Quando si tratta di intelligenza artificiale è sempre meglio essere pragmatici e non farsi trascinare (troppo) dall'entusiasmo. Lo dimostra anche una indagine IDC su un campione di quasi 2.500 aziende già utenti di soluzioni di AI. Di queste, solo un quarto ha definito una strategia per l'AI trasversale a tutta l'azienda. D'altro canto, il 50 percento del campione considera l'AI come una priorità.

L'approccio delle aziende alla intelligenza artificiale è mediamente orientato alla praticità. Il driver principale per l'avvio delle iniziative di AI è infatti l'aumento di produttività, soddisfazione della clientela e business agility. Questi sviluppi dovrebbero venire dalle funzioni di automazione collegate al machine learning.

I risultati positivi delle tecnologie di intelligenza artificiale si vedono, secondo IDC. Ritu Jyoti, Program Vice President, Artificial Intelligence Strategies di IDC, ha sottolineato come "Le aziende che abbracciano l'AI avranno forme di customer engagement migliori e hanno già tassi accelerati di innovazione, più competitività, margini più elevati e dipendenti più produttivi". Non a caso, oltre il 60 percento delle aziende ha registrato cambiamenti al proprio modello di business, dopo l'adozione di elementi di intelligenza artificiale.

Intelligenza artificiale: gli ostacoli

Sull'altro piatto della bilancia vanno messi gli ostacoli percepiti dalle aziende che avviano progetti di intelligenza artificiale. Il campione indagato da IDC cita il costo delle soluzioni di AI, la mancanza di personale preparato, l'avere a disposizione dati non adeguati, partire con aspettative non realistiche. Sono ostacoli che possono facilmente portare a insuccessi grandi e piccoli nei progetti di AI. Un quarto del campione segnala un tasso di insuccesso che arriva sino al 50 percento.

IDC sottolinea che le aziende stanno ponendo sempre più attenzione ad aspetti della intelligenza artificiale che sino a qualche tempo fa erano "esoterici". La metà del campione indagato ha un framework entro cui valutare questioni legate all'etica, all'affidabilità e al bias degli algoritmi. E il 25 percento ha definito un ruolo senior responsabile per l'applicazione di questo framework.