In Breve
- Quali sono le sfide principali per le aziende di fascia media nell'adozione dell'AI?
- Le principali sfide includono la carenza di competenze pratiche, basi dati inadeguate e assenza di governance.
- Come possono le aziende superare i blocchi nei progetti di AI?
- È fondamentale inserire l'AI nell'ambiente operativo corretto e pianificare in modo integrato sistemi, dati e controlli.
- Qual è il ruolo delle competenze nel successo dell'adozione dell'AI?
- Un team equilibrato con competenze in strategia, integrazione e sicurezza è essenziale per il successo.
L’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) ha raggiunto una fase di ampia diffusione, creando opportunità significative per le aziende di fascia media. Queste realtà, grazie alla loro maggiore agilità, sono in una posizione favorevole per sfruttare i benefici dell’AI. Tuttavia, un dato preoccupante emerge: il 90% delle aziende che hanno iniziato a esplorare l’AI si trova ancora in fase iniziale o ha progetti bloccati.
Le ragioni di questo rallentamento possono essere ricondotte a tre principali fattori: la carenza di competenze pratiche, l’inadeguatezza delle basi dati e tecnologiche, e l’assenza di guardrail di governance. Per affrontare queste sfide, è fondamentale che le aziende costruiscano un team equilibrato, capace di andare oltre la semplice conoscenza teorica. Questo team deve includere competenze in strategia, prioritizzazione dei casi d’uso, scelta di strumenti e fornitori, preparazione dei dati, integrazione, sicurezza, privacy e change management.
Dal punto di vista tecnologico, molte aziende di fascia media si trovano a dover gestire applicazioni legacy come ERP, CRM e HRIS, che spesso non sono integrate tra loro. Inoltre, i modelli di dati obsoleti e la scarsa qualità delle informazioni possono ostacolare la transizione dai progetti pilota a soluzioni operative. È cruciale che la readiness dei dati venga considerata come parte integrante della strategia aziendale e non come un’attività residuale.
In aggiunta, i controlli di governance, etica, sicurezza e privacy devono essere formalizzati attraverso politiche e controlli operativi. Per superare i blocchi nei progetti di AI, è necessario inserire l’AI nell’ambiente operativo corretto, affrontando in modo simultaneo sistemi, dati e controlli. Queste attività possono essere eseguite in parallelo con le implementazioni, purché siano pianificate e integrate fin dall’inizio.
Con una chiara consapevolezza dei problemi e investimenti mirati in team e infrastrutture, le aziende di fascia media possono sfruttare la propria agilità per trasformare i progetti pilota in valore misurabile e sostenibile. L’intelligenza artificiale non è solo una tecnologia del futuro, ma una realtà che può portare a significativi vantaggi competitivi se affrontata con la giusta strategia.
