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Le aziende di fascia media e l’adozione dell’intelligenza artificiale: opportunità e sfide

redazione 2 min di lettura
Adozione dell'intelligenza artificiale nelle aziende

In Breve

Quali sono le sfide principali per le aziende di fascia media nell'adozione dell'AI?
Le principali sfide includono la carenza di competenze pratiche, l'inadeguatezza delle basi dati e tecnologiche, e l'assenza di un sistema di governance adeguato.
Come possono le aziende superare i blocchi nei progetti di AI?
È necessario inserire l'AI nell'ambiente operativo corretto, affrontando sistemi, dati e controlli in modo coordinato.
Perché è importante la preparazione dei dati nell'adozione dell'AI?
La preparazione dei dati deve essere parte integrante della strategia di adozione dell'AI e non un'attività secondaria.

L’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) ha raggiunto un livello di diffusione significativo, e le aziende di fascia media si trovano in una posizione privilegiata per trarne vantaggio. Tuttavia, un sorprendente 90% di queste aziende è ancora in fase iniziale o ha progetti bloccati. Le ragioni di questo rallentamento sono molteplici e possono essere ricondotte a tre principali fattori: la carenza di competenze pratiche, l’inadeguatezza delle basi dati e tecnologiche, e l’assenza di un sistema di governance adeguato.

Per affrontare la questione delle competenze, è fondamentale formare un team equilibrato che non si limiti alla conoscenza teorica, ma che sia in grado di gestire strategia e prioritizzazione dei casi d’uso, scelta degli strumenti e dei fornitori, preparazione dei dati, integrazione, sicurezza, privacy e change management. Questo approccio multidisciplinare è essenziale per garantire che l’implementazione dell’AI sia efficace e sostenibile nel lungo termine.

Dal punto di vista tecnologico, molte aziende di fascia media si trovano a dover fare i conti con applicazioni legacy, come ERP, CRM e HRIS, che non sono ben integrate. Inoltre, modelli di dati obsoleti e una scarsa qualità delle informazioni rappresentano ulteriori ostacoli nella transizione dai progetti pilota a soluzioni operative. È cruciale che la preparazione dei dati venga considerata parte integrante della strategia di adozione dell’AI, piuttosto che un’attività secondaria.

Un altro aspetto fondamentale riguarda la governance. È necessario formalizzare controlli di governance, etica, sicurezza e privacy attraverso politiche e procedure operative chiare. Questo non solo aiuta a garantire la conformità alle normative, ma anche a costruire fiducia tra i clienti e gli stakeholder.

Per superare i blocchi nei progetti di AI, le aziende devono inserire questa tecnologia nel contesto operativo corretto, affrontando in modo coordinato le questioni relative a sistemi, dati e controlli. Queste attività possono essere realizzate in parallelo con le implementazioni, a patto che siano pianificate e integrate fin dall’inizio.

Con una consapevolezza approfondita delle problematiche e investimenti mirati in team e infrastrutture, le aziende di fascia media possono sfruttare la loro agilità per trasformare i progetti pilota in valore misurabile e sostenibile. Questa trasformazione non solo migliora la competitività, ma contribuisce anche a un futuro più innovativo e tecnologicamente avanzato.

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Autore della redazione Agenda Ambiente.