Un recente e ampiamente discusso rapporto del Massachusetts Institute of Technology (MIT) ha messo in luce un dato significativo, quasi allarmante: il 95% dei progetti pilota di intelligenza artificiale generativa nelle aziende non riesce a raggiungere i propri obiettivi. Sebbene il numero possa sembrare estremo, riflette le crescenti difficoltà che le imprese affrontano nel tradurre l’entusiasmo iniziale per l’AI generativa in risultati concreti e misurabili. Nonostante la tecnologia sia promettente, la sua adozione si scontra con una serie di ostacoli che ne limitano l’efficacia.
AI generativa: le cause principali di un fallimento diffuso
Il fallimento di questi progetti pilota non è attribuibile a un singolo fattore, ma a una combinazione di problemi strutturali che diverse analisi, tra cui quelle di Gartner e BCG, hanno ampiamente confermato. La “corsa all’oro” dell’AI spinge molte aziende a lanciare progetti senza una chiara visione. Spesso, l’AI generativa viene vista come una soluzione in cerca di un problema, anziché come uno strumento per affrontare una sfida aziendale specifica. Senza obiettivi di business ben definiti, il progetto manca di una direzione e di un’opportunità di valore tangibile da cogliere.
I modelli di AI generativa si basano interamente sui dati, ma la fase di preparazione e governance è quasi sempre sottovalutata. I dati aziendali sono spesso insufficienti, disorganizzati, frammentati in silos inaccessibili o semplicemente di bassa qualità. Questa carenza di dati adeguati mina alla base l’intero progetto, rendendolo inefficace sin dall’inizio.
L’implementazione su vasta scala di soluzioni di AI generativa è un processo estremamente costoso e complesso. I costi non si limitano all’acquisto di software e tecnologia, ma includono anche la formazione dei dipendenti, l’integrazione con i sistemi esistenti e la gestione dei rischi associati. La sottovalutazione di questi elementi finanziari e operativi può portare a progetti insostenibili a lungo termine.
Un altro ostacolo cruciale è la carenza di talenti qualificati. Molte aziende non dispongono di team interni con le competenze necessarie per sviluppare, implementare e gestire l’AI generativa in modo efficace. Questa dipendenza da fornitori esterni può complicare la governance del progetto e rendere difficile misurare un chiaro ritorno sull’investimento (ROI).
L’uso dell’AI generativa solleva questioni etiche, di sicurezza e di privacy dei dati. Senza un quadro di controllo solido e una valutazione adeguata dei rischi, le aziende possono incorrere in fallimenti “strutturali” che compromettono il successo dell’intera iniziativa. L’entusiasmo mediatico ha creato aspettative molto elevate sulle potenzialità dell’AI generativa. Quando i risultati dei progetti pilota non riescono a corrispondere a queste promesse, si genera una “disillusione” diffusa che porta all’abbandono dell’iniziativa, nonostante il suo potenziale a lungo termine.
Un approccio olistico
Il fallimento di molti progetti pilota di intelligenza artificiale generativa non deve essere interpretato come un fallimento della tecnologia in sé. Al contrario, suggerisce che l’adozione richiede un cambio di mentalità e un approccio più maturo. Per trasformare il vasto potenziale dell’AI generativa in valore concreto, le aziende devono superare l’entusiasmo iniziale e concentrarsi su una strategia solida.
Per superare la disillusione e i fallimenti iniziali, è essenziale che le aziende si concentrino su alcuni fattori critici. Prima di tutto, devono chiarire i loro obiettivi di business. È fondamentale che i progetti siano guidati dalla necessità di risolvere un problema specifico, invece di essere lanciati semplicemente perché la tecnologia è di tendenza. Senza un caso d’uso chiaro e misurabile, non è possibile dimostrare un ritorno sull’investimento e il progetto non ha motivo di esistere.
In secondo luogo, la qualità e la governance dei dati sono un aspetto cruciale. L’AI generativa si basa interamente sui dati, e se questi sono insufficienti, disorganizzati o di scarsa qualità, il progetto è destinato a fallire. Le aziende devono investire nella preparazione dei dati e nella costruzione di un’infrastruttura solida.
Infine, le aziende devono costruire o acquisire le competenze necessarie per gestire la tecnologia in modo efficace. La sottovalutazione dei costi, dei rischi e della complessità di integrare l’AI nei processi aziendali esistenti è un errore comune. L’adozione di un approccio strutturato e ben pianificato è l’unico modo per trasformare il potenziale dell’AI generativa in valore reale.
Oltre l’Hype: misurare il successo e governarlo
Il fallimento di molti progetti di intelligenza artificiale generativa non è causato da un difetto della tecnologia stessa, ma piuttosto da un approccio aziendale immaturo e non strategico. Due delle cause più significative di insuccesso sono la difficoltà nel misurare il valore e l’adozione frammentata.
A differenza dei progetti IT più tradizionali, misurare il successo di un’iniziativa di AI generativa è spesso un’impresa ardua. Le aziende faticano a calcolare il ritorno sull’investimento e a dimostrare il valore effettivo del progetto, il che porta a una giustificazione finanziaria inadeguata e al conseguente abbandono.
In molti casi, l’adozione della GenAI avviene in modo non strategico e isolato, con team o singoli dipendenti che sperimentano strumenti senza un’approvazione formale. Questa “adozione dal basso” può sembrare agile, ma in realtà crea seri rischi per la sicurezza, la privacy dei dati e la conformità normativa, minando il potenziale successo di un’implementazione su larga scala.
Per avere successo, le aziende devono superare questi ostacoli investendo in quattro aree chiave. Innanzitutto, è fondamentale definire una strategia chiara e obiettivi di business precisi. In secondo luogo, è vitale migliorare la qualità e la governance dei dati, poiché essi sono il fondamento di qualsiasi modello di AI. Poi, è necessario formare i dipendenti per acquisire le competenze necessarie a utilizzare gli strumenti in modo efficace e responsabile. Infine, è essenziale implementare un robusto quadro di governance per gestire i rischi e le sfide etiche. Solo con un approccio così strutturato si può trasformare il potenziale della GenAI in valore reale per l’azienda.
Per maggiori informazioni, visita il sito ufficiale del MIT.
