Nuova indagine rivela che bilanciare l’uso facile dell’AI con la fiducia è al primo posto nelle menti dei leader aziendali

Un recente rapporto CIO ha rivelato che le imprese investono fino a 250 milioni di dollari in AI nonostante lottino per dimostrare il ROI . I leader aziendali sono alla ricerca di produttività, ma con la nuova integrazione tecnologica arriva la necessità di rifattorizzare potenzialmente le applicazioni esistenti, aggiornare i processi e ispirare i lavoratori a imparare e adattarsi all’ambiente aziendale moderno.

Nate MacLeitch , CEO di QuickBlox ha intervistato 136 dirigenti per scoprire le realtà dell’adozione dell’AI – esaminando le priorità principali dei leader, le preoccupazioni primarie e dove cercano informazioni attendibili sui loro strumenti prospettici nel 2025.

Stiamo sacrificando la fiducia per l’efficienza?

I risultati dell’indagine hanno trovato che la facilità d’uso e l’integrazione (72,8%) sono i principali driver quando si selezionano strumenti aziendali AI. Tuttavia, quando sono stati chiesti delle loro preoccupazioni principali durante la fase di selezione, il 60,3% ha votato la privacy e la sicurezza come loro più grandi preoccupazioni. Questo enfasi sulla facilità d’uso, tuttavia, solleva domande su se la sicurezza stia essere adeguatamente priorizzata.

Sta diventando più facile per gli esseri umani e le macchine comunicare, consentendo agli utenti AI di realizzare di più con maggiore competenza. Le aziende possono automatizzare attività, ottimizzare processi e prendere decisioni migliori con analisi facili da usare.

L’AI guidata da API e i microservizi consentiranno alle aziende di integrare funzioni AI avanzate nei loro sistemi esistenti in modo modulare. Abbinare questo con soluzioni no-code, auto-ML e assistenti virtuali multimodali controllati vocalmente e questo approccio accelererà lo sviluppo di applicazioni personalizzate senza richiedere una vasta esperienza AI.

Attraverso l’esplorazione e l’ottimizzazione continua, l’AI è proiettata ad aggiungere 4.400 miliardi di dollari all’economia globale. La parte cruciale e complessa da tenere presente oggi è verificare che queste soluzioni preconfigurate rispettino le pratiche AI regolamentari ed etiche. Una forte crittografia, un controllo di accesso rigoroso e controlli regolari mantengono i dati al sicuro in questi sistemi AI.

È anche importante verificare quali framework etici AI i fornitori seguono per costruire la fiducia, evitare danni e assicurarsi che l’AI benefichi tutti. Alcuni noti includono, l’ Atto AI dell’UE , i Principi AI dell’OCSE, il Quadro etico AI dell’UNESCO, le Linee guida di progettazione eticamente allineate (EAD) dell’IEEE e il Quadro di gestione del rischio AI del NIST .

Cosa hanno bisogno i leader e dove vanno a cercarlo?

Sebbene le preoccupazioni sulla privacy dei dati fossero le preoccupazioni più grandi dei leader durante la fase di selezione AI, quando sono stati chiesti dei loro sfidi di integrazione, solo il 20,6% li ha classificati come questioni principali. Invece, il 41,2% dei leader ha affermato che i costi di integrazione erano al primo posto nella loro mente.

Interessantemente, tuttavia, quando sono stati chiesti “Qual altro supporto hai bisogno?”, la risposta “Opzioni più economiche” è stata classificata come la più bassa, con i leader più concentrati sulla ricerca di formazione e istruzione (56,6%), soluzioni personalizzate (54,4%) e supporto tecnico (54,4%). Ciò suggerisce che le persone non stanno solo cercando le opzioni più economiche – stanno cercando fornitori che possano supportarli con l’integrazione e la sicurezza. Vorrebbero trovare partner affidabili per guidarli attraverso i metodi di protezione della privacy dei dati e sono disposti a pagare per questo.

Le fonti di informazione esterne sono il punto di riferimento quando si ricerca quali applicazioni AI i leader possono fidarsi. Quando sono stati chiesti di scegliere tra piattaforme di social networking, blog, piattaforme di community e directory online come loro fonte di informazione più affidabile quando si decide su quali strumenti utilizzare, una maggioranza pari al 54,4% ha detto LinkedIn e X.

