I 5 Errori Che Le Aziende Commesso Quando Implementano Strumenti Di Intelligenza Artificiale E Come Evitarli

Nel 2026, Meta inizierà a valutare i dipendenti in base alle loro competenze nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale. Questo non è il primo e sicuramente non sarà l’ultimo datore di lavoro a pretendere e misurare come i suoi dipendenti utilizzino efficacemente l’intelligenza artificiale, poiché le aziende di tutto il mondo integrano l’intelligenza artificiale nei loro processi aziendali.

Secondo i dati recenti, il 71% delle organizzazioni oggi utilizza regolarmente l’intelligenza artificiale generativa in almeno una funzione aziendale, eppure solo circa l’1% si considera “maturo” nella sua implementazione di intelligenza artificiale, perché la maggior parte di loro continua a lottare per integrare gli strumenti di intelligenza artificiale in modo da fornire un valore reale.

Ciò che riscontriamo è che molte aziende continuano a sottovalutare quanto possa essere difficile l’adozione dell’intelligenza artificiale. Di conseguenza, spesso si imbattono negli stessi problemi che rallentano il progresso e impediscono agli strumenti di intelligenza artificiale di fornire un valore aziendale reale.

Ecco i cinque errori più grandi che le aziende commettono quando adottano l’intelligenza artificiale e come evitarli.

Errore 1. Mancanza Di Un Problema Chiaro Da Risolvere

Il 91% dei dirigenti globali sta attivamente aumentando le loro iniziative di intelligenza artificiale, come rivela il secondo rapporto annuale sull’intelligenza artificiale sul posto di lavoro di G-P. Le aziende si affrettano a integrare l’intelligenza artificiale nei loro processi aziendali per non rimanere indietro. Il problema è che la paura di perdere l’occasione spesso diventa il principale motore dell’adozione. Tuttavia, l’intelligenza artificiale introdotta senza uno scopo chiaro raramente semplifica le operazioni e può invece risultare in spese non necessarie.

Secondo CIO, circa l’88% dei progetti di intelligenza artificiale non raggiunge la produzione, principalmente a causa della mancanza di obiettivi aziendali definiti e risultati misurabili. Ciò si applica sia ai modelli interni che alle soluzioni SaaS. Per evitare il fallimento, un progetto dovrebbe iniziare definendo una metrica aziendale specifica, come il fatturato, i risparmi di costo o la velocità di decision-making, e assegnando un responsabile dei risultati.

Instinctools ha seguito proprio questo approccio quando ha aiutato un produttore di attrezzature industriali a implementare un assistente di onboarding basato sull’intelligenza artificiale. Il cliente era pronto a distribuire l’intelligenza artificiale nei suoi processi, quindi il team di instinctools ha analizzato le operazioni dell’azienda e ha identificato una sfida chiave: l’onboarding dei nuovi dipendenti. L’azienda faticava a fornire una formazione continua e un supporto per i nuovi assunti. La soluzione è stata un assistente basato sull’intelligenza artificiale che aiuta a formare gli ingegneri sulle conoscenze dei prodotti e fornisce inoltre ai team di marketing e prodotto un canale aggiuntivo per comunicare con gli ingegneri sul campo.

Definizione del problema in primo luogo

Errore 2. Mancanza Di Qualità E Governance Dei Dati

Gli assistenti basati sull’intelligenza artificiale richiedono un accesso continuo ai dati. La qualità, la completezza e la coerenza di quei dati determinano quanto bene funzionerà il modello. I problemi di qualità dei dati e la mancanza di una corretta governance dei dati sono tra gli ostacoli chiave all’adozione dell’intelligenza artificiale, secondo DataCentre Solutions. In uno studio condotto in collaborazione con il Center for Applied AI and Business Analytics della Drexel University’s LeBow College of Business, il 62% delle aziende partecipanti ha riferito che i problemi dei dati erano una barriera significativa.

Sebbene il 60% delle organizzazioni dica che l’intelligenza artificiale svolge un ruolo critico nei loro programmi di dati, solo il 12% riferisce che i loro dati sono di qualità e accessibilità sufficienti per abilitare un’efficace implementazione dell’intelligenza artificiale.

