In Breve
- Cosa è la Trustworthy AI?
- La Trustworthy AI si riferisce a pratiche di intelligenza artificiale basate su governance, trasparenza dei dati e spiegabilità.
- Qual è l'impatto della governance sul ROI?
- L'adozione di pratiche di governance può aumentare il ROI fino a 15 volte.
- Quali settori stanno investendo di più in IA affidabile?
- Il settore bancario e quello pubblico sono tra i più attivi nell'investire in IA affidabile.
Secondo un’analisi condotta da SAS in collaborazione con IDC, l’adozione di pratiche di Trustworthy AI, caratterizzate da governance rigorosa, trasparenza dei dati e spiegabilità, può incrementare notevolmente il ritorno sugli investimenti (ROI) delle aziende. I risultati mostrano che le organizzazioni che implementano tali pratiche hanno la possibilità di ottenere un ROI fino a 15 volte superiore rispetto a quelle che non dispongono di controlli adeguati.
Le aziende che seguono protocolli rigorosi riguardo alla qualità dei dati, alla tracciabilità e all’auditabilità riescono a raddoppiare i risultati economici derivanti dall’implementazione dell’intelligenza artificiale. Al contrario, meno del 5% delle aziende che non adottano tali processi riporta ritorni analoghi.
Un aspetto critico evidenziato dallo studio è l’importanza della spiegabilità nei sistemi di intelligenza artificiale. L’incapacità degli algoritmi di giustificare le proprie decisioni porta fino al 97,2% degli utenti a intervenire manualmente per correggere o modificare i risultati, vanificando i guadagni di produttività. Inoltre, la fiducia degli operatori diminuisce con l’aumentare dell’autonomia dell’IA: dal 76% per l’IA generativa al 66% per l’IA agentica.
Lo studio ha inoltre rilevato che le aziende impegnate per l’affidabilità dell’IA ottengono performance superiori su 13 indicatori aziendali, tra cui contenimento dei costi, crescita del fatturato e miglioramento dell’esperienza del cliente. Non sorprende quindi che l’85% delle aziende più avanzate preveda un aumento degli investimenti in governance dell’IA superiore al 10% nell’anno corrente.
Tuttavia, un limite significativo rimane nell’architettura informativa delle aziende: solo il 17,5% delle imprese dispone di un’infrastruttura dati pienamente ottimizzata per supportare l’IA agentica. Le aziende con fondamenta dati solide hanno invece quattro volte più probabilità di ottenere un ROI elevato.
La diffusione di framework strutturati per l’adozione dell’IA varia significativamente tra i diversi settori. Nel settore bancario, per esempio, l’85% delle aziende ad alta maturità ha linee guida di governance definite, rispetto al 29%% dei ritardatari. Nel settore pubblico, il 41%% dei leader prevede aumenti di spesa superiori al 20%% per l’IA affidabile, mentre nelle scienze della vita la penetrazione dell’IA su scala aziendale è attualmente del 23%%.
Infine, Bryan Harris, CTO di SAS, sottolinea che anche gli agenti avanzati possono registrare tassi di errore superiori al 25%% nelle attività complesse. Per garantire accuratezza e ripetibilità, è fondamentale integrare competenze di dominio nei workflow agentici, mantenendo le persone al centro dei controlli. Chris Marshall, Vice President di IDC, evidenzia che supervisione, spiegabilità, responsabilità e solide basi dati sono prerequisiti essenziali per scalare con successo l’autonomia dell’IA.
