In Breve
- Quali sono le principali sfide per le aziende di fascia media nell'adozione dell'AI?
- Le principali sfide includono la carenza di competenze pratiche, basi dati inadeguate e assenza di controlli di governance.
- Come possono le aziende superare il blocco dei progetti AI?
- È necessario inserire l'AI in un ambiente operativo adeguato e affrontare sistemi, dati e controlli in modo integrato.
- Qual è l'importanza della governance nell'adozione dell'AI?
- La governance è fondamentale per formalizzare politiche e controlli operativi riguardanti 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 migliorare la propria competitività. Tuttavia, nonostante il potenziale, il 90% delle aziende che ha iniziato a esplorare l’AI si trova ancora in una fase iniziale o ha progetti bloccati.
Le ragioni di questo rallentamento sono molteplici e possono essere ricondotte a tre principali ostacoli: la carenza di competenze pratiche, l’inadeguatezza delle basi dati e tecnologiche, e l’assenza di adeguati controlli di governance.
Competenze pratiche e team equilibrati
Per affrontare la sfida dell’adozione dell’AI, le aziende devono investire nella formazione di team equilibrati. Questi gruppi devono andare oltre la semplice conoscenza teorica, includendo competenze nella strategia, nella prioritizzazione dei casi d’uso, nella scelta degli strumenti e dei fornitori, nella preparazione dei dati, nell’integrazione, nella sicurezza, nella privacy e nel change management.
Inadeguatezza tecnologica e qualità dei dati
Dal punto di vista tecnologico, molte aziende di fascia media si trovano a dover gestire applicazioni legacy, come ERP, CRM e HRIS, che sono poco integrate tra loro. Inoltre, spesso si confrontano con modelli di dati obsoleti e una scarsa qualità delle informazioni. Questi fattori ostacolano la transizione dai progetti pilota a soluzioni operative di produzione. È fondamentale che la readiness dei dati venga considerata parte integrante della strategia aziendale, piuttosto che un’attività residuale.
Governance e controlli operativi
Un altro aspetto cruciale riguarda i controlli di governance. Le aziende devono formalizzare politiche e controlli operativi in materia di etica, sicurezza e privacy. Per superare il blocco dei progetti, è essenziale inserire l’AI in un ambiente operativo adeguato, affrontando simultaneamente sistemi, dati e controlli. Queste attività possono essere eseguite in parallelo con le implementazioni, se pianificate e integrate correttamente fin dall’inizio.
Verso un futuro sostenibile
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. L’adozione dell’intelligenza artificiale non è solo una questione di tecnologia, ma richiede un approccio strategico e integrato che coinvolga ogni aspetto dell’organizzazione.