In Breve
- Qual è l'importanza della governance nell'AI?
- La governance è cruciale per misurare il ROI e garantire che gli investimenti in AI siano efficaci e sicuri.
- Quali sono le principali sfide per le imprese italiane nell'adozione dell'AI?
- Le principali sfide includono la misurazione del ROI, la visibilità dei costi e la complessità della governance.
- Come possono le aziende migliorare la governance dell'AI?
- Le aziende possono migliorare la governance stabilendo responsabilità chiare, riducendo contenuti ridondanti e gestendo gli accessi in modo appropriato.
Negli ultimi anni, le imprese italiane hanno incrementato significativamente i loro investimenti in intelligenza artificiale (AI), spinti dalla necessità di rimanere competitive in un mercato in rapida evoluzione. Tuttavia, questo slancio verso l’adozione dell’AI è spesso più veloce della capacità delle aziende di misurare, governare e spiegare il valore di tali investimenti.
Un esempio emblematico di questa tendenza si può osservare nel Regno Unito, dove durante la London Tech Week sono stati annunciati oltre 6 miliardi di sterline di nuovi investimenti legati all’AI. Il Regno Unito vanta il più grande settore AI d’Europa e il terzo a livello globale, con applicazioni che spaziano dal customer service e knowledge management allo sviluppo software e alle operazioni interne.
Le implementazioni dell’AI nelle aziende italiane variano da singoli copiloti a sistemi integrati nei flussi di lavoro, capaci di effettuare più operazioni simultaneamente. Tuttavia, la misurazione del ritorno sugli investimenti (ROI) rimane complessa. L’uso dell’AI può essere distribuito tra diversi dipartimenti e applicazioni, rendendo difficile valutare i benefici, che possono includere risparmi di tempo, miglioramenti della qualità, riduzione dei rischi e incremento dei ricavi.
Un aspetto cruciale è che, senza una chiara definizione di cosa costituisca il successo, le aziende rischiano di misurare solo l’attività anziché il valore reale generato. Inoltre, le spese relative all’AI possono frammentarsi tra licenze, modelli, infrastrutture, piattaforme e servizi, complicando ulteriormente la visione complessiva del valore generato.
Le perdite economiche legate a iniziative di trasformazione e AI che non raggiungono gli obiettivi sono significative. Secondo studi recenti, grandi imprese del Regno Unito perderebbero annualmente circa 67 miliardi di sterline a causa di tali inefficienze. Inoltre, solo il 31% delle aziende intervistate in un campione di 500 decision maker senior ha riportato un ritorno positivo dagli investimenti in AI.
La governance gioca un ruolo fondamentale nella misurazione del ROI. La visibilità dei costi è stata identificata come il principale ostacolo da oltre il 51% dei leader IT, seguita dalla complessità della governance, indicata dal 47%. Inoltre, la percezione di fiducia nei sistemi di governance, come quelli di Microsoft 365, può divergere dalla realtà. Circa il 29% dei leader ha segnalato che strumenti di AI hanno esposto dati interni sensibili, mentre l’8% non è certo se ciò sia avvenuto.
I gap di governance non solo generano costi nascosti, ma aumentano anche i rischi. Tra questi, vi sono strumenti duplicati, necessità di convalide aggiuntive, rilavorazioni e indagini sulla sicurezza, oltre al tempo speso per stabilire l’affidabilità degli output generati dall’AI.
Per recuperare il controllo, le aziende devono migliorare la visibilità sull’uso e sui costi dell’AI, stabilire responsabilità chiare sugli esiti e creare un ambiente informativo ben governato. Ciò implica ridurre contenuti ridondanti e obsoleti, gestire appropriatamente gli accessi e identificare fonti autorevoli.
Le pratiche operative degli impiegati, come distinguere bozze da materiale approvato, aggiornare tracker e priorità, registrare decisioni e mantenere fonti autorevoli, favoriscono interpretazioni corrette sia da parte delle persone che dei sistemi AI. Gli strumenti che catturano il contesto devono essere soggetti alle stesse regole di privacy, conservazione e accesso delle informazioni che generano.
La domanda per i leader non è più solo se investire in AI, ma se hanno sufficiente visibilità e controllo per comprendere dove l’AI crea valore, dove genera costi e quali decisioni devono essere prese di conseguenza. Le aziende che sapranno spiegare chiaramente cosa fa l’AI, quanto costa e quali benefici misurabili produce saranno meglio posizionate per scalare le loro soluzioni.