A playbook for crafting AI strategy
L’adozione e l’implementazione dell’intelligenza artificiale sono diventate tematiche centrali per ogni azienda che ambisce a restare competitiva. Tuttavia, un nuovo report della MIT Technology Review, in collaborazione con Boomi, evidenzia un paradosso che chiunque sia coinvolto nel mondo digitale non può ignorare: l’AI non sta fallendo a causa della tecnologia, ma a causa della leadership. Nonostante l’entusiasmo che circonda le potenzialità delle soluzioni AI, una serie di ostacoli relativi alla gestione, ai dati e alla governance stanno ostacolando una vera e propria adozione su larga scala. Quello che emerge chiaramente, quindi, è che il problema non risiede nell’AI stessa, ma nelle strutture aziendali che non sono pronte a sfruttarla pienamente.
La Verità Sui Dati e L’Infrastruttura Legata All’AI
Il 95% delle aziende utilizza l’intelligenza artificiale in qualche forma, ma solo il 6% ha veramente scalato le proprie operazioni grazie a questa tecnologia. Cosa sta bloccando il progresso? Non si tratta di modelli insufficientemente avanzati o di AI “imperfetta”, ma di un problema che riguarda principalmente i dati e l’infrastruttura. La vera sfida è la qualità e la disponibilità dei dati, e non i modelli AI in sé. Le aziende faticano ad ottenere dati sufficientemente puliti, strutturati e accessibili in tempo reale. Sistemi legacy obsoleti, processi manuali e la scarsa “liquidità dei dati” sono tra gli ostacoli principali che impediscono l’adozione su larga scala dell’AI.
Molte organizzazioni non sono ancora in grado di garantire l’accesso ai dati necessari in modo fluido e continuo. Quando i dati sono frammentati o difficili da integrare tra più piattaforme, le applicazioni AI non possono funzionare al loro massimo potenziale, creando un divario tra ciò che la tecnologia potrebbe fare e ciò che effettivamente riesce a fare.
Il Dilemma delle Piccole e Medie Imprese e l’Eccessivo Costo dell’AI
Un altro punto cruciale che emerge è la condizione delle aziende di medie dimensioni, quelle con fatturato tra i 500 milioni e il miliardo di dollari. Queste imprese si trovano in una posizione difficile: non hanno le risorse per investire in infrastrutture AI complete, ma allo stesso tempo non possono permettersi di ignorare le tecnologie emergenti. La situazione è paradossale. Se da un lato non possono fare a meno dell’AI per restare competitive, dall’altro lato non dispongono del capitale necessario per costruire e mantenere le infrastrutture AI. Questo diventa ancora più complesso quando si considera che i modelli di costo legati all’AI sono tutt’altro che ottimizzati. Oltre agli investimenti iniziali in hardware e software, le spese per l’energia, la conformità alle normative e la necessità di reingegnerizzare continuamente i sistemi in uso per integrare nuove soluzioni sono costi spesso non previsti, ma che gravano pesantemente sui bilanci aziendali.
I Rischi di Governance e Sicurezza nell’AI
Oltre agli ostacoli legati ai costi e ai dati, c’è anche una crescente preoccupazione per i rischi legati alla governance dell’AI. I bias nei modelli, i pericoli di “hallucinations” (ossia quando un’AI genera contenuti non accurati o non reali) e le minacce alla sicurezza informatica sono preoccupazioni reali e immediate per le aziende che cercano di implementare soluzioni AI. La governance di questi sistemi è complessa, e senza politiche chiare e protocolli di controllo adeguati, le aziende rischiano di affrontare non solo problemi etici, ma anche danni reputazionali gravi. Le normative per la protezione dei dati e la privacy, ad esempio, possono creare frizioni con la necessità di “allenare” modelli di AI su vasti volumi di dati sensibili.
La Tendenza degli AI Generici e L’Illusione di un Vantaggio Duraturo
Un altro errore comune è quello di affidarsi a soluzioni AI generiche come i chatbot o i copiloti, che oggi sono diffusissimi ma non offrono vantaggi reali a lungo termine. Questi strumenti, pur essendo utili per compiti specifici, non contribuiscono a creare un vantaggio competitivo duraturo. Le aziende che puntano esclusivamente su queste tecnologie si accontentano di un’illusione di innovazione, senza comprendere che la vera differenza competitiva nasce dalla capacità di integrare l’AI in modo profondo e strategico nelle operazioni aziendali, senza limitarsi a strumenti superficiali.
La Chiave del Successo: Ripensare i Modelli Operativi
L’elemento distintivo tra le aziende che faranno effettivamente la differenza nel panorama dell’AI sarà la capacità di ripensare i propri modelli operativi. La sfida non è tanto quella di essere i primi a lanciare un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM), quanto quella di essere i primi a ottimizzare e adattare i propri modelli aziendali per integrare l’intelligenza artificiale in modo che aggiunga valore vero e tangibile. Questo implica una revisione profonda delle strutture organizzative, dei flussi di lavoro e delle competenze, per fare in modo che l’AI non sia una “bellezza tecnologica” fine a sé stessa, ma un motore che accelera la produttività e l’efficienza.
Conclusioni: Leadership, Dati e Costi Come Fattori Determinanti
In definitiva, la vera frizione per l’adozione dell’AI risiede nelle capacità di leadership, nella gestione dei dati, nella struttura dei costi e nella valutazione dei rischi. La tecnologia è pronta, ma le aziende devono evolvere nei loro approcci strategici per sbloccarne il potenziale. Le organizzazioni che comprenderanno l’importanza di questi aspetti e sapranno navigare tra i rischi e le opportunità, saranno quelle che emergeranno come leader nel panorama dell’intelligenza artificiale.