Gap di governance nell’adozione dell’Intelligenza Artificiale: un rischio per il ROI
L'adozione dell'Intelligenza Artificiale nelle imprese è in crescita, ma i gap di governance possono compromettere il ritorno sugli investimenti.
In Breve
- Qual è l'impatto dei gap di governance sull'AI?
- I gap di governance possono compromettere il ROI delle iniziative di intelligenza artificiale, causando perdite significative.
- Quanto investe il Regno Unito in intelligenza artificiale?
- Durante la London Tech Week, il Regno Unito ha annunciato oltre 6 miliardi di sterline di nuovi investimenti legati all'AI.
- Qual è la percentuale di aziende che riportano un ritorno positivo dall'AI?
- Solo il 31% delle aziende che usano AI riporta un ritorno positivo.
Negli ultimi anni, le imprese hanno incrementato significativamente gli investimenti nell’Intelligenza Artificiale (AI), spingendo verso una rapida adozione di tecnologie avanzate. Tuttavia, questa corsa all’innovazione ha spesso superato la capacità delle aziende di misurare, governare e spiegare il valore reale di tali investimenti. Secondo recenti rapporti, durante la London Tech Week, il Regno Unito ha annunciato oltre 6 miliardi di sterline di nuovi investimenti legati all’AI, consolidando la sua posizione come leader europeo nel settore.
L’AI trova applicazione in vari ambiti, dal customer service alla gestione della conoscenza, fino allo sviluppo software e alle operazioni interne. Le implementazioni si sono evolute da semplici assistenti virtuali a sistemi integrati nei flussi di lavoro, capaci di eseguire più operazioni, recuperare informazioni e invocare strumenti per completare compiti specifici. Tuttavia, misurare il ritorno sugli investimenti in AI si rivela complesso, poiché l’utilizzo può essere distribuito tra diversi dipartimenti e applicazioni, rendendo difficile attribuire un valore concreto.
Un aspetto critico è la mancanza di una definizione chiara di cosa costituisce il successo. Senza obiettivi ben definiti, le aziende rischiano di misurare l’attività piuttosto che il valore reale generato. Inoltre, la spesa per l’AI può frammentarsi tra licenze, modelli, infrastrutture e servizi, complicando ulteriormente la visione d’insieme del valore creato.
Le perdite dovute a iniziative di trasformazione e AI che non raggiungono gli obiettivi sono significative. Si stima che le grandi imprese del Regno Unito possano perdere fino a 67 miliardi di sterline all’anno per progetti che non producono risultati positivi. In un campione di 500 decision maker senior, solo il 31% delle aziende che utilizzano AI ha riportato un ritorno positivo.
Un fattore determinante in questa situazione è la governance. La visibilità sui costi è percepita come il principale ostacolo da oltre il 51% dei leader IT, seguita dalla complessità della governance, indicata dal 47%. C’è una discrepanza tra la fiducia percepita nella governance di ambienti come Microsoft 365 e la realtà: il 29% degli intervistati ha segnalato che strumenti AI hanno rivelato dati sensibili che non avrebbero dovuto essere accessibili, mentre l’8% non è certo se ciò sia avvenuto.
I gap di governance non solo generano costi nascosti, ma aumentano anche il rischio di errori e inefficienze. Strumenti duplicati, necessità di convalide aggiuntive, rilavorazioni e indagini sulla sicurezza contribuiscono a un aumento dei costi operativi. Per recuperare il controllo, le aziende devono migliorare la visibilità sull’uso e sui costi dell’AI, stabilire responsabilità chiare sugli esiti e creare un ambiente informativo ben governato. Ciò include la riduzione di contenuti ridondanti, la gestione appropriata degli accessi e l’identificazione di fonti autorevoli.
Le pratiche operative degli impiegati sono fondamentali: distinguere bozze da materiale approvato, aggiornare tracker e priorità, registrare decisioni e mantenere fonti autorevoli favoriscono interpretazioni corrette da parte di persone e sistemi AI. Gli strumenti che catturano contesto devono rispettare le stesse regole di privacy e accesso delle informazioni generate.
La domanda per i leader non è più se investire in AI, ma se hanno sufficiente visibilità e controllo per comprendere dove l’AI crea valore e dove genera costi. Chi sarà in grado di spiegare cosa fa l’AI, quanto costa e quali benefici misurabili produce, sarà meglio posizionato per scalare le soluzioni e massimizzare il ritorno sugli investimenti.