È probabile che queste due piattaforme siano state più affidabili a causa della vasta quantità di professionisti disponibili per connettersi. Su LinkedIn, i leader possono seguire pagine aziendali, best practice, informazioni sui prodotti e interessi condivisi tramite post, recensioni dei commenti dei pari e anche aprire conversazioni con altri pari per ottenere informazioni in prima persona. Allo stesso modo, su X, i leader possono seguire esperti di settore, analisti e aziende per rimanere informati sugli ultimi sviluppi. La natura veloce della piattaforma significa che se uno strumento AI è in tendenza, i membri della piattaforma ne sentiranno parlare.

Tuttavia, esiste il potenziale per disinformazione e opinioni distorte su qualsiasi piattaforma di social media. I responsabili delle decisioni devono essere consapevoli di considerare una combinazione di ricerche online, consultazioni di esperti e dimostrazioni dei fornitori quando prendono decisioni di acquisto di strumenti AI.

I leader possono evolversi abbastanza velocemente?

L’esperienza interna limitata per gestire l’AI è stata elencata dal 26,5% come la loro seconda preoccupazione più grande durante l’integrazione, seconda solo ai costi di integrazione. Uno recente studio IBM sull’AI nel luogo di lavoro ha trovato che l’87% dei leader aziendali si aspetta che almeno un quarto della loro forza lavoro debba riqualificarsi in risposta all’AI generativa e all’automazione. Mentre trovare il partner giusto è un buon inizio, quali strategie possono utilizzare i leader per addestrare i team sulle informazioni necessarie e raggiungere un’adozione di successo?

Lento e costante vince la gara, ma cerca di far contare ogni minuto. I leader aziendali devono rendersi conto della conformità normativa e preparare le loro operazioni e la loro forza lavoro. Ciò comporta la creazione di strategie di governance AI efficaci basate su cinque pilastri: spiegabilità, equità, robustezza, trasparenza e privacy.

Aiuta quando tutti sono sulla stessa pagina – con dipendenti che condividono la tua ansia di adottare strategie più efficienti. Inizia mostrando loro cosa c’è in gioco per loro. Profitti più alti? Carichi di lavoro meno stressanti? Opportunità di imparare e avanzare? Aiuta ad avere prove per sostenere le tue affermazioni. Sii preparato a consegnare alcune vittorie rapide o progetti pilota che risolvono punti dolenti più semplici. Ad esempio, in uno scenario sanitario, potrebbe trattarsi di trascrivere le chiamate dei pazienti e compilare automaticamente i moduli di intake per l’approvazione dei medici.

Tuttavia, non puoi prevedere cosa sia nella mente di tutti, quindi è importante creare spazi in cui i team si sentano a loro agio condividendo idee, preoccupazioni e feedback senza paura di giudizio o ritorsione. Ciò offre anche l’opportunità di scoprire e risolvere punti dolenti che non sapevi esistessero. Favorire la sicurezza psicologica è anche cruciale quando si adatta a nuovi processi. Inquadra i fallimenti come esperienze di apprendimento preziose, non come passi indietro, per aiutare a incoraggiare il momentum in avanti.

L’adozione dell’AI nelle aziende non è solo una questione di guadagni di efficienza – è una questione di trovare il giusto equilibrio tra facilità d’uso, sicurezza e fiducia. Mentre le aziende riconoscono il potenziale dell’AI per ridurre i costi e semplificare le operazioni, affrontano sfide reali, tra cui spese di integrazione e una crescente necessità di competenze specifiche AI. I dipendenti si preoccupano dello spostamento del lavoro e la leadership deve affrontare proattivamente queste paure attraverso iniziative di trasparenza e formazione. Una solida governance AI è cruciale per navigare nella conformità, nelle considerazioni etiche e nella protezione dei dati. In definitiva, far funzionare l’AI nel mondo reale si riduce a una comunicazione chiara, benefici tangibili e una cultura di sicurezza che incoraggia l’esperimento.