Intelligenza artificiale: i progetti ci sono, manca la strategia
In campo intelligenza artificiale le imprese sono ancora indietro a livello strategico, anche se gli effetti positivi delle tecnologie sono evidenti
L'approccio delle aziende alla intelligenza artificiale è mediamente orientato alla praticità. Il driver principale per l'avvio delle iniziative di AI è infatti l'aumento di produttività, soddisfazione della clientela e business agility. Questi sviluppi dovrebbero venire dalle funzioni di automazione collegate al machine learning.
I risultati positivi delle tecnologie di intelligenza artificiale si vedono, secondo IDC. Ritu Jyoti, Program Vice President, Artificial Intelligence Strategies di IDC, ha sottolineato come "Le aziende che abbracciano l'AI avranno forme di customer engagement migliori e hanno già tassi accelerati di innovazione, più competitività, margini più elevati e dipendenti più produttivi". Non a caso, oltre il 60 percento delle aziende ha registrato cambiamenti al proprio modello di business, dopo l'adozione di elementi di intelligenza artificiale.
Intelligenza artificiale: gli ostacoli
Sull'altro piatto della bilancia vanno messi gli ostacoli percepiti dalle aziende che avviano progetti di intelligenza artificiale. Il campione indagato da IDC cita il costo delle soluzioni di AI, la mancanza di personale preparato, l'avere a disposizione dati non adeguati, partire con aspettative non realistiche. Sono ostacoli che possono facilmente portare a insuccessi grandi e piccoli nei progetti di AI. Un quarto del campione segnala un tasso di insuccesso che arriva sino al 50 percento.IDC sottolinea che le aziende stanno ponendo sempre più attenzione ad aspetti della intelligenza artificiale che sino a qualche tempo fa erano "esoterici". La metà del campione indagato ha un framework entro cui valutare questioni legate all'etica, all'affidabilità e al bias degli algoritmi. E il 25 percento ha definito un ruolo senior responsabile per l'applicazione di questo framework.
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