Le aziende che hanno successo nell’integrare l’intelligenza artificiale nei processi aziendali quasi sempre iniziano con la preparazione dei dati: pulizia dei set di dati, allineamento delle definizioni tra i dipartimenti, definizione dei ruoli di proprietà dei dati e implementazione dei processi di controllo della qualità. Questo lavoro fondamentale, che può consumare fino all’80% del tempo di un progetto, è un prerequisito per la costruzione di sistemi di intelligenza artificiale accurati, privi di pregiudizi e pronti per la produzione.

Errore 3. Dipendenti Non Preparati A Utilizzare L’Intelligenza Artificiale In Modo Efficace

Un’altra sfida comune che le aziende affrontano è la mancanza di competenze tra i dipendenti.

“Mentre le organizzazioni sono ansiose di trarre vantaggio dalle capacità dell’intelligenza artificiale, una carenza di talenti ostacola l’integrazione dell’intelligenza artificiale”, ha detto Murugan Anandarajan, PhD, professore e direttore accademico del Center for Applied AI and Business Analytics della Drexel University’s LeBow College of Business. “I nostri risultati di ricerca evidenziano questa lacuna, con il 60% dei rispondenti che cita la mancanza di competenze e formazione sull’intelligenza artificiale come una sfida significativa nel lancio di iniziative di intelligenza artificiale – un segnale per i leader aziendali che l’aggiornamento delle competenze deve essere un’imperativa strategica.”

I progetti di intelligenza artificiale spesso falliscono perché i dipendenti non capiscono come lavorare con gli strumenti o come possono ottimizzare i processi. Senza una formazione strutturata che includa passi concreti per integrare l’intelligenza artificiale nei flussi di lavoro, i dipendenti spesso ricorrono a metodi familiari.

Errore 4. Mancanza Di Gestione Dei Rischi

Secondo un sondaggio globale di Ernst & Young, quasi tutte le grandi aziende che implementano l’intelligenza artificiale hanno subito perdite finanziarie a causa di errori del modello, violazioni della conformità o rischi non controllati, per un totale di circa 4,4 milioni di dollari. Le aziende spesso trascurano la necessità di anticipare i rischi, definire politiche di utilizzo, implementare controlli di qualità e pianificare la gestione degli errori.

Secondo il rapporto, i rischi più comuni che le aziende affrontano includono la non conformità alle norme sull’intelligenza artificiale, dove i sistemi di intelligenza artificiale violano le leggi o le politiche aziendali interne, e la tendenza dell’intelligenza artificiale a prendere decisioni pregiudicate.

L’intelligenza artificiale può sia aiutare a far crescere un’azienda che migliorare i processi, ma può anche diventare una trappola, portando a gravi problemi per l’azienda. Le organizzazioni dovrebbero sempre avere un piano di gestione dei rischi in atto, nonché conformarsi alle leggi locali e agli standard stabiliti. L’Atto sull’intelligenza artificiale dell’UE, ad esempio, richiede la trasparenza algoritmica, la responsabilità e la supervisione umana obbligatoria. Il quadro di gestione dei rischi dell’intelligenza artificiale di NIST fornisce linee guida per la gestione dei rischi dell’intelligenza artificiale che possono essere adattate per qualsiasi organizzazione, dalle startup alle grandi aziende, e in tutti i settori. Ci sono anche standard internazionali ISO/IEC, che offrono criteri coerenti per la qualità, la sicurezza e la governabilità.

Rispettare questi standard e gestire i rischi è fondamentale per il successo dell’implementazione dell’intelligenza artificiale.

Errore 5. Nessun Piano Di Scalabilità

Ancora una volta, un piano a più fasi è essenziale. L’integrazione dell’intelligenza artificiale è un processo a lungo termine che richiede aggiornamenti e aggiustamenti continui. Le aziende devono considerare come la soluzione sarà integrata nell’architettura IT, chi manterrà il modello, come sarà monitorato lo drift dei dati e come saranno distribuiti i ruoli e le responsabilità tra i dipartimenti. Ciò richiede fondi e risorse continuativi.

Per avere successo, un’organizzazione deve creare un ambiente unificato in cui tutti i modelli di intelligenza artificiale, i set di dati e gli strumenti correlati siano archiviati, gestiti e accessibili, creare un’infrastruttura che garantisca che i sistemi di intelligenza artificiale operino in modo affidabile su larga scala, definire politiche di aggiornamento dei modelli per quando e come ritracciare, convalidare e ridistribuire i modelli, e processi di monitoraggio standardizzati.