In Breve
- Qual è lo stato attuale dell'adozione dell'AI nelle aziende di fascia media?
- Circa il 90% delle aziende di fascia media è ancora in fase iniziale o ha progetti bloccati nell'adozione dell'AI.
- Quali sono le principali sfide per le aziende nell'adozione dell'AI?
- Le principali sfide includono la carenza di competenze pratiche, basi dati inadeguate e mancanza di governance.
- Come possono le aziende superare i blocchi nei progetti di AI?
- È necessario integrare l'AI nell'ambiente operativo corretto, affrontando sistemi, dati e controlli in modo simultaneo.
L’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) ha raggiunto una fase di diffusione significativa, e le aziende di fascia media, grazie alla loro maggiore agilità, sono in una posizione privilegiata per trarne vantaggio. Tuttavia, un’analisi approfondita rivela che circa 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 riassunte in tre aree principali: la carenza di competenze pratiche, l’insufficienza delle basi dati e tecnologiche, e l’assenza di adeguati guardrail di governance.
Per quanto riguarda le competenze, è fondamentale che le aziende dispongano di un team equilibrato. Questo team deve andare oltre la mera conoscenza teorica e includere esperti in strategia, prioritizzazione dei casi d’uso, scelta degli strumenti e dei fornitori, preparazione dei dati, integrazione, sicurezza, privacy e gestione del cambiamento.
Dal punto di vista tecnologico, molte aziende di fascia media si trovano a dover gestire applicazioni legacy come ERP, CRM e HRIS, che spesso sono poco integrate tra loro. Inoltre, modelli di dati obsoleti e una scarsa qualità delle informazioni rappresentano ulteriori ostacoli alla transizione dai progetti pilota a soluzioni operative consolidate. È essenziale che la readiness dei dati venga considerata come parte integrante della strategia aziendale, piuttosto che come un’attività secondaria.
Un altro aspetto cruciale riguarda i controlli di governance. Le politiche relative all’etica, alla sicurezza e alla privacy devono essere formalizzate attraverso controlli operativi chiari e ben definiti. Questo approccio non solo aiuta a mitigare i rischi, ma crea anche un ambiente più favorevole all’innovazione.
Per superare i blocchi nei progetti di AI, è necessario integrare l’AI nell’ambiente operativo corretto, affrontando in modo simultaneo sistemi, dati e controlli. Queste attività possono essere eseguite in parallelo con le implementazioni, a patto che siano pianificate e integrate fin dall’inizio.
Con una consapevolezza chiara 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 rappresenta un’opportunità imperdibile per queste aziende, ma richiede un approccio strategico e ben strutturato.
