In Breve
- Qual è l'impatto della Trustworthy AI sul ROI?
- L'adozione di pratiche di Trustworthy AI può incrementare il ROI fino a 15 volte.
- Quali sono i principali indicatori di performance delle aziende che adottano la Trustworthy AI?
- Le aziende ottengono performance superiori su 13 indicatori, tra cui contenimento dei costi e crescita del fatturato.
- Qual è la percentuale di aziende con infrastrutture dati ottimizzate per l'IA?
- Solo il 17,5% delle imprese ha un'infrastruttura dati pienamente ottimizzata per supportare l'IA agentica.
Un’analisi condotta da SAS, in collaborazione con IDC, ha messo in luce l’importanza della Trustworthy AI, evidenziando che l’adozione di pratiche basate su governance, trasparenza dei dati e spiegabilità può incrementare il ritorno sugli investimenti (ROI) fino a 15 volte rispetto a sistemi privi di adeguati controlli.
Le organizzazioni che implementano protocolli rigorosi riguardo alla qualità dei dati, alla tracciabilità e all’auditabilità riescono a raddoppiare i risultati economici derivanti dall’intelligenza artificiale. In contrasto, meno del 5% delle realtà che non adottano tali processi riporta ritorni analoghi.
Un aspetto critico emerso dallo studio è l’assenza di spiegabilità, che limita l’efficacia dei sistemi di intelligenza artificiale. L’incapacità degli algoritmi di motivare le 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 con l’aumentare dell’autonomia dei sistemi: dal 76% per l’IA generativa al 66% per l’IA agentica.
Lo studio ha inoltre rivelato che le imprese impegnate per l’affidabilità dell’IA ottengono performance superiori su 13 indicatori aziendali, tra cui contenimento dei costi, crescita del fatturato ed esperienza del cliente. In effetti, l’85% delle realtà più avanzate prevede un aumento degli investimenti in governance dell’IA superiore al 10% nell’anno in corso.
Tuttavia, un limite diffuso è rappresentato dall’architettura informativa: solo il 17,5% delle imprese dispone di un’infrastruttura dati pienamente ottimizzata per supportare l’IA agentica. Le fondamenta dati solide, infatti, quadruplicano la probabilità di ottenere un ROI elevato.
L’adozione di framework strutturati varia significativamente per settore. Nel settore bancario, l’85% delle realtà ad alta maturità ha linee guida di governance definite, rispetto al 29% dei ritardatari. Nel settore pubblico, il 41% dei leader prevede aumenti di spesa superiori al 20% per l’IA affidabile, mentre nelle scienze della vita la penetrazione dell’IA su scala aziendale è del 23%.
Infine, Bryan Harris, CTO di SAS, sottolinea che anche agenti avanzati possono registrare tassi di errore superiori al 25% nelle attività complesse. Per garantire accuratezza e ripetibilità, è necessario integrare competenze di dominio nei workflow agentici, mantenendo le persone al centro dei controlli. Chris Marshall, Vice President di IDC, aggiunge che supervisione, spiegabilità, responsabilità e solide basi dati sono prerequisiti fondamentali per scalare con successo l’autonomia dell’IA.
