Strategie AI per un vantaggio competitivo

Nel post precedente abbiamo visto quali strategie e quali scelte di prodotto basate sull’AI non funzionano davvero. Possono darti un vantaggio temporaneo, ma sono facili da copiare e ti lasciano esposto a concorrenti che prima o poi faranno esattamente lo stesso. Qui guardiamo invece alle strategie AI che hanno il maggiore potenziale: quelle capaci di costruire un vantaggio competitivo sostenibile, difficile o impossibile da replicare.

La concorrenza va considerata fin dall’inizio se vuoi costruire un business che duri. Sfruttare ondate speculative o aspettative di breve periodo può portare risultati temporanei, ma solo un vantaggio competitivo sostenibile può trasformare un’azienda in leader di mercato e generare profitti per molti anni. Le imprese che sottovalutano la concorrenza, o la leggono male, spesso crollano anche dopo anni di buone performance.

La chiave della concorrenza è il costo della copia. Se un concorrente può costruire un prodotto o un servizio molto simile al tuo, la tua quota di mercato è a rischio. Puoi essere in vantaggio oggi, ma il futuro del tuo business dipende da quanto è difficile imitarti.

Per fortuna esistono strategie che rendono un prodotto molto difficile da copiare, e una di queste è l’AI. Ma non ogni prodotto, applicazione o tecnologia AI genera un vantaggio sostenibile. È facile sentirsi al sicuro solo perché si usa l’AI, per poi scoprire troppo tardi che il mercato viene eroso da una folla di concorrenti. Lo scopo di questo articolo è evitare proprio quel tipo di errore.

Anche se parliamo di “vantaggio competitivo AI”, la vera fonte del vantaggio sono i dati. L’AI è lo strumento che trasforma i dati che possiedi in superiorità di prodotto. E se quella superiorità di prodotto ti porta ancora più dati, allora si attiva una feedback loop positiva, cioè l’effetto di rete. Quando questo effetto cresce abbastanza, diventa quasi impenetrabile: per copiare il tuo prodotto, un concorrente ha bisogno dei tuoi dati; ma per ottenere quei dati, avrebbe bisogno del tuo prodotto.

Ecco sei principi da seguire per fare in modo che il tuo prodotto o la tua tecnologia AI alimentino davvero l’effetto di rete e non possano essere copiati con facilità. Puoi usarli anche per valutare i progetti AI già in corso e capire se il tuo investimento sta costruendo sostenibilità oppure se si sta consumando in una corsa alla commoditizzazione.

1. I tuoi modelli AI devono sfruttare dati scarsi e difficili da ottenere per migliorare il prodotto

Se stai usando dati facilmente accessibili, come dataset pubblici o contenuti recuperati dal web, non stai costruendo un vero vantaggio. E se nemmeno addestri i tuoi modelli, ma ti affidi a modelli pre-addestrati o prodotti AI di terze parti, il problema è ancora più serio.

Il punto centrale non sono gli algoritmi in sé, ma i dati. Devi addestrare i modelli su dati difficili da ottenere e direttamente legati al valore del tuo prodotto. Questo significa capire quali dati la tua azienda può raccogliere operando sul mercato e progettare le user journey in modo da incoraggiare gli utenti a fornirti proprio quei dati.

2. Non affrontare le iniziative AI come se fossero normale product development

Costruire un vantaggio competitivo AI è come ballare un tango tra team AI e team prodotto. Il team AI deve capire quali leve incidono davvero sul valore percepito del prodotto e costruire modelli che rafforzino quel valore. Il team prodotto, a sua volta, deve sapere quali dati migliorano i modelli e disegnare il prodotto per raccoglierli nel modo più efficiente possibile. Se l’organizzazione è a silos o la collaborazione tra i due team è debole, è un segnale di rischio.

3. Costruire un vantaggio competitivo AI deve essere difficile, e la prima versione dei modelli non deve essere eccellente

Se vuoi distinguerti davvero, i tuoi modelli devono essere come una salsa segreta che nessuno può replicare. Per questo la prima implementazione deve essere difficile, e la qualità iniziale non dovrebbe essere eccezionale. Se riesci a creare con facilità un prodotto molto attraente con pochi dati, attenzione: significa che anche un concorrente potrebbe farlo rapidamente.

4. I tuoi modelli AI non devono essere facilmente trasferibili tra domini diversi

Nei prodotti software tradizionali la versatilità è spesso un pregio. Nei modelli AI, troppa versatilità può essere un problema. Se un modello addestrato su un dominio retail si adatta facilmente alla finanza, stai segnalando al mercato che la barriera all’ingresso è bassa. Al contrario, quando un modello funziona bene in un dominio ma richiede tempo, dati e investimento per adattarsi a un altro, stai costruendo una barriera competitiva più seria.

5. La chiave del vantaggio competitivo AI sono i dati, non gli algoritmi

Il team prodotto può naturalmente cercare algoritmi migliori per rendere il prodotto più veloce, più economico o più semplice da usare. Ma se il valore futuro del prodotto dipende soprattutto da miglioramenti algoritmici e non dall’aumento dei dati rilevanti, c’è un problema. Gli algoritmi possono essere replicati da un altro team intelligente, a meno che non dipendano in modo forte dalla varietà e dal volume dei dati che possiedi.

6. Nell’AI il vantaggio va a chi impara più velocemente, non a chi arriva per primo

In alcuni settori chi arriva per primo gode di un vantaggio enorme. Nel farmaceutico, per esempio, un brevetto può proteggere una formula per vent’anni. Nel software AI, invece, la logica è diversa. Per vincere serve accumulare rapidamente i dati giusti, non semplicemente presidiare il mercato prima degli altri.

Essere i primi senza aver progettato bene AI, prodotto e marketing serve soprattutto ad attirare concorrenti e a renderti vulnerabile a chi entra dopo ma costruisce meglio. Per ottenere un vantaggio competitivo con l’AI conta più la velocità di apprendimento della semplice precedenza temporale.

Per questo è fondamentale che leadership, prodotto e ingegneria condividano la stessa lettura del problema. Applicare agli sforzi AI le normali logiche di product development senza capire quanto siano diverse può portare al fallimento.

Questo blog è dedicato al vantaggio competitivo costruito con l’AI, e il nostro obiettivo è spiegare come funziona e come puoi crearlo per il tuo prodotto o per la tua azienda. Negli altri articoli approfondiamo che cos’è l’effetto di rete, come l’AI lo rende possibile, quale cultura aiuta a costruire i prodotti AI giusti, cosa evitare nella strategia e nell’esecuzione AI e quattro design AI che non funzionano.