Competenze, dati e fiducia: i 3 ostacoli all’adozione dell’AI nelle aziende

Secondo un report commissionato da IBM, From Roadblock to Scale: The Global Sprint Towards AI, recenti progressi in una serie di tecnologie così come sforzi di formazione e riqualificazione delle competenze stanno causando un veloce decollo del tasso di esplorazione e adozione dell'AI [...]
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L’intelligenza artificiale rappresenta la più grande opportunità economica del nostro tempo. Eppure, l’adozione da parte delle aziende è inferiore rispetto alle stime che prevedono entro il 2030 un aumento del PIL di 16 miliardi di dollari. La lenta adozione dell’AI a livello globale dipende dalla mancanza di competenze e strumenti, dal lock-in dei fornitori e dalla mancanza di fiducia. Ma, fino a poco tempo fa, uno dei più grandi ostacoli è stato di carattere culturale.

Secondo un nuovo report commissionato da IBM in collaborazione con Morning Consult, From Roadblock to Scale: The Global Sprint Towards AI, recenti progressi in una serie di tecnologie dalla preparazione dei dati, al rilevamento delle distorsioni o bias, così come sforzi di formazione e riqualificazione delle competenze stanno causando un veloce decollo del tasso di esplorazione e adozione dell’AI. Rob Thomas, General Manager, IBM Data e AI, prevede una crescita esponenziale dell’adozione dell’AI nei prossimi 18/24 mesi, con un raggiungimento dell’80-90% delle aziende.

IBM ha intervistato 4514 senior business decision-maker in tre regioni (Stati Uniti, Europa e Cina) dal 10 ottobre al 22 ottobre 2019 con l’obiettivo di indagare gli ostacoli all’adozione dell’AI e le strategie di implementazione che le imprese prevedono di adottare. I risultati forniscono uno sguardo da insider su come i tassi di adozione si dividono per settore e geografia, come la tecnologia viene distribuita e da chi, e sugli ostacoli alla visualizzazione di questa tecnologia di trasformazione distribuita su larga scala.

Le competenze sono un ostacolo, ma gli investimenti aumentano

Il 37% degli intervistati ritiene che una limitata competenza o conoscenza dell’AI sia un ostacolo significativo alla corretta adozione dell’AI, con crescenti complessità e silos di dati (31%) e la mancanza di strumenti per lo sviluppo di modelli di AI (26%).

Tuttavia, per tutti i settori di tutte e tre le regioni, la maggior parte delle aziende globali ha implementato l’AI nel proprio business (34%) o sta intensificando le fasi esplorative (39%). Le grandi aziende guidano questa tendenza con il 45% delle aziende superiori a 1.000 che adottano l’AI rispetto al 29% delle aziende sotto i 1.000 dipendenti.  A livello globale, solo il 2% degli intervistati ha dichiarato di non utilizzare o esplorare l’uso dell’IA.

Le aziende prevedono di investire nell’AI in tutto il corso del 2020, con particolare attenzione all’indebolimento degli ostacoli nei settori chiave.

    • Soluzioni AI proprietarie: 35%
    • Applicazioni off the shelf: 34%
    • Strumenti off the shelf per costruire i propri modelli di AI: 33%
    • Reskilling e sviluppo della forza lavoro: 33%
    • Incorporamento dell’AI nelle applicazioni e nei processi correnti: 28%
    • R&S: 26%

L’utilizzo dell’AI e il rapporto col Cloud

L’uso della tecnologia riduce il costo dell’esecuzione di compiti ripetitivi. Al contempo, il valore dell’esecuzione delle restanti funzioni mission-critical aumenta, soprattutto per le attività che richiedono fondazioni nell’abilità intellettuale e nell’intuizione, flessibilità fisica, buon senso, giudizio, intuizione, creatività e capacità di elaborare il linguaggio naturale.

Le aziende che stanno ancora esplorando l’AI, indipendentemente dal paese, sono equamente divise se intendono utilizzare l’AI per un lavoro specifico basato su progetti (48%) o distribuirla in tutta l’azienda (46%). Delle aziende che implementano l’AI, il 40% sta sviluppando un Proof of Concept per progetti AI-based o AI-assisted e il 40% utilizza applicazioni predefinite, ovvero chatbot.

Con il 36%, la sicurezza dei dati si conferma la finalità principale che spinge le società ad utilizzare soluzioni di intelligenza artificiale. Seguono:

  • Automation of Processes (31%)
  • Virtual assistants/chatbots  (26%)
  • Business Process Optimization (24%)
  • Sensor Data Analysis (Internet of Things) (24%)
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Cloud
Hybrid cloud

Intelligenza artificiale e cloud sono interconnessi: le società che hanno già adottato l’AI al proprio interno si stanno muovendo verso nuove forme di cloud, sia ibrido che multicloud. Non esiste un unico approccio al collegamento tra AI e cloud, con una vasta gamma di aziende che sceglie il cloud privato e altre che adottando un cloud ibrido.

Il lock-in dei fornitori è un problema per le aziende di tutto il mondo, con un impatto sul 53% degli intervistati. Le aziende che attualmente esplorano l’AI sono molto più propense a utilizzare un cloud privato (44% di esplorazione, 27% adottato), mentre le aziende attualmente in distribuzione sono più propense a utilizzare un cloud ibrido (38% adottato, 26% di esplorazione) o multi-cloud ibrido (17% adottato, 8% di esplorazione).

Fiducia: l’AI deve essere equa, sicura e affidabile

Tra le aziende che attualmente esplorano l’AI, il 41% riferisce che il personale non tecnico ci sta lavorando. Questo significa che queste aziende stanno andando oltre la piccola sperimentazione e verso la piena integrazione della tecnologia. Tra le aziende che hanno implementato l’AI, oltre due terzi segnalano personale non tecnico che lavora direttamente con l’AI.

Per le aziende che devono affrontare ostacoli, e le aziende che lavorano per implementare l’AI su larga scala, un fattore rimane universale: la necessità di fidarsi della tecnologia, di poter comprendere con certezza i processi decisionali e la costruzione di una cultura di fiducia a livello aziendale e per una piena integrazione della tecnologia.

La fiducia nell’AI è il fattore principale che contribuisce alla cultura della tecnologia delle aziende in tutti gli intervistati (61%). A livello globale, il 78% degli intervistati in tutti i paesi afferma che è molto o criticamente importante potersi fidare che la produzione della loro AI sia equa, sicura e affidabile.

Essere in grado di spiegare come l’AI è arrivata a una decisione è universalmente importante (83% intervistati globali), ma è particolarmente importante per coloro che attualmente implementano l’AI (92%) rispetto a coloro che attualmente esplorano (75%).

 

 

Immagine fornita da Shutterstock.

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