Post di Yari Franzini, Group Vice President, Southern Europe, Cloudera – 

Nonostante la promessa di un aumento di produttività, l’adozione diffusa dell’AI in Europa è ancora frenata da problemi di qualità dei dati, sicurezza e carenza di competenze. Per liberarne il pieno potenziale, gli esperti concordano sulla necessità per le aziende di intervenire immediatamente su questi aspetti, implementando una solida governance dei dati, linee guida etiche e programmi di sviluppo della forza lavoro.

Sbloccare il vero valore dell’AI richiede soluzioni che vadano oltre la semplice raccolta di dati. Le aziende hanno bisogno di strumenti che li analizzino su vasta scala, forniscano insight utili per il business e si evolvano con le nuove tecnologie.

Misurare la rivoluzione della produttività: l’impronta economica dell’AI

L’aumento di produttività promesso dall’AI è al centro del dibattito economico. Un rapporto dell’OCSE analizza i meccanismi chiave che guidano questa crescita:

• – Automazione delle attività di routine: l’AI automatizza le attività ripetitive, come l’inserimento dati o la pianificazione degli appuntamenti, lasciando al personale più tempo per task creativi o strategici. McKinsey prevede che l’automazione potrebbe interessare il 30% delle ore lavorate a livello globale entro il 2030; un cambiamento che richiede investimenti attenti in programmi di riqualificazione e supporto alla transizione per i lavoratori.
• – Aumento delle capacità umane: l’AI potenzia le capacità umane, fornendo accesso a enormi quantità di informazioni, identificando modelli e supportando il processo decisionale. La collaborazione uomo-AI è e rimane però fondamentale: l’obiettivo è che gli strumenti supportino le decisioni umane, non le sostituiscano.
• – Ottimizzazione dei processi: gli algoritmi di intelligenza artificiale ottimizzano sistemi e processi complessi, identificano le opportunità di ridurre gli sprechi e migliorano l’efficienza, con risparmi significativi.
• – Personalizzazione: l’intelligenza artificiale consente di personalizzare prodotti e servizi per soddisfare le esigenze dei singoli clienti, aumentandone la soddisfazione e la fedeltà. Ciò richiede un’attenta considerazione della privacy e dell’uso etico dei dati.

Le sfide interconnesse ostacolano il progresso dell’intelligenza artificiale

C’è un paradosso che emerge da un recente sondaggio Cloudera: se il 94% degli intervistati “si fida” dei propri dati, il 55% riporta però che l’accesso ai dati è un processo “molto difficile”. Incoerenza (49%), silos ingovernabili (36%) e volume eccessivo di dati (35%) ne ostacolano la fruizione. Questo scollamento sottolinea l’urgente necessità di un’architettura dati moderna, in grado di fornire dati sicuri, accessibili e affidabili all’interno dell’organizzazione, consentendo di ottenere informazioni tempestive e utili.

Il progresso e la competitività futura dell’Europa dipende dalla sua capacità di innovare e adottare le soluzioni abilitate dall’AI (Designed by Freepik)

Inoltre, l’indagine identifica i rischi per la sicurezza e la conformità come i principali ostacoli all’adozione dell’intelligenza artificiale, con il 74% degli intervistati che esprime preoccupazioni, evidenziando l’imperativo cruciale di integrare solide misure di sicurezza per proteggere sia i dati che gli algoritmi. La mancanza di una formazione adeguata e di talenti in grado di implementare e mantenere sistemi di intelligenza artificiale sicuri aggrava ulteriormente queste sfide.

Qualità dei dati, sicurezza e competenze non sono problemi isolati, ma piuttosto una triade strettamente intrecciata che richiede sicurezza e governance di livello aziendale. Affrontare queste sfide è fondamentale per creare fiducia e garantire un’adozione responsabile dell’AI.

Sfruttare il potenziale dell’intelligenza artificiale

Per trasformare il potenziale dell’AI in risultati concreti, serve una strategia solida che investa su governance dei dati, sicurezza e competenze. Ecco i pilastri su cui costruire il successo:

• – Padroneggiare i dati: le organizzazioni devono stabilire una solida strategia per garantire l’accesso a dati pertinenti e di alta qualità e all’infrastruttura per gestirli e analizzarli. Ciò richiede di condurre audit sui dati per individuare e correggere i difetti di qualità, oltre all’implementazione di un catalogo di dati volto a favorirne l’individuazione e l’accessibilità.
• – Valorizzazione dei talenti: investire in formazione e sviluppo è fondamentale per coltivare una forza lavoro qualificata in grado di implementare e governare l’AI in modo responsabile. A tal fine, è anche necessario collaborare con le università per sviluppare una generazione di professionisti dell’AI qualificati.
• – Garanzia di un’AI etica e sicura: le organizzazioni devono sviluppare linee guida etiche contro i bias e implementare solide misure di sicurezza per garantire che l’AI sia usata in modo responsabile e che i suoi benefici siano condivisi equamente.
• – Integrazione perfetta: l’AI deve essere vista come una componente indispensabile dell’infrastruttura IT complessiva di un’organizzazione, che richiede una pianificazione e un’esecuzione meticolose per garantire flussi di dati e interoperabilità continui. L’adozione di standard e architetture aperte può facilitare questa integrazione.

Per massimizzare il valore dell’intelligenza artificiale, le aziende dovrebbero iniziare con casi d’uso specifici e scalare le iniziative gradualmente, acquisendo esperienza.

L’imperativo per l’Europa: innovazione, adattabilità e collaborazione

La competitività futura dell’Europa dipende dalla sua capacità di innovare e adottare le soluzioni abilitate dall’AI. Per superare le sfide individuate e sfruttare le opportunità, l’Europa deve dare vita a un ecosistema favorevole all’innovazione, che preveda accesso a finanziamenti, talenti e infrastrutture.

L’Europa deve inoltre promuovere la collaborazione tra ricercatori, imprese e governi per accelerare l’adozione dell’intelligenza artificiale, incentivando la condivisione dei dati, definendo standard comuni e creando normative chiare e favorevoli all’innovazione.

Infine, le aziende devono essere agili per adattarsi alle dinamiche del mercato e implementare l’AI in diversi ambienti. Questa adattabilità implica l’utilizzo di soluzioni flessibili, aperte e compatibili con diversi modelli di implementazione (on-premise, cloud, ibrido).