In Breve
- Quali sono le opportunità per le aziende di fascia media nell'adozione dell'AI?
- Le aziende di fascia media possono migliorare la loro competitività sfruttando l'agilità e implementando soluzioni AI efficaci.
- Quali sono le principali sfide nell'adozione dell'AI?
- Le sfide principali includono la carenza di competenze pratiche, l'inadeguatezza delle basi dati e la mancanza di governance adeguata.
- Come possono le aziende superare i blocchi nei progetti di AI?
- È fondamentale inserire l'AI in un ambiente operativo adeguato e affrontare simultaneamente sistemi, dati e controlli.
L’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) ha raggiunto una fase mainstream, offrendo alle aziende di fascia media un’opportunità unica per migliorare la propria competitività. Tuttavia, nonostante la loro maggiore agilità, il 90% delle aziende che ha iniziato a esplorare l’AI si trova ancora in una fase iniziale o ha progetti bloccati.
Le ragioni di questo rallentamento sono riconducibili a tre fattori principali: la carenza di competenze pratiche, l’inadeguatezza delle basi dati e tecnologiche, e l’assenza di un’adeguata governance. Per superare queste sfide, è fondamentale che le aziende di fascia media sviluppino un team equilibrato, capace di andare oltre la semplice conoscenza teorica. Questo team deve essere in grado di affrontare vari aspetti, dalla strategia e prioritizzazione dei casi d’uso, alla scelta degli strumenti e fornitori, fino alla preparazione dei dati, integrazione, sicurezza e gestione del cambiamento.
Dal punto di vista tecnologico, molte aziende 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 rappresentano ostacoli significativi nella transizione dai progetti pilota a soluzioni operative. È cruciale che la preparazione dei dati venga considerata parte integrante della strategia aziendale, piuttosto che un’attività secondaria.
Un altro aspetto fondamentale riguarda i controlli di governance. Le politiche relative all’etica, alla sicurezza e alla privacy devono essere formalizzate attraverso controlli operativi chiari. Per superare il blocco dei progetti, è necessario inserire l’AI in un ambiente operativo adeguato, affrontando simultaneamente le questioni relative ai sistemi, ai dati e ai controlli. Queste attività possono essere eseguite in parallelo con le implementazioni, a patto che siano pianificate e integrate fin dall’inizio.
Con una consapevolezza chiara 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’adozione dell’intelligenza artificiale non è solo una questione di tecnologia, ma richiede un approccio strategico e integrato che coinvolga tutti gli aspetti dell’organizzazione.
