Camminare sulla fune dell’AI: Perché i team operativi devono bilanciare l’impatto con il rischio

L’AI sta evolvendo a un ritmo così drammatico che ogni passo in avanti è un passo nell’ignoto. L’opportunità è grande, ma i rischi sono arguamente maggiori. Mentre l’AI promette di rivoluzionare le industrie – dall’automatizzazione delle attività di routine alla fornitura di approfondite informazioni attraverso l’analisi dei dati – dà anche origine a dilemmi etici, pregiudizi, problemi di privacy dei dati e persino a un ritorno negativo sugli investimenti (ROI) se non implementata correttamente.

Gli analisti stanno già facendo previsioni su come il futuro dell’AI sarà – almeno in parte – plasmato dal rischio.

Secondo un rapporto del 2025 di Gartner intitolato Riding The AI Whirlwind, il nostro rapporto con l’AI cambierà man mano che la tecnologia si evolve e questo rischio prende forma. Ad esempio, il rapporto prevede che le aziende inizieranno a includere protezioni giuridiche relative all’AI emotiva nei loro termini e condizioni – con il settore sanitario che si prevede inizierà a effettuare questi aggiornamenti entro i prossimi due anni. Il rapporto suggerisce inoltre che, entro il 2028, più di un quarto di tutte le violazioni dei dati aziendali sarà riconducibile a qualche tipo di abuso di agente AI, sia da minacce interne che da attori malintenzionati esterni.

Oltre alla regolamentazione e alla sicurezza dei dati, c’è un altro rischio – relativamente invisibile – con poste in gioco altrettanto elevate. Non tutte le aziende sono “pronte” per l’AI e, sebbene possa essere allettante affrettarsi con il dispiegamento dell’AI, farlo può portare a grandi perdite finanziarie e ritardi operativi. Prendiamo ad esempio un’industria intensiva di dati come i servizi finanziari. Sebbene l’AI abbia il potenziale per aumentare la capacità di decision-making per i team operativi in questo settore, funziona solo se quei team possono fidarsi delle informazioni su cui stanno agendo. In un rapporto del 2024, ActiveOps ha rivelato che il 98% dei leader dei servizi finanziari cita “sfide significative” quando adotta l’AI per la raccolta dei dati, l’analisi e la segnalazione. Anche dopo il dispiegamento, 9 su 10 trovano ancora difficile ottenere le informazioni di cui hanno bisogno. Senza una governance strutturata, una chiara responsabilità e una forza lavoro qualificata per interpretare le raccomandazioni guidate dall’AI, il vero “rischio” per queste aziende è che i loro progetti AI potrebbero diventare più un passivo che un attivo. Camminare sulla fune dell’AI non è questione di muoversi velocemente; è questione di muoversi con intelligenza.

Rischi Elevati, Poste in Gioco Alte

Il potenziale dell’AI per trasformare le aziende è innegabile, ma lo è anche il costo di sbagliare. Mentre le aziende sono ansiose di sfruttare l’AI per l’efficienza, l’automatizzazione e la presa di decisioni in tempo reale, i rischi si stanno accumulando altrettanto rapidamente delle opportunità. Un passo falso nella governance dell’AI, una mancanza di supervisione o un eccesso di affidamento sugli insight generati dall’AI basati su dati inadeguati o male gestiti può portare a tutto, dalle multe regolamentari alle violazioni della sicurezza dell’AI, alla presa di decisioni errate e al danno alla reputazione. Con i modelli di AI che sempre più spesso prendono – o almeno influenzano – decisioni aziendali critiche, c’è un bisogno urgente per le aziende di dare priorità alla governance dei dati prima di ampliare le iniziative di AI. Come afferma McKinsey, le aziende dovranno adottare una mentalità “tutto, ovunque, tutto insieme” per assicurarsi che i dati in tutta l’azienda possano essere utilizzati in modo sicuro e protetto prima di sviluppare le loro iniziative di AI.

Questo è probabilmente uno dei rischi più grandi associati all’AI. La promessa di automazione e efficienza può essere seducente, portando le aziende a investire risorse in progetti guidati dall’AI prima di assicurarsi che i loro dati siano pronti a sostenerli. Molte organizzazioni si affrettano a implementare l’AI senza prima stabilire una governance dei dati robusta, una collaborazione cross-funzionale o un’esperienza interna, portando in ultima analisi a modelli di AI che rafforzano i pregiudizi esistenti, producono output non affidabili e non generano un ROI soddisfacente. La realtà è che l’AI non è una soluzione “plug and play” – è un investimento strategico a lungo termine che richiede pianificazione, supervisione strutturata e una forza lavoro che sa come utilizzarla efficacemente.

