In Breve
- Cosa è la Trustworthy AI?
- La Trustworthy AI si riferisce all'adozione di pratiche di intelligenza artificiale basate su governance, trasparenza e spiegabilità.
- Qual è l'impatto della governance sull'ROI?
- L'adozione di pratiche di governance può incrementare il ROI fino a 15 volte rispetto a sistemi privi di controlli.
- Quali sono i settori più avanzati nell'adozione dell'IA?
- Il settore bancario e pubblico mostrano i tassi più elevati di adozione di pratiche di governance per l'IA.
Un recente studio condotto da SAS, in collaborazione con IDC, ha messo in evidenza l’importanza delle pratiche di Trustworthy AI per le aziende che desiderano massimizzare il ritorno sugli investimenti (ROI) derivanti dall’implementazione dell’intelligenza artificiale. Secondo l’analisi, le organizzazioni che adottano rigorosi protocolli di governance, trasparenza dei dati e spiegabilità possono ottenere un ROI fino a 15 volte superiore rispetto a quelle che non dispongono di tali controlli.
Le aziende che implementano pratiche di qualità dei dati, tracciabilità e auditabilità sono in grado di raddoppiare i risultati economici. Al contrario, meno del 5% delle realtà prive di questi processi riesce a ottenere ritorni simili. L’assenza di spiegabilità, infatti, rappresenta un limite significativo per l’efficacia dei sistemi di intelligenza artificiale. Quando gli algoritmi non sono in grado di motivare le loro decisioni, fino al 97,2% degli utenti si trova costretto a intervenire manualmente per correggere o modificare i risultati, vanificando i guadagni di produttività.
Inoltre, la fiducia degli operatori diminuisce con l’aumento dell’autonomia dei sistemi: si stima che il 76% degli utenti si fidi dell’IA generativa, mentre solo il 66%% ripone fiducia nell’IA agentica. Lo studio di SAS ha rivelato che le imprese che si dedicano all’affidabilità dell’IA ottengono performance superiori su 13 indicatori aziendali, tra cui contenimento dei costi, crescita del fatturato e miglioramento dell’esperienza del cliente.
Un altro dato interessante è che l’85% delle aziende più avanzate prevede di aumentare gli investimenti in governance dell’IA di oltre il 10% nell’anno in corso. Tuttavia, un limite comune riscontrato è l’architettura informativa: solo il 17,5% delle imprese ha un’infrastruttura dati completamente ottimizzata per supportare l’IA agentica. Avere fondamenta dati solide può quadruplicare la probabilità di ottenere un ROI elevato.
La variazione nell’adozione di framework strutturati è evidente anche tra i diversi settori. Nel settore bancario, l’85% delle aziende ad alta maturità ha già definito linee guida di governance, rispetto al 29%% dei ritardatari. Nel pubblico, il 41%% dei leader prevede aumenti di spesa superiori al 20%% per l’IA affidabile, mentre nelle scienze della vita la penetrazione dell’IA su scala aziendale è attualmente del 23%%.
Secondo Bryan Harris, CTO di SAS, anche gli agenti avanzati possono presentare 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 sottolineato che supervisione, spiegabilità, responsabilità e solide basi dati sono prerequisiti essenziali per scalare con successo l’autonomia dell’IA.
