In Breve
- Qual è la situazione attuale delle aziende di fascia media nell'adozione dell'AI?
- Circa il 90% delle aziende di fascia media che hanno esplorato l'AI è ancora in fase iniziale o ha progetti bloccati.
- Quali sono le principali sfide per l'adozione dell'AI?
- Le sfide principali sono la carenza di competenze pratiche, l'inadeguatezza delle basi dati e tecnologiche, e l'assenza di governance chiara.
- Come possono le aziende di fascia media superare le difficoltà nell'adozione dell'AI?
- Investendo in team equilibrati e integrando l'AI in un ambiente operativo appropriato, affrontando sistemi, dati e controlli.
L’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) è ormai una realtà consolidata nel panorama aziendale, e le aziende di fascia media si trovano in una posizione privilegiata per trarne vantaggio grazie alla loro maggiore agilità. Tuttavia, nonostante le opportunità, circa il 90% delle aziende che hanno iniziato a esplorare l’AI si trova ancora in una fase iniziale o ha progetti bloccati.
Le ragioni di questo rallentamento possono essere ricondotte a tre principali fattori: la carenza di competenze pratiche, l’inadeguatezza delle basi dati e tecnologiche, e l’assenza di guardrail di governance chiari. Per affrontare queste sfide, è fondamentale che le aziende investano in team equilibrati che non solo possiedano conoscenze teoriche, ma che siano anche in grado di gestire strategia, prioritizzazione dei casi d’uso, scelta degli strumenti e fornitori, oltre a garantire la preparazione dei dati e l’integrazione.
Dal punto di vista tecnologico, molte aziende di fascia media si trovano a dover fare i conti con applicazioni legacy, come sistemi ERP, CRM e HRIS, che sono poco integrate e presentano modelli di dati obsoleti. Questa situazione compromette la qualità delle informazioni e ostacola la transizione dai progetti pilota a soluzioni operative. È essenziale che la readiness dei dati venga considerata parte integrante della strategia aziendale, piuttosto che un’attività residuale.
Inoltre, i controlli di governance, etica, sicurezza e privacy devono essere formalizzati attraverso politiche e controlli operativi adeguati. Per superare i blocchi nei progetti di AI, è necessario inserire l’AI in un ambiente operativo appropriato, affrontando in modo sinergico sistemi, dati e controlli. Queste attività possono essere eseguite in parallelo con le implementazioni, a condizione che siano pianificate e integrate fin dall’inizio.
Con una consapevolezza dei problemi 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. L’AI non è solo una tecnologia, ma una vera e propria opportunità di crescita e innovazione per le aziende che sapranno affrontare le sfide con determinazione.