Stabilire una Solida Base

Secondo il funambolo e leader aziendale, Marty Wolner, il miglior consiglio quando si impara a camminare su una fune è iniziare con piccoli passi: “Non cercare di camminare su una fune sopra un canyon fin dall’inizio. Inizia con un filo basso e aumenta gradualmente la distanza e la difficoltà man mano che si costruiscono le tue abilità e la tua fiducia.” Sostiene che lo stesso vale per le aziende: “Le piccole vittorie possono prepararti a sfide più grandi.”

Perché l’AI possa offrire valore a lungo termine e sostenibile, queste “piccole vittorie” sono cruciali. Mentre molte organizzazioni si concentrano sulle capacità tecnologiche dell’AI e cercano di stare un passo avanti rispetto alla concorrenza, la vera sfida risiede nel costruire il giusto quadro operativo per supportare l’adozione dell’AI su larga scala. Ciò richiede un approccio tripartito: governance robusta, apprendimento continuo e impegno per lo sviluppo etico dell’AI.

Governance: L’AI non può funzionare efficacemente senza un quadro di governance strutturato per dettare come viene progettata, dispiegata e monitorata. Senza governance, le iniziative di AI rischiano di diventare frammentate, non responsabili o addirittura pericolose. Le aziende devono stabilire politiche chiare sulla gestione dei dati, la trasparenza delle decisioni e la supervisione del sistema per assicurarsi che gli insight guidati dall’AI possano essere affidabili, spiegabili e verificabili. I regolatori stanno già inasprendo le aspettative sulla governance dell’AI, con quadri come il Regolamento AI dell’UE e le norme statunitensi in evoluzione che terranno le aziende responsabili di come l’AI viene utilizzata nella presa di decisioni. Secondo Gartner, le piattaforme di governance dell’AI svolgeranno un ruolo cruciale nell’abilitare le aziende a gestire le prestazioni legali, etiche e operative dei loro sistemi di AI, garantendo la conformità pur mantenendo l’agilità. Le organizzazioni che non metteranno in atto la governance dell’AI ora probabilmente affronteranno conseguenze regolamentari, reputazionali e finanziarie significative più avanti sulla fune.

Personale: L’AI è efficace solo quanto le persone che la utilizzano. Mentre le aziende spesso si concentrano sulla tecnologia stessa, la capacità della forza lavoro di comprendere e integrare l’AI nelle operazioni quotidiane è altrettanto critica. Molte organizzazioni cadono nella trappola di supporre che l’AI migliori automaticamente la presa di decisioni, quando in realtà i dipendenti devono essere addestrati a interpretare gli insight generati dall’AI e utilizzarli efficacemente. I dipendenti devono non solo adattarsi ai processi guidati dall’AI, ma anche sviluppare le capacità di pensiero critico necessarie per mettere in discussione gli output dell’AI quando necessario. Senza ciò, le aziende rischiano di dipendere eccessivamente dall’AI – permettendo a modelli difettosi di influenzare le decisioni strategiche senza controllo. I programmi di formazione, le iniziative di riqualificazione e l’educazione cross-funzionale all’AI devono diventare priorità per assicurarsi che i dipendenti a tutti i livelli possano collaborare con l’AI piuttosto che essere sostituiti o messi da parte da essa.

Etica: Se l’AI deve essere un fattore di successo aziendale a lungo termine, deve essere radicata in principi etici. I pregiudizi algoritmici, le violazioni della privacy dei dati e i processi decisionali opachi hanno già eroso la fiducia nell’AI in alcune industrie. Le organizzazioni devono assicurarsi che le decisioni guidate dall’AI si allineino con gli standard legali e regolamentari e che i clienti, i dipendenti e gli stakeholder possano avere fiducia nei processi guidati dall’AI. Ciò significa prendere misure proattive per eliminare i pregiudizi, salvaguardare la privacy e costruire sistemi di AI che operino in modo trasparente. Secondo La Banca Mondiale, “La governance dell’AI è creare opportunità eque, proteggere i diritti e – crucialmente – costruire fiducia nella tecnologia.”

Dati: Avere un set di dati unico e consolidato in tutta l’operazione è vitale per determinare sia la posizione iniziale che quella finale dell’AI. Sapere dove l’AI è già utilizzata, capire dove distribuire l’AI e essere in grado di individuare opportunità per ulteriore coinvolgimento dell’AI sono cruciali per il successo continuo. I dati sono anche il miglior metro attraverso cui misurare i benefici dell’AI – se le aziende non comprendono la loro “posizione iniziale” e non misurano il percorso dell’AI, non possono dimostrare i suoi benefici. Come disse Galileo, “Misura ciò che è misurabile, e ciò che non è misurabile, rendilo misurabile.”

Camminare sulla fune è questione di preparazione, calma e trovare l’equilibrio con ogni passo in avanti. Le aziende che si avvicinano all’AI con cautela misurata, una governance dei dati strutturata e una forza lavoro qualificata saranno quelle che la attraverseranno in sicurezza, mentre coloro che si precipitano senza assicurarsi un appiglio rischieranno una caduta costosa.