L’intelligenza artificiale (AI) promette di aiutare le aziende ad aumentare produttività, agilità e soddisfazione dei clienti, riducendo i tempi necessari per portare nuovi prodotti e servizi sul mercato. Se da un lato il numero di aziende e responsabili IT che adottano tecnologie AI è in continuo aumento, dall’altro succede che molti progetti AI portano più delusioni che successi. Uno studio IDC del 2020, per esempio, ha rilevato che il 28% delle iniziative di intelligenza artificiale e machine learning (ML) in ambito aziendale hanno fallito.

La creazione di una strategia di intelligenza artificiale efficace richiede un’attenta pianificazione, la definizione di obiettivi specifici e un forte impegno di gestione, oltre alla capacità di evitare abilmente gli errori più comuni. Se l’attuale strategia AI della vostra azienda non riesce a fornire i risultati attesi, ecco sette probabili motivi suggeriti dagli esperti.

1. Formazione del personale non adeguata

Non riuscire a soddisfare adeguatamente le esigenze degli utenti è uno dei maggiori ostacoli al successo dell’implementazione dell’AI.

Se le aziende non preparano le persone a utilizzare una soluzione di intelligenza artificiale, questa non sarà scalabile”, avverte Charla Griffy-Brown, docente alla Graziadio Business School della Pepperdine University. E non si tratta solo di formazione. “E’ necessario anche aggiornare le politiche e mettere in atto un supporto aziendale, non solo il supporto tecnico”.

I leader IT devono garantire che il personale sia adeguatamente formato per lavorare con la nuova tecnologia”, afferma Ravi Kumar, presidente della società di consulenza IT Infosys. “Dovrebbero avere un piano in atto per formare e responsabilizzare i loro team perché siano in grado di lavorare con l’AI, non solo fruirne come utenti”.

L’idea che l’intelligenza artificiale richieda un impegno umano dovrebbe essere incorporata nell’iniziativa sin dall’inizio. “Questo può essere più difficile da implementare rispetto all’AI stessa”, afferma Grifffy-Brown.

2. Governance mancante o inadeguata

Le strategie di intelligenza artificiale non possono funzionare o scalare in modo efficace senza un modello di governance e standard implementati a tutti i livelli aziendali.

Ci sono molti aspetti da considerare per la governance”, osserva Scott Zoldi, Chief Analytics Officer del fornitore di servizi di credit scoring FICO. “La strategia deve incorporare i concetti di intelligenza artificiale responsabile, che è robusta, spiegabile, etica ed efficiente”, spiega. Il modello di governance dovrebbe inoltre concentrarsi sulle pratiche di sviluppo e implementazione della tecnologia e specificare quali metodi di intelligenza artificiale possono e quali non possono essere utilizzati.

Infine, è necessario definire un processo aziendale di sviluppo dei modelli”, aggiunge Zoldi, “in modo che i modelli AI siano creati secondo gli standard aziendali e non siano soggetti all’abilità dei singoli data scientist”.

3. Mancata comprensione del vero valore dell’AI

Mano a mano che l’AI diventa accessibile a un numero crescente di imprese, molti nuovi utenti non riescono a riconoscere appieno i vantaggi del ROI nel mondo reale della tecnologia. “È essenziale integrare l’AI nella catena del valore delle applicazioni del settore, piuttosto che trattarla come un componente aggiuntivo”, afferma Lan Guan, responsabile dell’unità di intelligenza applicata di Accenture. “Quando l’AI è integrata senza soluzione di continuità, il monitoraggio del valore diventa semplice”.

La roadmap della scoperta del valore dell’AI è diversa da quella della maggior parte delle altre tecnologie aziendali. Per un software, per esempio, è relativamente facile stabilire vantaggi e benefici attesi per l’azienda.

Con alcune tecnologie è chiaro quale valore acquisirà un’impresa”, afferma Kumar. “Con l’intelligenza artificiale è diverso. Il suo valore potrebbe essere esponenziale, ma le aziende spesso non capiscono come scoprire l’intera gamma di casi d’uso”.

Il manager di Infosys sottolinea inoltre che l’adozione dell’AI da parte delle imprese spesso si concentra su problemi mirati o sull’affrontare una sfida specifica, e si pone poca attenzione al “quadro generale” di come la tecnologia può essere utilizzata lungo la catena del valore.

4. Mancata integrazione dell’IA nei processi aziendali esistenti

Affinché l’AI crei valore, deve essere incorporata direttamente nel processo aziendale di riferimento. Ciò significa che dovranno cambiare sia il processo aziendale sia il ruolo delle persone all’interno del processo.

Per le attività più semplici, l’intelligenza artificiale può automatizzare l’intero processo ed escludere l’interazione umana”, afferma Shervin Khodabandeh, partner e co-responsabile dell’AI presso Boston Consulting Group.

