Affrontare le sfide del 2025 nell'adozione dell'intelligenza artificiale aziendale

Il mondo degli affari ha assistito a un'impennata fenomenale nell'adozione dell'intelligenza artificiale (IA) e in particolare dell'IA generativa (Gen AI). Secondo Stime Deloitte, la spesa aziendale per Gen AI nel 2024 è destinata ad aumentare del 30 percento rispetto alla cifra del 2023 di 16 miliardi di USD. In appena un anno, questa tecnologia è esplosa sulla scena per rimodellare le roadmap strategiche delle organizzazioni. I sistemi di intelligenza artificiale si sono trasformati in leve conversazionali, cognitive e creative per consentire alle aziende di semplificare le operazioni, migliorare le esperienze dei clienti e guidare decisioni basate sui dati. In breve, l'intelligenza artificiale aziendale è diventata una delle principali leve per il CXO per promuovere innovazione e crescita.

Con l'avvicinarsi del 2025, prevediamo che l'intelligenza artificiale aziendale svolgerà un ruolo ancora più significativo nel definire strategie e operazioni aziendali. Tuttavia, è fondamentale comprendere e affrontare efficacemente le sfide che potrebbero ostacolare il pieno potenziale dell'intelligenza artificiale.

Sfida n. 1: mancanza di preparazione dei dati

Il successo dell'IA dipende da dati coerenti, puliti e ben organizzati. Tuttavia, le aziende devono affrontare sfide nell'integrazione di dati frammentati tra sistemi e reparti. Norme più severe sulla privacy dei dati richiedono una governance, una conformità e una protezione delle informazioni sensibili solide per garantire informazioni AI affidabili.

Ciò richiede un sistema di gestione dei dati completo che abbatta i silos di dati e dia priorità rigorosa ai dati che devono essere modernizzati. I data puddle che mostrano vittorie rapide aiuteranno a garantire un impegno a lungo termine per ottenere il giusto ecosistema di dati. I data lake o i data warehouse centralizzati possono garantire un'accessibilità coerente dei dati in tutta l'organizzazione. Inoltre, le tecniche di apprendimento automatico possono arricchire e migliorare la qualità dei dati, automatizzando al contempo il monitoraggio e la governance del panorama dei dati.

Sfida n. 2: scalabilità dell’IA

Nel 2024, quando le organizzazioni hanno iniziato i loro percorsi di implementazione dell'AI aziendale, molte hanno avuto difficoltà a scalare le loro soluzioni, principalmente a causa della mancanza di architettura tecnica e risorse. Costruire un'infrastruttura AI scalabile sarà fondamentale per raggiungere questo obiettivo.

Le piattaforme cloud forniscono l'efficienza, la flessibilità e la scalabilità per elaborare grandi set di dati e addestrare modelli di intelligenza artificiale. Sfruttare l'infrastruttura di intelligenza artificiale dei provider di servizi cloud può garantire una rapida scalabilità dell'implementazione dell'intelligenza artificiale senza la necessità di significativi investimenti iniziali nell'infrastruttura. L'implementazione di framework di intelligenza artificiale modulari per una facile configurazione e adattamento tra diverse funzioni aziendali consentirà alle aziende di espandere gradualmente le proprie iniziative di intelligenza artificiale mantenendo il controllo su costi e rischi.

Sfida n. 3: lacune di talento e competenze

A recente indagine evidenzia la preoccupante disparità tra l'entusiasmo dei professionisti IT per l'IA e le loro effettive capacità. Mentre l'81% esprime interesse nell'utilizzo dell'IA, solo il 12% possiede le competenze necessarie e il 70% dei lavoratori necessita di significativi aggiornamenti delle competenze in materia di IA. Questo divario di talenti pone ostacoli significativi per le aziende che desiderano sviluppare, implementare e gestire iniziative di IA. Attrarre e trattenere professionisti qualificati in IA è una sfida importante e l'aggiornamento del personale esistente richiede investimenti sostanziali.

La strategia di formazione delle organizzazioni dovrebbe tenere conto del livello di alfabetizzazione in materia di IA richiesto da diverse categorie di utenti: i costruttori, che sviluppano soluzioni di IA, i verificatori, che convalidano i risultati dell'IA, e i consumatori, che utilizzano i risultati dei sistemi di IA per il processo decisionale. Inoltre, i leader aziendali dovranno essere formati per comprendere meglio e in modo più efficace le implicazioni strategiche dell'IA. Promuovendo consapevolmente una cultura basata sui dati e integrando l'IA nei processi decisionali a tutti i livelli, è possibile gestire la resistenza all'IA, migliorando la qualità del processo decisionale.

Sfida n. 4: governance dell’intelligenza artificiale e preoccupazioni etiche

Man mano che le aziende adottano l'intelligenza artificiale su larga scala, la sfida degli algoritmi distorti incombe. I modelli di intelligenza artificiale addestrati su dati incompleti o dati distorti potrebbe rafforzare i pregiudizi esistenti, portando a decisioni e risultati aziendali ingiusti. Con l'evoluzione delle tecnologie AI, i governi e gli enti normativi stanno costantemente introducendo nuove normative AI per consentire la trasparenza nel processo decisionale e proteggere i consumatori. Ad esempio, l'UE ha delineato le sue politiche, quadri e principi sull'uso dell'AI attraverso l'EU AI Act, 2024. Le aziende dovranno adattarsi agilmente a tali normative in evoluzione.

Stabilendo i giusti framework di governance dell'IA che si concentrano su trasparenza, correttezza e responsabilità, le organizzazioni possono sfruttare soluzioni che consentono la spiegabilità dei loro modelli di IA e creare fiducia con i consumatori finali. Questi dovrebbero includere linee guida etiche per lo sviluppo e l'implementazione di modelli di IA e garantire che siano in linea con i valori e i requisiti normativi dell'azienda.

Sfida n. 5: bilanciamento tra costi e ROI

Sviluppare, formare e distribuire soluzioni di intelligenza artificiale richiede un impegno finanziario significativo in termini di infrastruttura, software e talento qualificato. Molte aziende affrontano sfide nel bilanciare questo costo con ritorni sugli investimenti (ROI) misurabili.

Identificare i casi d'uso giusti per l'implementazione dell'IA è fondamentale. Dobbiamo ricordare che non tutte le soluzioni potrebbero aver bisogno dell'IA. Concordare i benchmark giusti per misurare il successo all'inizio del percorso è importante. Ciò consentirà alle organizzazioni di tenere d'occhio da vicino il RoI consegnato e potenziale in vari casi d'uso. Queste informazioni possono essere utilizzate per stabilire rigorosamente le priorità e razionalizzare i casi d'uso in tutte le fasi per tenere sotto controllo i costi. Le organizzazioni possono collaborare con fornitori di servizi di analisi e IA che forniscono risultati aziendali con modelli commerciali flessibili per sottoscrivere il rischio degli investimenti RoI.