In Breve
- Qual è l'impatto della governance nell'IA?
- La governance nell'IA può aumentare il ROI fino a 15 volte.
- Quanto è importante la spiegabilità nell'IA?
- La spiegabilità è cruciale; senza di essa, il 97,2% degli utenti deve intervenire manualmente.
- Qual è la percentuale di aziende con infrastrutture dati ottimizzate per l'IA?
- Solo il 17,5% delle aziende ha infrastrutture dati ottimizzate per l'IA agentica.
Un’analisi condotta da SAS, supportata da dati IDC, mette in luce come l’adozione di pratiche di Trustworthy AI, caratterizzate da governance, trasparenza dei dati e spiegabilità, possa incrementare notevolmente il ritorno sugli investimenti (ROI) aziendali. Secondo lo studio, le organizzazioni che implementano protocolli rigorosi sulla qualità dei dati e sulla loro tracciabilità possono ottenere un ritorno sugli investimenti fino a 15 volte superiore rispetto a quelle che non adottano tali misure.
Le aziende che si impegnano per l’affidabilità dell’intelligenza artificiale riescono a raddoppiare i risultati economici derivanti dall’implementazione di queste tecnologie. Al contrario, meno del 5% delle realtà prive di adeguati controlli riesce a dichiarare ritorni simili. Questa disparità evidenzia l’importanza di una governance solida e di pratiche di trasparenza nell’uso dell’IA.
Un aspetto cruciale emerso dallo studio è che l’assenza di spiegabilità limita notevolmente l’efficacia dei sistemi di intelligenza artificiale. Infatti, l’incapacità degli algoritmi di motivare le proprie decisioni porta fino al 97,2% degli utenti a intervenire manualmente per correggere o modificare i risultati, vanificando così i guadagni di produttività. Inoltre, la fiducia degli operatori tende a diminuire all’aumentare dell’autonomia dei sistemi: si passa dal 76% di fiducia per l’IA generativa al 66% per l’IA agentica.
Lo studio di SAS ha anche rilevato che le imprese che investono nella governance dell’IA ottengono performance superiori su 13 indicatori aziendali, tra cui il contenimento dei costi, la crescita del fatturato e l’esperienza del cliente. Inoltre, l’85% delle aziende più avanzate prevede un aumento degli investimenti in governance dell’IA superiore al 10% nell’anno in corso.
Tuttavia, un limite significativo riscontrato è l’architettura informativa. Solo il 17,5% delle imprese dispone di un’infrastruttura dati completamente ottimizzata per supportare l’IA agentica. È interessante notare che solide fondamenta dati possono quadruplicare la probabilità di ottenere un ROI elevato.
L’adozione di framework strutturati per la governance dell’IA varia notevolmente a seconda del settore. Nel settore bancario, ad esempio, l’85% delle aziende ad alta maturità ha linee guida di governance definite, rispetto al 29% dei ritardatari. Nel settore pubblico, il 41% dei leader pianifica aumenti di spesa superiori al 20%% per l’IA affidabile, mentre nel campo delle scienze della vita la penetrazione dell’IA su scala aziendale è del 23%.
Infine, Bryan Harris, CTO di SAS, ha sottolineato che anche gli agenti avanzati possono registrare tassi di errore superiori al 25%% nelle attività complesse. Per garantire accuratezza e ripetibilità, è fondamentale integrare competenze di dominio nei workflow agentici, mantenendo sempre le persone al centro dei controlli. Chris Marshall, Vice President di IDC, ha aggiunto che supervisione, spiegabilità, responsabilità e solide basi dati sono prerequisiti essenziali per scalare con successo l’autonomia dell’IA.