Khodabandeh osserva che l’automazione completa, senza necessità di intervento umano, è un importante vantaggio dell’AI, ma rappresenta solo una minima parte del valore che la tecnologia può generare. “Nella nostra ricerca e nel lavoro con le aziende leader, vediamo che spesso sfruttano l’intelligenza artificiale oltre l’automazione: la usano per guidare la crescita, migliorare l’esperienza del cliente e gestire meglio il rischio”. Le aziende più efficaci raggiungono questo obiettivo implementando nuovi modelli di interazione uomo-intelligenza artificiale.

Nel servizio clienti, per esempio, è fondamentale capire il modo in cui il personale lavora con l’AI per servire meglio i clienti. “Per sfruttare al meglio i sistemi AI le aziende devono avviare progetti di intelligenza artificiale con una profonda comprensione dei processi aziendali sottostanti e dei molteplici modi in cui gli esseri umani e l’intelligenza artificiale possono interagire nel nuovo processo”, spiega Khodabandeh.

Anche la selezione è importante. L’intelligenza artificiale è diventata una parola d’ordine dell’IT e nessuno vuole restare escluso. “Eppure, nella fretta di salire sul carro dell’AI, molti responsabili IT sentono di dover lanciare l’intelligenza artificiale in ogni possibile sfida aziendale”, osserva Manjeet Rege, direttore del Center for Applied Artificial Intelligence presso l’Università di St. Thomas, negli Stati Uniti. “Spesso vediamo sviluppare un progetto AI che non si integra bene con le business unit che dovrebbero essere coinvolte”.

Rege propone di lanciare un’iniziativa AI che sarà finanziata per i primi due o tre anni dalle unità di business interessate. “In questo modo, il team responsabile ha un tempo sufficiente per mostrare le possibilità dell’AI alle unità aziendali”, spiega. “Contemporaneamente, le business unit svilupperanno fiducia nell’AI e saranno disposte a finanziare altri progetti AI negli anni successivi”.

5. Gestione e monitoraggio insufficienti

Le decisioni prese utilizzando tecnologie di intelligenza artificiale spesso influenzano direttamente le vite umane, e per questo è importante che i progetti siano gestiti con rigore. “Lo stesso livello di rigore necessario per mantenere operativi tutti i sistemi aziendali deve essere applicato per assicurarsi che i modelli di intelligenza artificiale siano performanti e costantemente monitorati”, afferma Zoldi.

Il manager fa riferimento a un recente report Corinium Global che ha rilevato che il 67% dei responsabili di dati e analytics non monitora i propri modelli AI per garantire la loro continua accuratezza, nonché per prevenire malfunzionamenti e pregiudizi del modello. “Nonostante siano generalmente trascurati, l’implementazione e il monitoraggio del modello di intelligenza artificiale sono importanti quanto, se non di più, lo sviluppo del modello di base”, afferma.

6. Mancanza di supporto da parte del management

Come sanno molti CIO, spesso il management aziendale non conosce le tecnologie in uso e i benefici che possono generare. Pertanto, spetta ai leader IT mostrare e visualizzare l’impatto e i vantaggi dello sviluppo di una strategia AI.

Le aziende avranno difficoltà a gestire la loro strategia di intelligenza artificiale se non hanno l’appoggio completo degli sponsor esecutivi e non innovano i loro casi d’uso“, afferma Jerry Kurtz, Executive Vice President of insights and data per la società di consulenza Capgemini Nord America. “Se le aziende non riescono a vedere i benefici a lungo termine e il ritorno dei loro investimenti a breve termine, sarà difficile ottenere i finanziamenti per scalare queste strategie di intelligenza artificiale per impegni a lungo termine”.

Convincere il management che l’AI è una tecnologia comprovata per la creazione di valore può essere difficile”, ammette Kurtz. “La resistenza può essere superata con successo, ma richiede una strategia e una roadmap per l’AI progettate accuratamente, in grado di gestire il processo di identificazione/definizione delle priorità dei casi d’uso aziendali e di superare efficacemente gli ostacoli non tecnici alla scalabilità”.

7. Trascurare i costi dell’adozione di nuove tecnologie

Sarebbe un errore investire l’intero budget destinato all’AI per acquisti di tecnologia. “E’ meglio suddividere il budget e investirne una parte importante per gestire le nuove adozioni tecnologiche”, raccomanda Krishna Kutty, managing partner e co-fondatore della società di consulenza manageriale Kuroshio Consulting. “Mettere da parte fondi per la comunicazione, la formazione, la riprogettazione dei flussi di lavoro e i cambiamenti della struttura organizzativa è una necessità per il successo delle implementazioni AI”.

Kutty osserva che molte aziende presumono che investire nelle tecnologie di intelligenza artificiale e nelle attività di gestione dei dati correlate sia sufficiente per portare a termine il lavoro. “Questo è un grosso errore. La maggior parte dei problemi si verifica al di fuori dei ristretti team IT”, sottolinea. L’intera azienda, dalle operazioni alla finanza, dalle risorse umane al marketing, deve essere inclusa sia nel modello operativo che in quello di business per implementare l’AI in modo efficace. “I CIO devono lavorare in un modello di partnership con i loro colleghi C-suite per garantire lo sviluppo di una strategia AI olistica e il successo dell’implementazione della tecnologia su larga scala”.