L’intelligenza artificiale è diventata elemento centrale nelle strategie aziendali, trasformando il modo in cui le imprese competono sul mercato
Con la promessa di risultati concreti e ritorni significativi sugli investimenti, non c’è azienda al mondo che non sia salita a bordo di un progetto di AI. Ma questo non vuol dire avvantaggiarsi davvero dei modelli generativi, visto che spesso la realtà appare molto più complessa dei facili entusiasmi. Solo una piccola parte delle organizzazioni sta costruendo le basi necessarie per implementare questa tecnologia in modo responsabile e scalabile. Un recente studio di SAS, condotto su aziende di varie dimensioni, ha rivelato che appena il 16% dei partecipanti può essere classificato come leader nell’adozione dell’intelligenza artificiale. Questi pionieri si distinguono per un approccio strategico che integra fin dall’inizio governance, trasparenza e affidabilità. Al contrario, quasi la metà degli intervistati si comporta come semplici osservatori, precipitandosi nella mischia senza una direzione chiara né una strategia definita.
La differenza tra chi guida il cambiamento e chi arranca dietro sta nella capacità di creare un’infrastruttura solida. Le organizzazioni più avanzate non considerano l’intelligenza artificiale come una scorciatoia miracolosa verso la rivoluzione aziendale, ma come un processo che richiede pianificazione meticolosa. Il segreto risiede nell’applicazione ponderata della tecnologia attraverso tre dimensioni fondamentali: persone, processi e infrastruttura tecnologica. La collaborazione interfunzionale rappresenta un elemento cruciale spesso trascurato. Per scalare efficacemente l’AI, data scientist, ingegneri, analisti aziendali e leader devono lavorare insieme durante l’intero ciclo di vita dei dati e dell’intelligenza artificiale. Questa sinergia non solo stimola sperimentazione e innovazione, ma garantisce che le soluzioni sviluppate rispondano alle esigenze specifiche dell’organizzazione, mantenendo al contempo standard etici elevati.
L’orizzonte dell’intelligenza artificiale si sta spostando verso un nuovo paradigma: l’AI agentica. A differenza dei tradizionali modelli di machine learning che elaborano passivamente i dati, i sistemi agentici interagiscono attivamente con gli utenti, guidando risultati e migliorando l’efficienza dei processi. Immaginate un sistema di approvazione prestiti dove l’agente non si limita a valutare il punteggio creditizio, ma spiega il processo decisionale, genera riepiloghi e accompagna l’utente attraverso ogni fase della domanda. Tuttavia, anche questa evoluzione richiede basi robuste. Senza un’infrastruttura adeguata, gli agenti intelligenti rischiano di non esprimere il loro potenziale. Durante un’approvazione di prestito, per esempio, diversi agenti possono collaborare simultaneamente: uno utilizza modelli linguistici avanzati per determinare la probabilità di insolvenza, un altro monitora eventuali pregiudizi nel processo decisionale, mentre un terzo suggerisce il prodotto finanziario più adatto al cliente.
Infondere maggiore fiducia nell’AI
C’è poi la questione della fiducia che diventa sempre più centrale man mano che i sistemi diventano autonomi. Trasparenza, equità e spiegabilità nei processi decisionali non sono più optional ma requisiti essenziali. Le organizzazioni hanno bisogno di strumenti che garantiscano l’interpretabilità dei modelli, valutazioni automatiche dell’equità e meccanismi di tracciamento delle prestazioni nel tempo. Il capitale umano rappresenta il primo pilastro del successo nell’AI. Leadership forte e team qualificati sono indispensabili, non solo per competenze tecniche, ma per la capacità di applicare l’intelligenza artificiale alla risoluzione di problemi aziendali concreti. La governance gioca un ruolo chiave nel rendere i sistemi responsabili e affidabili, evitando derive etiche e violazioni della privacy. Sul fronte dei processi, l’adozione efficace richiede procedure ben definite che assicurino una gestione fluida del cambiamento, valutazione continua dei modelli e miglioramento costante. Le metodologie agili e gli strumenti di gestione del ciclo di vita dell’AI permettono alle organizzazioni di ottimizzare continuamente le loro implementazioni, evitando la stagnazione tecnologica.
I vantaggi di SAS Viya
La risposta è nel costruire sull’infrastruttura esistente, applicando l’intelligenza artificiale in modo ponderato a persone, processi e tecnologie e utilizzando strategicamente strumenti come SAS Viya per consolidare tale base. SAS Viya può infatti aiutare le organizzazioni a creare agenti di intelligenza artificiale che possano affrontare attività complesse, prendere decisioni e interagire con gli utenti in modo da migliorare i risultati. Tutto ciò grazie all’opportunità di combinare approcci probabilistici e deterministici, garantendo al contempo trasparenza ed eticità delle risposte, tramite schede di monitoraggio temporali.
L’infrastruttura tecnologica costituisce la spina dorsale dell’intero ecosistema. Dalla governance dei dati di alta qualità al deployment e monitoraggio dei modelli AI, disporre della tecnologia giusta è fondamentale per scalare le operazioni e garantire coerenza nei risultati. Le piattaforme più avanzate permettono alle aziende di costruire su ciò che già possiedono, arricchendo l’infrastruttura esistente con capacità avanzate che si integrano perfettamente nei flussi di lavoro quotidiani. Quando i sistemi possono unire diverse metodologie analitiche, le organizzazioni possono fidarsi che i risultati saranno accurati, trasparenti e comprensibili. Questo aspetto diventa particolarmente rilevante in settori regolamentati come quello finanziario o sanitario, dove la spiegabilità delle decisioni algoritmiche non è negoziabile.
La tracciabilità del percorso decisionale offre visibilità completa su come ogni iterazione di un flusso di lavoro agenziale attraversa i vari punti decisionali. Allineando lo sviluppo dell’IA con un robusto framework di governance, le aziende possono garantire che i modelli operino entro linee guida etiche predefinite, proteggendosi da pregiudizi algoritmici e problematiche di privacy. Mentre molte organizzazioni si concentrano sulla vetta visibile dell’intelligenza artificiale, attratte dalle sue promesse più appariscenti, il valore reale giace sotto la superficie. Sono i sistemi fondamentali, spesso invisibili, a determinare il successo o il fallimento di un’iniziativa AI. Chi comprende questa complessità infrastrutturale e investe nel costruire basi solide avrà un vantaggio competitivo duraturo nel panorama tecnologico che si sta delineando.
