In Breve
- Quali sono le sfide principali per le aziende di fascia media nell'adozione dell'AI?
- Le sfide principali includono la carenza di competenze pratiche, l'inadeguatezza delle basi dati e tecnologiche, e l'assenza di guardrail di governance.
- Come possono le aziende superare i blocchi nei progetti di AI?
- Le aziende possono superare i blocchi integrando l'AI nell'ambiente operativo corretto e affrontando simultaneamente le questioni relative a sistemi, dati e controlli.
- Perché è importante la governance nell'implementazione dell'AI?
- La governance è fondamentale per garantire che l'implementazione dell'AI avvenga in modo responsabile, rispettando etica, sicurezza e privacy.
L’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) ha raggiunto una fase di mainstream, offrendo alle aziende di fascia media un’opportunità unica per sfruttare i benefici di questa tecnologia. Tuttavia, nonostante il potenziale, il 90% delle aziende che ha iniziato a esplorare l’AI si trova ancora in fase iniziale o ha progetti bloccati.
Le ragioni di questo rallentamento sono molteplici e possono essere ricondotte principalmente a tre fattori chiave: la carenza di competenze pratiche, l’inadeguatezza delle basi dati e tecnologiche, e l’assenza di guardrail di governance.
Competenze: un fattore cruciale
Per affrontare le sfide legate all’adozione dell’AI, le aziende necessitano di un team equilibrato che vada oltre la semplice conoscenza teorica. È fondamentale che il team copra vari aspetti, tra cui la strategia, 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.
Inadeguatezza tecnologica e dati obsoleti
Molte aziende di fascia media si trovano a dover convivere con applicazioni legacy, come ERP, CRM e HRIS, che sono poco integrate tra loro. Questo porta a modelli di dati obsoleti e a una scarsa qualità delle informazioni, ostacolando la transizione dai progetti pilota a soluzioni operative. È essenziale che la readiness dei dati venga considerata parte integrante della strategia aziendale e non un’attività residuale.
Governance e controlli operativi
Un altro aspetto cruciale è la formalizzazione dei controlli di governance, che includono etica, sicurezza e privacy. È necessario stabilire politiche e controlli operativi chiari per garantire che l’implementazione dell’AI avvenga in modo responsabile e sicuro.
Strategie per superare i blocchi
Per superare i blocchi nei progetti di AI, le aziende devono inserire l’AI nell’ambiente operativo corretto, affrontando simultaneamente le questioni legate a sistemi, dati e 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 dei problemi 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.
