Oggi tutti parlano di intelligenza artificiale e in particolare di IA generativa: questa tecnologia offre benefici reali e ha il potenziale di trasformare e migliorare molti processi, come in realtà sta già facendo, e la maggior parte delle aziende è interessata a cogliere l'opportunità al balzo.
Ma a che punto siamo davvero con l'adozione dell'IA generativa? Le imprese sono davvero in grado di ottenere un valore reale dagli investimenti?
A rispondere a questa e ad altre domande cruciali ci ha provato uno studio condotto da Coleman Parkes Research Ltd e promosso da SAS, fornitore di soluzioni per i dati e l'intelligenza artificiale.
L'analisi ha coinvolto decision maker della strategia di GenAI e data analytics appartenenti a 1.600 organizzazioni di tutto il mondo per scoprire lo stato attuale dell'adozione dell'IA nelle imprese, la strategia messa in campo e le sfide che devono affrontare.
Dentro l'implementazione della GenAI
Le organizzazioni che hanno adottato l'IA generativa stanno già riscontrando importanti benefici: la ricerca evidenzia che l'89% delle imprese ha visto un aumento della soddisfazione dei dipendenti e un miglioramento della loro esperienza sul lavoro, mentre l'82% ha risparmiato sui costi operativi, e una stessa percentuale ha riscontrato un aumento della customer retention.
Non mancano però i problemi nell'implementazione della GenAI: il 39% delle aziende evidenzia difficoltà nell'integrazione della tecnologia nei sistemi esistenti, mentre il 34% fatica ad affrontare i costi proibitivi.
Le aziende devono vedersela anche con una gestione dei dati sempre più complessa e nella difficoltà di estrarre valore dai tool di IA, oltre che da una carenza di talenti e skill in grado di sfruttare tutto il potenziale della tecnologia.
Questi ostacoli devono essere risolti nelle fasi iniziali dell'implementazione, prima che le soluzioni di IA siano messe in funzione e vengano investite risorse centrali.
Gli ostacoli al successo degli investimenti nell'IA
Il report individua quattro elementi chiave per garantire il successo degli investimenti nell'IA: una governance comprensiva, uno sviluppo strategico della tecnologia, l'integrazione attenta dei sistemi e la presenza di una guida esperta per tutta la durata del processo.
In tutti e quattro i casi, però, le organizzazioni hanno evidenziato importanti difficoltà che stanno ostacolando l'adozione efficace delle tecnologie di IA e stanno rallentando l'innovazione.
L'importanza della governance
Una corretta governance dei processi e delle tecnologie è essenziale per garantire l'affidabilità, la trasparenza e il rispetto dei principi etici.
Attualmente le imprese faticano a garantire questi standard: la ricerca evidenzia che solo 1 organizzazione su 10 si è preparata adeguatamente per rispettare le normative sulla GenAI, e il 95% di esse non ha un framework di governance.
Le aziende riconoscono i propri limiti e sono preoccupate per i rischi che derivano da una mancanza di governance, in particolare quelli legati alla privacy dei dati (76%) e alla sicurezza (75%). Solo 1 organizzazione su 20 (5%) utilizza dei sistemi affidabili per misurare i rischi di errore e di privacy dei modelli in uso.
"La nostra ricerca evidenzia che le imprese si stanno buttando a capofitto nella GenAI prima di definire sistemi adeguati di governance, il che può portare a problemi molto seri in termini di qualità e compliance" si legge nel report.
I settori più preparati per allinearsi alle normative sono il retail, le scienze naturali, il bancario e le telecomunicazioni, mentre i più carenti sono il sanitario e i servizi professionali.
Lo sviluppo strategico deve trasformare l'implementazione in benefici misurabili
Uno sviluppo strategico delle tecnologie di GenAI porta a benefici reali e misurabili che supportano l'efficienza e una customer experience migliore. Anche in questo caso, però, ci sono importanti gap che influenzano negativamente l'implementazione.
I motivi di queste mancanze sono diversi: l'aspetto forse più grave è che più di 9 decision maker tech su 10 ammettono di non comprendere pienamente la GenAI e il suo impatto sui processi di business, e il 47% di essi hanno difficoltà a tradurre le idee in casi d'uso pratici.
Più di un terzo dei rispondenti fatica a prevedere un ROI sostanzioso; inoltre, meno della metà dei CIO e solo un terzo dei CTO si sente "estremamente familiare" con l'adozione della GenAI.
Per superare queste difficoltà, gli esperti consigliano di assicurarsi che i decision maker siano adeguatamente formati sull'IA prima di cominciare a sviluppare una strategia d'adozione e, se necessario, di affidarsi a esperti esterni. È poi fondamentale identificare i casi d'uso più ad alto impatto, in modo da ottenere un ROI misurabile il prima possibile.
