In Breve
- Quali sono le sfide principali per le aziende di fascia media nell'adozione dell'AI?
- Le principali sfide includono la carenza di competenze pratiche, basi dati e tecnologiche inadeguate, e l'assenza di controlli di governance.
- Come possono le aziende superare i blocchi nei progetti di AI?
- È necessario inserire l'AI nell'ambiente operativo corretto, affrontando sistemi, dati e controlli in modo integrato.
- Qual è l'importanza della governance nell'adozione dell'AI?
- La governance è fondamentale per garantire etica, sicurezza e privacy, e deve essere formalizzata attraverso politiche chiare.
L’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) ha raggiunto una fase di mainstream, e le aziende di fascia media si trovano in una posizione privilegiata per trarne vantaggio grazie alla loro agilità. Tuttavia, un preoccupante 90% delle aziende che ha iniziato a esplorare l’AI si trova ancora in una fase iniziale o ha progetti bloccati. Questo rallentamento può essere attribuito a tre fattori principali: la carenza di competenze pratiche, l’inadeguatezza delle basi dati e tecnologiche, e l’assenza di adeguati controlli di governance.
Per affrontare la carenza di competenze, è fondamentale che le aziende formino team equilibrati che non si limitino alla conoscenza teorica, ma che comprendano anche la strategia e la prioritizzazione dei casi d’uso, la scelta degli strumenti e dei fornitori, la preparazione dei dati, l’integrazione, la sicurezza, la privacy e il change management.
Dal punto di vista tecnologico, molte aziende si trovano a dover gestire applicazioni legacy, come sistemi ERP, CRM e HRIS, che non sono ben integrate. Questi sistemi, insieme a modelli di dati obsoleti e a una scarsa qualità delle informazioni, ostacolano la transizione dai progetti pilota a soluzioni operative effettive. È essenziale che la readiness dei dati venga considerata parte integrante della strategia aziendale, piuttosto che un’attività secondaria.
Inoltre, i controlli di governance, che includono etica, sicurezza e privacy, devono essere formalizzati attraverso politiche e controlli operativi chiari. Per superare i blocchi nei progetti di AI, è necessario inserire l’intelligenza artificiale nell’ambiente operativo appropriato, affrontando simultaneamente i sistemi, i dati e i controlli. Queste attività possono essere eseguite in parallelo con le implementazioni, a patto che siano pianificate e integrate fin dall’inizio.
Con una maggiore consapevolezza delle problematiche e investimenti mirati in team e infrastrutture, le aziende di fascia media possono sfruttare la loro agilità per trasformare i progetti pilota in valore misurabile e sostenibile. Questo approccio non solo migliora l’efficienza operativa, ma consente anche di posizionarsi meglio nel mercato competitivo attuale.
