurare l'ambiente tecnico. Per l'adozione di Microsoft Copilot, passare alla governance dell'IA per stabilire la supervisione dell'organizzazione.

Ai Ready (solo Azure)

Gestire l'intelligenza artificiale (Copiloti e Azure)