La "corsa all'IA" ha coinvolto aziende di ogni settore: le nuove tecnologie sono diventate una necessità per avere successo sul mercato e non più un'opzione.
Secondo Bernard Marr, consulente in ambito IA, le imprese commettono ancora molti errori nel definire la propria strategia di adozione di intelligenza artificiale, di fatto perdendo la possibilità di guadagnarsi un vantaggio competitivo.
Prepararsi all'IA: gli errori più comuni
Il primo errore commesso dalle imprese, e probabilmente quello più comune, è non avere degli obiettivi chiari: le organizzazioni stanno investendo sulle nuove tecnologie senza prima aver definito gli obiettivi da raggiungere. Il potenziale dell'IA viene sprecato e le imprese non ottengono quel ritorno economico che speravano di avere.
In parte questa tendenza è dovuta alla sovrastima delle capacità dell'IA: l'intelligenza artificiale è potente, ma non è una bacchetta magica, spiega Marr. Le imprese spesso tendono ad avere aspettative irrealistiche sulle potenzialità delle nuove tecnologie e non ne considerano i limiti.
Le aziende fanno anche l'errore di credere che adottare l'IA significhi semplicemente integrarla nei processi esistenti, quando ciò che serve è anche un profondo cambiamento della cultura aziendale per far sì che i collaboratori comprendano l'importanza dell'IA e non oppongano resistenza.
Per realizzare il cambiamento non serve solo preparare i propri dipendenti, ma anche acquisire nuove competenze in grado di implementare i nuovi progetti; spesso, però, le imprese ignorano l'importanza di possedere capacità specifiche. Nel caso in cui la carenza dei talenti metta a dura prove le imprese, è opportuno investire in iniziative di riqualificazione delle skill interne.
La ricerca dei talenti rientra nel budget necessario a implementare i nuovi sistemi che spesso si rivela insufficiente: le imprese sottostimano il vero impatto economico dell'IA, non solo a livello di talenti ma anche per il rinnovamento dell'infrastruttura e della gestione dati.
Proprio i dati hanno un ruolo fondamentale per la corretta adozione dell'IA, ma le imprese tendono a ignorare la necessità di ridefinire la strategie di gestione delle informazioni. Le organizzazioni dovrebbero rivedere i processi di raccolta, pulizia e accesso ai dati per garantire il corretto funzionamento dei sistemi.
L'integrazione dell'IA è un processo continuo
Una volta integrate le nuove tecnologie in azienda, molte realtà fanno l'errore di non validare l'output dei sistemi di IA, col rischio di generare risultati incorretti e in alcuni casi dannosi, e di ignorarne le implicazioni etiche e di privacy.
Nell'implementare nuovi progetti le imprese non considerano il problema della scalabilità: anche se la portata del progetto è inizialmente ristretta a una o poche funzionalità, gli sforzi per mantenerlo ed evitare colli di bottiglia potrebbero moltiplicarsi in poco tempo.
Infine, un altro degli errori più comuni è trattare l'integrazione dell'IA come un processo "una tantum" che si esaurisce nel momento in cui i sistemi entrano in funzione. Poiché si tratta di una strategia, l'introduzione delle nuove tecnologie è un processo continuo che richiede raffinamenti regolari per evitare l'obsolescenza dei sistemi.
Di fronte all'innumerevoli opportunità di business che può portare, l'intelligenza artificiale è un terreno molto complesso sul quale muoversi. Al fine di trarne il massimo potenziale, le imprese devono valutare a fondo i pro e i contro dell'adozione delle nuove tecnologie e definire una strategia efficace che porti valore.
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