Trustworthy AI: come governance e trasparenza possono aumentare il ROI fino a 15 volte
Un'analisi di SAS evidenzia come l'adozione di pratiche di Trustworthy AI possa incrementare significativamente il ritorno sugli investimenti per le aziende.
In Breve
- Qual è l'impatto della Trustworthy AI sul ROI?
- L'adozione di pratiche di Trustworthy AI può incrementare il ROI fino a 15 volte.
- Quali sono i principali vantaggi dell'affidabilità dell'IA?
- Le aziende impegnate per l'affidabilità dell'IA ottengono performance migliori su 13 indicatori aziendali.
- Quanto è diffusa l'ottimizzazione dei dati nelle imprese?
- Solo il 17,5% delle imprese ha un'infrastruttura dati ottimizzata per supportare l'IA agentica.
Un’analisi condotta da SAS, in collaborazione con IDC, ha rivelato che l’adozione di pratiche di Trustworthy AI può incrementare il ritorno sugli investimenti (ROI) delle aziende fino a 15 volte rispetto all’uso di sistemi privi di adeguati controlli. Questo studio sottolinea l’importanza della governance, della trasparenza dei dati e della spiegabilità nell’implementazione dell’intelligenza artificiale.
Le organizzazioni che adottano protocolli rigorosi riguardo alla qualità dei dati, alla tracciabilità e all’auditabilità riescono a raddoppiare i risultati economici derivanti dall’implementazione dell’IA. Al contrario, meno del 5% delle aziende che non hanno implementato tali processi riporta ritorni analoghi.
Un aspetto critico emerso dallo studio è l’assenza di spiegabilità, che limita l’efficacia dei sistemi di IA. Infatti, l’incapacità degli algoritmi di motivare le proprie decisioni porta fino al 97,2% degli utenti a intervenire manualmente per correggere o modificare i risultati, vanificando i guadagni di produttività. Inoltre, la fiducia degli operatori diminuisce con l’aumentare dell’autonomia dei sistemi: si passa dal 76% di fiducia per l’IA generativa al 66% per l’IA agentica.
Lo studio indica che le imprese impegnate a garantire l’affidabilità dell’IA ottengono performance superiori su 13 indicatori aziendali, tra cui contenimento dei costi, crescita del fatturato ed esperienza del cliente. Inoltre, l’85% delle aziende più avanzate prevede un aumento superiore al 10% degli investimenti in governance dell’IA nell’anno in corso.
Tuttavia, un limite comune riscontrato è l’architettura informativa: solo il 17,5% delle imprese dispone di un’infrastruttura dati pienamente ottimizzata per supportare l’IA agentica. Al contrario, solide fondamenta dati quadruplicano la probabilità di ottenere un ROI elevato.
L’adozione di framework strutturati varia notevolmente a seconda del settore. Nel settore bancario, l’85% delle aziende ad alta maturità ha linee guida di governance definite, rispetto al 29% dei ritardatari. Nel settore pubblico, il 41% dei leader pianifica aumenti di spesa superiori al 20% per l’IA affidabile, mentre nelle scienze della vita la penetrazione dell’IA su scala aziendale è del 23%.
Bryan Harris, CTO di SAS, ha sottolineato che anche gli agenti avanzati possono registrare tassi di errore superiori al 25% nelle attività complesse. Per garantire accuratezza e ripetibilità, è fondamentale integrare competenze di dominio nei workflow agentici, mantenendo le persone al centro dei controlli. Chris Marshall, Vice President di IDC, ha aggiunto che supervisione, spiegabilità, responsabilità e solide basi dati sono prerequisiti essenziali per scalare con successo l’autonomia dell’IA.
