
L’intelligenza artificiale è una tecnologia emergente già profondamente diffusa nelle applicazioni consumer ed enterprise, con un range di adozione che, in questo ultimo contesto, IBM stima essere ormai pari al 35%, secondo i dati pubblicati dal report IBM Global AI Adoption Index.
Il lavoro di IBM consente di focalizzare sia gli aspetti che incentivano le aziende ad implementare l’intelligenza artificiale nei loro processi che le barriere che tuttora ne frenerebbero l’adozione.
L’intelligenza artificiale è una tecnologia cruciale per quanto concerne l’analisi dei dati, quel processo che consente di valorizzare il grande volume di dati raccolti e preparati da appositi sistemi di gestione per applicazioni descrittive (business intelligence) e predittive / prescrittive (business analytics).
A fronte di evidenti vantaggi, esistono tuttavia alcuni aspetti che ad oggi suscitano ancora alcune perplessità nell’implementazione estesa delle AI nei processi aziendali, soprattutto per ciò che riguarda la sicurezza, la conformità, la privacy e le questioni relative alla governance dei dati.
Lo studio realizzato da IBM risulta particolarmente significativo in quanto è stato svolto su un campione di oltre 8000 decision maker in 20 differenti paesi, tra cui figura anche l’Italia. Vediamo dunque alcuni dei passi più significativi del report di IBM ed in particolare della sezione AI for business adoption study.
Indice dei contenuti
Vantaggi e barriere all’adozione dell’IA
Secondo le stime riportate da IBM, come già citato, il 35% delle aziende ha già implementato tecnologie basate sull’intelligenza artificiale e il machine learning, mentre il 44% è sarebbe attualmente in fase di valutazione preliminare.
Tra i principali vantaggi che le imprese ottengono grazie all’implementazione della AI nei processi vi sarebbe, in primo luogo, la riduzione dei costi a fronte di una maggiore efficienza generale dei processi, a partire dalla maggior visibilità end-to-end generata dalla continuità digitale. Tale aspetto è stato definito il più rilevante dal 54% degli intervistati dal survey che ha condotto alla realizzazione del nuovo IBM Global AI Adoption Index.
Tra i fattori di maggior successo della AI adoption figurano certamente quelli di natura puramente tecnologica, come quelli legati all’incremento di performance della rete e dell’infrastruttura IT (secondo il 53% degli intervistati) e quelli legati all’incremento della user experience dei clienti (48%).
Ambiti di utilizzo della AI nel business aziendale
Per quanto riguarda i processi interessati dall’integrazione dell’intelligenza artificiale, il report IBM Global AI Adoption Index ha rilevato come nel 45% dei casi ciò avvenga in ambito HR, in particolare per quanto concerne l’automazione di alcune procedure legate all’assunzione del personale.
Molto rilevante l’impatto della AI negli strumenti low-code e no-code, utilizzati dai cosiddetti citizen developer per ovviare alle competenze specialistiche nello sviluppo, per personalizzare e automatizzare le applicazioni utilizzate nelle varie linee di business. In questo contesto l’intelligenza artificiale sarebbe già utilizzata dal 35% delle aziende, con un trend in evidente crescita. Oltre a questo specifico aspetto, il 25% delle aziende ha già implementato, in qualche misura, tecnologie di AI per sopperire alla carenza di competenze interne.
Per quanto riguarda le aree tematiche, la AI sarebbe infatti utilizzata per automatizzare i lavori manuali a basso valore aggiunto, per liberare le risorse umane ai fini di svolgere funzioni più strategiche per il business. Tale aspetto avrebbe già ottimizzato i processi del 65% delle aziende coinvolte dal sondaggio. Interessante anche l’impiego della AI per potenziare i processi di formazione e on-boarding dei dipendenti (50%).
Le barriere di adozione della AI
Anche se ormai la maggior parte dei decisori ha compreso i vantaggi che l’intelligenza artificiale è in grado di apportare nei processi aziendali, secondo lo studio di IBM vi sarebbe una componente tutt’altro che trascurabile di realtà che nutrirebbe ancora una serie di perplessità nei confronti della AI, legate in parte ad una scarsa conoscenza sulle soluzioni da adottare, sui consulenti a cui affidarsi ma soprattutto ad una scarsa fiducia nelle proprie capacità di gestione.
Tali timori interessano almeno il 20% del campione intervistato, che rileva la difficoltà nel garantire la sicurezza delle informazioni, una governance adeguata ad implementare una strategia data-driven e tutti gli aspetti relativi al data management, a partire dalla gestione dei dati provenienti da varie sorgenti, in differenti formati.
Eppure, nonostante numerosi casi di successo, sono ancora parecchie le imprese che nutrono alcuni dubbi. Le preoccupazioni espresse dai manager sono relative soprattutto alla capacità della propria azienda di gestire adeguatamente le informazioni: circa il 20% del campione intervistato evidenzia difficoltà nel garantire la sicurezza delle informazioni, nel saper gestire la governance, nel riuscire a gestire dati da differenti sorgenti e in diversi formati e nell’integrare i dati stessi nei vari servizi cloud utilizzati. Tale fattore introduce inoltre le complessità a livello IT legate alla gestione del multicloud.
Secondo IBM le principali barriere di adozione nei confronti dell’intelligenza artificiale sarebbero infatti legate a cinque fattori ostativi:
- La carenza di competenze specifiche sulle tecnologie e l’applicazione dell’intelligenza artificiale (34%)
- Costi elevati nell’implementazione della AI nei processi (29%)
- Mancanza di strumenti e piattaforme tecnologiche per sviluppare i modelli di AI e machine learning (25%)
- Elevata complessità dei progetti di integrazione, con relative difficoltà nella scalabilità delle architetture IT dedicate (24%)
- Generale complessità nella gestione dei dati (24%)
Intelligenza artificiale e sostenibilità ambientale
Un ulteriore aspetto che emerge dalla ricerca pubblicata da IBM si focalizza sull’impatto che la AI è in grado di determinare sulla sostenibilità ambientale, soprattutto quando entrano in giorno i ben noti parametri ESG, sempre più rilevanti nei bilanci aziendali.
Secondo IBM, soltanto una piccola percentuale di aziende al momento non considera la sostenibilità ambientale un tema prioritario nel contesto delle proprie strategie: il 6% delle grandi realtà enterprise e il 9% delle PMI. In particolare, l’intelligenza artificiale ha dimostrato di saper offrire un contributo importante per raggiungere gli obiettivi di decarbonizzazione attraverso il miglioramento dell’efficienza dei processi (37%), per acquisire informazioni più precise sui consumi e sulle emissioni dei sistemi aziendali (33%), per automatizzare le operazioni complesse (29%), e per realizzare insight su temi ESG sulla base dell’enorme quantità di dati raccolta in tempo reale dai sistemi IoT (29%).
Contattaci
Ultime News Analytics
-
-
Data lake vs data warehouse: 10 differenze chiave
13 Agosto 2023 -
Data mart: cos’è, tipologie e struttura
2 Agosto 2023 -
ETL (Extract, Transform, Load): Cos’è e come funziona
28 Luglio 2023 -
-
Data integration: cos’è, come funziona e casi d’uso
3 Luglio 2023 -
-
-
-
Che cosa si intende per overfitting e come evitarlo
24 Marzo 2023