Oggi parlano di intelligenza artificiale davvero tutti, molto probabilmente il tema verrà toccato anche in queste serate di Sanremo, giusto per essere allineati con il resto dell’umanità. Ma qual è lo stato attuale delle aziende in tale ambito? Quali soluzioni stanno implementando attraverso l’AI e quali sono i principali ostacoli allo sviluppo di questa tecnologia? SAS, nota società specializzata nello studio di analytics, ha pubblicato recentemente la ricerca “The Enterprise AI Promise”, indagine svolta nel mese di agosto che ha coinvolto dirigenti di 100 aziende europee nel settore bancario, assicurativo, manifatturiero, retail e governativo.
L’obiettivo della pubblicazione è ovviamente quello di rispondere a tutte queste domande. Domande che senza tanti giri di parole trovano una risposta abbastanza netta: la reazione delle aziende all’intelligenza artificiale è ancora “timida”. I casi concreti di utilizzo dell’AI sono pochi e per lo più embrionali. Il processo di adozione non è rallentato da una mancanza di tecnologia ma nella maggior parte dei casi da una carenza di competenze necessarie a massimizzare il valore della tecnologia AI e da ostacoli organizzativi e sociali più complessi.
Freni e ostacoli
Le aziende che ancora non hanno intrapreso un percorso di sviluppo nell’ambito dell’intelligenza artificiale sono frenate dalla mancanza nel mercato di casi d’uso diffusi, benchmark e best practice che intimidiscono i manager lasciandoli fermi a osservare le strategie e i risultati altrui. Per il 49% dei dirigenti intervistati, la fiducia è una delle principali sfide da affrontare: adottare gli advanced analytics non solo significa fidarsi degli strumenti, ovvero fidarsi degli output dei sistemi “black box”, senza conoscere le procedure seguite per arrivare all’output, ma anche cambiare il modo di lavorare (in un’ottica di team allargati e multidisciplinari), con un approccio organizzativo a network che implica un cambiamento culturale importante.
Un altro freno è rappresentato dalle competenze, il 20% ritiene infatti che le proprie persone siano pronte ad affrontare la sfida dell’AI, mentre il 19% non dispone in azienda di un team di Data Scientist, questo si riflette sulla progettualità e la velocità di adozione delle nuove tecnologie. Assumere Data Scientist per portare nuove competenze all’interno dell’azienda rientra nei piani del 28% degli intervistati, mentre il 32% afferma di voler sviluppare competenze AI nell’ambito dei team esistenti.
Incentivi ad investire sull’intelligenza artificiale
Le aziende che invece hanno abbracciato con coraggio l’AI, rendendola fondamentale all’interno della propria strategia, sono state guidate per il 18% dalla potenziale crescita del business (nuovi prodotti, nuovi mercati, aumento della redditività), per il 16% dalla necessità di rimanere competitivi, per il 15% dalla possibilità di raggiungere elevati livelli di efficienza e per l’11% per migliorare il customer journey e la customer experience.
Questioni etiche
Quando si parla di intelligenza artificiale è inevitabile affrontare il tema dell’etica e degli impatti che si avranno sulle vite delle persone. Il 50% degli intervistati ritiene infatti che la più grande sfida legata all’intelligenza artificiale riguardi il cambiamento del lavoro svolto dall’uomo. Questo potenziale effetto include la perdita di posti di lavoro, ma anche lo sviluppo di nuove professionalità, che richiedono nuove competenze specifiche legate all’intelligenza artificiale.
Circa l’11% dei dirigenti intervistati afferma che sia troppo difficile stimare un lasso di tempo entro il quale poter vedere effetti concreti e diretti sulle nostre vite personali. Tuttavia, il 39% dei dirigenti aziendali intervistati stima un’adozione molto rapida ed esponenziale dell’intelligenza artificiale con impatti diretti sulle persone già nei prossimi cinque anni.
Una conoscenza ancora limitata
La ricerca SAS mostra un quadro di conoscenza dell’AI ancora piuttosto limitato. La maggior parte dei dirigenti intervistati cita come esempi naturali di applicazione dell’AI le self-driving car o le connected car (26%), o gli assistenti vocali (24%). Al momento, in pochi vedono l’AI applicata a contesti più ampi come il decision making automatizzato (16%), la personalizzazione dei servizi di customer care (12%), il supporto di ambiti come quello della Supply Chain (6%) o della sanità (15%).
Le piattaforme sono pronte per l’intelligenza artificiale?
Scopo della ricerca è stato anche indagare lo stato delle infrastrutture richieste dall’intelligenza artificiale. Il 24% degli intervistati ritiene di disporre di un’infrastruttura adeguata per l’intelligenza artificiale, il 24% pensa di dover aggiornare e adattare la propria piattaforma per l’intelligenza artificiale e il 29% non dispone invece di alcuna piattaforma specifica per l’intelligenza artificiale
