Intelligenza artificiale: come i dirigenti italiani guidano l’adozione con assessment quantitativi

L’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) nelle aziende italiane è in costante crescita, con i dirigenti di alto livello che dimostrano un entusiasmo significativo verso questa tecnologia. Secondo la ricerca “AI-driven transformation: Becoming augmented organization” di BearingPoint, l’Italia si distingue per l’uso di assessment quantitativi nelle decisioni relative alle iniziative AI, posizionandosi al secondo posto dopo l’Asia. Il 53% dei rispondenti italiani basa le proprie decisioni sull’impatto misurabile sul business e sul ritorno sull’investimento (ROI) atteso, elementi fondamentali per costruire fiducia verso la tecnologia.

L’indagine evidenzia come l’AI sia identificata come una priorità strategica ai livelli più alti dell’organizzazione, con organi decisionali operativi dedicati e un livello di governance superiore al 70% a livello globale. In termini di criteri di adozione, l’84% delle organizzazioni italiane considera la produttività e l’efficienza come criteri principali, rispetto al 75% globale. Tuttavia, il gap di talenti rimane una preoccupazione significativa, con il 58% degli italiani che esprime timore per la carenza di personale qualificato, soprattutto nella pianificazione e sviluppo di strategie GenAI, gestione della governance dei dati e compliance dell’etica.

Mancanza di Governance e Linee Guida

Nonostante l’entusiasmo della C-suite verso l’adozione dell’AI sia considerato un prerequisito fondamentale per il successo dal 60% dei rispondenti a livello globale, il 44% non ha ancora stabilito una chiara governance dei processi decisionali. Meno di un terzo delle organizzazioni afferma di aver sviluppato linee guida comprensive e trasparenti per guidare le iniziative AI, e solo il 34% delle organizzazioni basa le decisioni di investimento su metriche misurabili.

I criteri comuni per dare priorità alle iniziative di AI includono l’aumento della produttività e dell’efficienza, il miglioramento della customer experience e l’aspettativa di un aumento delle vendite. Tuttavia, il 31% dei dirigenti europei adotta un approccio attendista, dimostrando una significativa cautela nell’adozione di nuove tecnologie. Questo scetticismo potrebbe rallentare l’innovazione e impedire alle aziende di sfruttare appieno le potenzialità dell’AI, mettendole a rischio di perdere competitività rispetto ai rivali più coraggiosi.

Affrontare la Sfida dell’AI: Indicazioni di SAS

SAS ha pubblicato un report che indaga le best practice internazionali e fornisce ai decisori indicazioni strategiche per affrontare la sfida dell’AI. Il report, intitolato “Generative AI – Global Research Report: Strategies for Competitive Advantage”, evidenzia come molte organizzazioni stiano incontrando difficoltà nell’implementazione della GenAI. Problemi come l’integrazione della tecnologia GenAI nei sistemi esistenti (39%) e i costi proibitivi (34%) sono comuni.

Per risolvere questi problemi in fase iniziale, SAS identifica quattro elementi chiave per il successo dell’investimento in GenAI: governance completa, implementazione strategica, guida esperta e risultati affidabili e spiegabili. Una governance completa garantisce che l’investimento in GenAI sia affidabile, trasparente ed etico, mentre un’implementazione strategica assicura che la tecnologia sia integrata nei processi e sistemi aziendali esistenti. La guida esperta è cruciale per colmare il gap di competenze interne, e risultati affidabili e spiegabili aiutano a minimizzare le allucinazioni e ridurre i costi.

Sviluppare un Programma di GenAI di Successo

Per sviluppare un programma di GenAI di successo, è necessaria una strategia chiara in diverse aree: accelerazione dell’innovazione, protezione dei dati, risultati affidabili e spiegabili, e governance migliorata. L’integrazione dei modelli GenAI nei flussi decisionali e nelle applicazioni di AI e machine learning nei processi aziendali esistenti è fondamentale per accelerare l’innovazione. La protezione dei dati deve essere garantita attraverso misure di qualità dei dati, generazione di dati sintetici, minimizzazione dei dati, anonimizzazione e crittografia.

Gli esperti di dati devono applicare tecniche di elaborazione del linguaggio naturale per preprocessare i dati e spiegare i risultati in termini comprensibili, minimizzando le allucinazioni e riducendo i costi. Una governance migliorata utilizza flussi di lavoro integrati per l’intero ciclo di vita degli LLM, dalla conformità normativa alla gestione del rischio del modello. Le aziende che sperimentano la GenAI devono concentrarsi sull’identificazione di casi d’uso reali per ottenere un valore aziendale affidabile e scalabile.

Bullet Executive Summary

In conclusione, l’adozione dell’intelligenza artificiale in Italia è in crescita, con i C-level italiani che dimostrano un forte interesse per l’assessment quantitativo e la governance. Tuttavia, la mancanza di competenze e linee guida chiare rappresenta una sfida significativa. Le best practice internazionali suggeriscono che una governance completa, un’implementazione strategica, una guida esperta e risultati affidabili sono essenziali per il successo della GenAI.

Nozione base di intelligenza artificiale: L’AI si basa su algoritmi e modelli matematici che permettono alle macchine di apprendere dai dati e prendere decisioni autonome. Questo processo, noto come machine learning, è alla base di molte applicazioni AI moderne.

Nozione avanzata di intelligenza artificiale: La Generative AI (GenAI) è una branca avanzata dell’AI che utilizza modelli di deep learning per generare contenuti nuovi e originali, come testi, immagini e video, basandosi su dati esistenti. Questa tecnologia ha il potenziale di rivoluzionare molti settori, ma richiede una gestione attenta per garantire affidabilità, trasparenza ed etica.

Riflettendo su questi punti, è evidente che l’adozione dell’AI non è solo una questione tecnologica, ma richiede una visione strategica e una gestione oculata per massimizzare i benefici e minimizzare i rischi.