"Con qualsiasi nuova tecnologia, le organizzazioni devono attraversare una fase di scoperta, tenendo separata la concitazione del momento dalla realtà, per comprendere la complessità delle implementazioni in azienda. Con l'IA generativa abbiamo raggiunto questa seconda fase" ha dichiarato Bryan Harris, Executive Vice President e CTO di SAS.
Integrare correttamente sistemi vecchi e nuovi
Affinché l'IA generativa porti benefici reali è fondamentale integrarla alla perfezione con processi di business e i sistemi esistenti. Al momento, però, la maggior parte delle compagnie fa fatica a integrare la tecnologia con le risorse esistenti, con la conseguenza che gli investimenti non stanno dando i loro frutti.
Quasi metà (47%) dei decision maker coinvolti riporta di non avere a disposizione gli strumenti adatti per implementare la GenAI, mentre più del 40% afferma di dover affrontare problemi di compatibilità durante l'integrazione.
Il 34% riporta inoltre che la sfida maggior per monitorare la GenAI sono proprio le limitazioni tecnologiche, e sono in particolari i settori manifatturiero, sanitario e del retail a ritenersi maggiormente limitati da questo ostacolo.
Un'altra difficoltà molto sentita è la mancanza di talenti interni capaci di supportare questa integrazione: il 51% dei rispondenti lamenta questo problema e non ha ancora implementato soluzioni di GenAI, anche se ha intenzione di farlo nei prossimi due anni.
"Gli LLM da soli non risolvono i problemi aziendali. La GenAI non è altro che una funzionalità che può migliorare i processi esistenti, ma sono necessari strumenti che ne consentano l'integrazione, la governance e l'orchestrazione. E soprattutto, servono persone in grado di utilizzare gli strumenti per garantire un livello di orchestrazione adeguato" afferma Marinela Profi, Strategic AI Advisor di SAS.
In questo caso, per facilitare l'integrazione tra i sistemi è essenziale affidarsi a vendor di software di IA che propongono e supportano integrazioni semplici e ampia compatibilità.
Risolvere la carenza dei talenti affidandosi a esperti esterni
Il problema della carenza di talenti è molto sentito: più della metà delle organizzazioni esprime preoccupazione di non avere le skill adeguate per sfruttare adeguatamente le tecnologie di GenAI, e il 39% riconosce questa mancanza come un importante ostacolo per l'implementazione di questa tecnologia.
Sono soprattutto le realtà del manifatturiero, del settore sanitario e di quello pubblico a soffrire per la mancanza di skill interne, mentre le compagnie delle telecomunicazioni sono le meno afflitte dal problema.
Le aziende che hanno difficoltà ad attirare talenti o formare il personale interno dovrebbero affidarsi a esperti esterni che le supportino per tutto il processo di adozione e nelle prime fase di utilizzo, assicurandosi che la forza lavoro apprenda le capacità che servono per interagire con la GenAI.
L'adozione della GenAI non si arresta
Nonostante le difficoltà, l'adozione dell'IA generativa non si arresterà: secondo il report, l'86% delle compagnie intervistate ha in programma di investire nella tecnologia nei prossimi due anni.
1 azienda su 5 ha in piano di implementare la GenAI a livello enterprise, rendendola disponibile a tutta la forza lavoro, e il 72% delle imprese ha già iniziato a o ha pianificato di implementare il proprio LLM.
Le organizzazioni che usano l'IA in maniera più estesa si trovano in Cina, seguite da quelle del Regno Unito, degli Stati Uniti e dell'Australia. Per quanto riguarda l'Europa, Germania, Francia e Spagna sono i Paesi in cui le aziende usano maggiormente l'IA, mentre l'Italia ha ancora molta strada da fare.
Le imprese che sfruttano in misura maggiore la GenAI sono quelle del settore delle telecomunicazioni, del retail e dell'area insurance-banking, mentre il manifatturiero e il settore pubblico si confermano gli ambiti che hanno più difficoltà a utilizzare questa tecnologia.
Andando ancora più nel dettaglio, a livello di reparti le vendite e il marketing dominano gli altri con un uso rispettivamente dell'86% e dell'85% nei propri processi; a seguire troviamo l'IT (81% dei task) e il reparto finance (75%).
Affinché l'IA generativa porti benefici, è essenziale individuare non solo i casi d'uso e i bisogni del momento, ma anche e soprattutto le esigenze future che possono portano innovazione.
Al centro delle strategie di innovazione ci deve essere una conoscenza approfondita dei vantaggi e dei rischi della tecnologia e la protezione dei dati va messa sempre in primo piano.
Una corretta governance dei processi consente di ottenere risultati affidabili, corretti e giustificabili, massimizzando il ROI e i valore del business.
