L’Intelligenza Artificiale (IA) generativa è diventata una priorità di investimento per molte imprese italiane. Tuttavia, nonostante l’entusiasmo, la sua implementazione completa è ancora limitata. Un recente studio condotto da Coleman Parkes Research per conto di SAS evidenzia che solo il 3% delle aziende italiane ha implementato soluzioni IA avanzate. Questo articolo esplora le sfide principali e le opportunità legate all’adozione dell’IA generativa nelle aziende italiane.

Adozione dell’IA generativa

• Implementazione sperimentale: Il 30% delle aziende italiane ha iniziato a sperimentare la tecnologia IA nei propri sistemi.
• Previsioni di adozione: Un ulteriore 30% prevede di adottare l’IA generativa nei prossimi 12 mesi, mentre un altro 31% lo farà entro due anni.
• Implementazione completa: Solo il 3% delle aziende è riuscito a completare l’implementazione di soluzioni IA generative.

Percezione e potenzialità

• Percezione positiva: Sei decision-maker italiani su dieci vedono l’IA generativa come un significativo miglioramento per l’esperienza dei clienti e un importante driver di innovazione.
• Aumento della produttività: L’entusiasmo per le potenzialità dell’IA nel migliorare la produttività del business e delle persone è elevato.

Ostacoli all’implementazione

• Competenze: La mancanza di competenze adeguate rappresenta una barriera significativa.
• Privacy e sicurezza dei dati: La protezione dei dati e le implicazioni etiche sono preoccupazioni principali.
• Strumenti appropriati: Molte aziende non dispongono degli strumenti necessari per sfruttare appieno l’IA generativa.
• Dataset interni ed esterni: Esistono dubbi sull’uso dei dataset per alimentare i modelli IA.
• Ritorni sugli investimenti: Le aziende sono incerte sui benefici economici derivanti dall’implementazione dell’IA.
• Integrazione con sistemi preesistenti: La difficoltà di integrare l’IA con i sistemi esistenti rallenta l’adozione.

Governance e misurazione

• Framework di governance: Solo il 4% delle aziende ha implementato un framework di governance per l’IA generativa.
• Misurazione dei bias: Meno del 10% delle aziende ha sistemi di misurazione dei bias nei modelli IA.
• Policy d’uso: Nel 48% dei casi, le aziende non hanno ancora definito policy d’uso per l’IA generativa.

Infrastruttura dati intelligente

• Infrastruttura dati: Un’infrastruttura dati intelligente è cruciale per il successo delle iniziative IA.
• Unificazione dei dati: Superare l’ostacolo dei sistemi dati frammentati e adottare un’architettura dati unificata riduce il rischio di fallimento dei progetti IA.

Sebbene solo il 18% dei manager italiani ammetta di avere una comprensione limitata della tecnologia IA, la strada da percorrere è ancora lunga. L’IA generativa offre grandi possibilità, ma necessita di piattaforme tecnologiche dedicate e dati di qualità per essere efficace. L’implementazione di un’infrastruttura dati intelligente è essenziale per garantire il successo a lungo termine dei progetti IA e i risultati di business ad essi associati.