L’Intelligenza Artificiale Generativa è ora la soluzione AI più diffusamente implementata nelle organizzazioni. Lo rivela un sondaggio condotto da Gartner. Stimare e dimostrare il valore aziendale è la principale barriera all’adozione dell’AI. Secondo l’indagine, condotta nell’ultimo trimestre del 2023, il 29% dei 644 intervistati provenienti da organizzazioni negli Stati Uniti, in Germania e nel Regno Unito ha dichiarato di aver implementato e di utilizzare GenAI, rendendo GenAI la soluzione AI più frequentemente dispiegata. Si è scoperto che GenAI è più comune rispetto ad altre soluzioni come tecniche grafiche, algoritmi di ottimizzazione, sistemi basati su regole, elaborazione del linguaggio naturale e altri tipi di apprendimento automatico.
Più frequente l’uso di Gen AI integrata in applicazioni esistenti
L’indagine ha inoltre rilevato che l’utilizzo di GenAI integrata in applicazioni esistenti (come Microsoft Copilot 365 o Adobe Firefly) è il modo principale per soddisfare i casi d’uso di GenAI, con il 34% degli intervistati che afferma che questo è il loro metodo principale di utilizzo di GenAI. Questa modalità si è rivelata più comune rispetto ad altre opzioni come la personalizzazione dei modelli GenAI con l’ingegneria dei prompt (25%), l’addestramento o la messa a punto di modelli GenAI su misura (21%), o l’utilizzo di strumenti GenAI autonomi, come ChatGPT o Gemini (19%).
“GenAI sta agendo come un catalizzatore per l’espansione dell’AI nell’impresa”, dichiara Leinar Ramos, Senior Director Analyst presso Gartner. “Questo crea una finestra di opportunità per i leader dell’AI, ma anche una prova su se saranno in grado di capitalizzare questo momento e fornire valore su larga scala.”
Dimostrare il valore dell’AI è la principale barriera all’adozione
Il principale ostacolo all’adozione dell’AI, come riportato dal 49% dei partecipanti al sondaggio, è la difficoltà nel stimare e dimostrare il valore dei progetti AI. Questa problematica supera altre barriere come la carenza di talenti, le difficoltà tecniche, i problemi legati ai dati, la mancanza di allineamento aziendale e la fiducia nell’AI. (vedi Figura).
Fonte: Gartner (Maggio 2024)
“Il valore aziendale continua a rappresentare una sfida per le organizzazioni quando si tratta di AI”, ha detto Ramos. “Mentre le organizzazioni scalano l’AI, devono considerare il costo totale di proprietà dei loro progetti, così come l’ampio spettro dei benefici oltre al miglioramento della produttività. GenAI ha aumentato il grado di adozione dell’AI in tutto il business e ha reso temi come l’aggiornamento delle competenze e la governance dell’AI molto più importanti”, sostiene Ramos. “GenAI sta costringendo le organizzazioni a maturare le loro capacità di IA.”
Lezioni apprese dalle organizzazioni mature in AI
“Le organizzazioni che faticano a trarre valore aziendale dall’AI possono imparare dalle organizzazioni mature in AI”, spiega Ramos. “Queste sono organizzazioni che applicano l’AI più ampiamente attraverso diverse unità aziendali e processi, implementando molti più casi d’uso che rimangono più a lungo in produzione.”
L’indagine ha rilevato che il 9% delle organizzazioni è attualmente maturo in AI e ha scoperto che ciò che rende queste organizzazioni diverse è che si concentrano su quattro capacità fondamentali:
• Un modello operativo AI scalabile, bilanciando le capacità centralizzate e distribuite.
• Un focus sull’ingegneria dell’AI, progettando un modo sistematico di costruire e implementare progetti AI in produzione.
• Un investimento sulla formazione e sulla gestione del cambiamento nell’intera organizzazione.
• Un focus sulla gestione della fiducia, del rischio e della sicurezza (TRiSM) per mitigare i rischi derivanti dalle implementazioni di AI e guidare risultati aziendali migliori.
Meno della metà dei progetti AI arriva in produzione
“Le organizzazioni mature in AI investono nelle capacità fondamentali che rimarranno rilevanti indipendentemente da ciò che accadrà domani nel mondo dell’AI, e ciò consente loro di scalare le loro implementazioni di AI in modo efficiente e sicuro”, aggiunge Ramos. Concentrarsi su queste capacità fondamentali può aiutare le organizzazioni a maturare e alleviare l’attuale sfida di portare i progetti AI in produzione.
L’indagine ha rilevato che, in media, solo il 48% dei progetti AI arriva in produzione, e ci vogliono 8 mesi per passare da un prototipo AI alla produzione.
I clienti Gartner possono saperne di più nel report “Survey Shows How GenAI Puts Organizational AI Maturity to the Test.”
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