L’adozione dell’intelligenza artificiale per le imprese non rappresenta solo una leva sperimentale, ma un’infrastruttura di trasformazione organizzativa. È quanto evidenziato all’interno del nuovo rapporto di Aspen, realizzato in collaborazione con Intesa Sanpaolo, in cui emerge come l’IA svolga già un ruolo determinante in numerose organizzazioni.
A fronte di un campione di 34 aziende selezionate dall’indagine, oltre la metà (56%) registra un aumento della produttività, mentre il 32% nota un miglioramento delle capacità decisionali. Quasi il 30% delle aziende segnala però impatti ancora limitati, soprattutto a causa del nodo delle competenze. L’elemento principale di ritardo resta la governance. Il 50% delle organizzazioni si colloca ancora in uno stadio iniziale della definizione di modelli di responsabilità sull’intelligenza artificiale. Sul piano industriale e organizzativo, la questione decisiva non riguarda soltanto la disponibilità degli strumenti, ma la capacità di integrarli in modo coerente nei processi.
“Ciò è particolarmente evidente nel caso delle piccole e medie imprese – si legge nell’analisi -, dove i rallentamenti nell’adozione non dipendono da una sola causa, ma da una combinazione di fattori: costi, incertezza sul ritorno dell’investimento, carenza di competenze, frammentazione dei dati, complessità di integrazione, timori legati alla riservatezza e difficoltà nel portare i casi d’uso oltre la fase esplorativa”. Sul piano dei fattori abilitanti, emergono invece con maggiore incidenza la sicurezza e cybersicurezza (56%), la qualità e disponibilità dei dati (47%) seguite dalle competenze (44%) e i vincoli normativi e di compliance (41%). Nonostante il questionario “non sia rappresentativo in senso statistico”, si legge, il rapporto contribuisce ad individuare alcune priorità strategiche al fine di superare l’attuale fase di adozione frammentata. Riguardano, prima di tutto, il rafforzamento dei modelli di governance e uno sviluppo maggiormente diffuso delle competenze. Poi anche l’introduzione di sistemi strutturati di misurazione, controllo e monitoraggio, oltre all’affidabilità dei dati.
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