Parlando di intelligenza artificiale in ambito aziendale è fondamentale in primis analizzare lo stato di evoluzione delle PMI e come, rispetto a questi indicatori, l’AI possa integrarsi e svilupparsi in modo sano e performante all’interno dei processi aziendali con anche uno sguardo su ciò che le grandi imprese stanno implementando.
Indice degli argomenti:
Digital Intensity Index (DII), che cos’è e cosa misura
Il Digital Intensity Index (DII) è un indice composito adottato dall’ISTAT e viene utilizzato per misurare il grado di adozione delle tecnologie digitali da parte delle imprese. Esso valuta l’uso di 12 specifiche attività digitali, nello specifico:
- percentuale di addetti connessi a Internet superiore al 50
- utilizzo di tecnologie di AI
- connessione a Internet in banda larga fissa con velocità di download pari o superiore a 30 Mbit/s
- esecuzione di analisi dei dati all’interno o all’esterno dell’impresa
- acquisto di servizi di cloud computing
- acquisto di servizi di cloud computing intermedi o sofisticati
- utilizzo di social media
- utilizzo di software ERP (Enterprise Resource Planning)
- utilizzo di software CRM (Customer Relationship Management)
- utilizzo di almeno due social media
- valore delle vendite online pari o superiore all’1% dei ricavi totali
- vendite via web superiori all’1% dei ricavi totali e vendite via web B2C superiori al 10% del totale delle vendite via web.
Correlazione tra DII e adozione dell’AI
Un’analisi approfondita dei dati del DII rivela che alcune attività digitali hanno una correlazione significativa con l’adozione di tecnologie AI nelle PMI. Tra questi indicatori, spiccano in particolare l’utilizzo di cloud computing, l’esecuzione di analisi dei dati, l’uso di software gestionali ERP e CRM, e la presenza di una connessione a banda larga ad alta velocità. Vediamo nel dettaglio come:
Cloud computing: le PMI che investono in servizi di cloud computing, in particolare quelli intermedi o sofisticati, mostrano una maggiore propensione ad adottare tecnologie di AI. Il cloud computing offre la scalabilità e la potenza di calcolo necessarie per eseguire algoritmi complessi di AI, rendendo più accessibile l’implementazione di queste tecnologie.
Analisi dei dati: l’adozione dell’AI è strettamente legata alla capacità delle PMI di eseguire analisi dei dati. Le imprese che utilizzano strumenti avanzati per l’analisi dei dati sono meglio posizionate per implementare soluzioni di AI, poiché queste tecnologie spesso richiedono grandi quantità di dati per funzionare efficacemente.
Software ERP e CRM: l’integrazione di software gestionali come ERP e CRM facilita l’adozione dell’AI. Questi strumenti aiutano a centralizzare le informazioni aziendali, fornendo una base dati robusta che può essere utilizzata per sviluppare modelli predittivi e automatizzare processi tramite l’AI.
Connettività ad alta velocità: una connessione a Internet in banda larga ad alta velocità è un prerequisito fondamentale per l’adozione dell’AI. La disponibilità di una connessione rapida e stabile consente alle PMI di accedere a risorse cloud e servizi AI in tempo reale, migliorando l’efficienza operativa.
Lo stato attuale dell’AI nelle PMI italiane
Nonostante l’importanza crescente dell’AI, il report ISTAT Imprese e ICT – Anno 2023 evidenzia che solo il 5% delle PMI italiane utilizza tecnologie di AI. Questo dato sottolinea un significativo gap rispetto alle grandi imprese, dove l’adozione dell’AI è più diffusa. Le principali barriere all’adozione dell’AI nelle PMI includono la mancanza di competenze specializzate, i costi elevati di implementazione e la scarsa qualità dei dati disponibili.
L’importanza delle competenze digitali
La mancanza di competenze digitali è uno degli ostacoli più rilevanti. Il report sottolinea che l’Italia deve colmare un gap significativo, con una carenza di circa 3,7 milioni di lavoratori con competenze digitali di base. Sarà quindi necessaria una maggiore iscrizione a corsi di laurea ICT per formare nuovi professionisti come data scientist, data analyst e data engineer e non solo, figure cruciali per l’implementazione delle soluzioni di AI.
Integrare l’AI in azienda è quindi un processo che richiede cultura interna, competenze ma soprattutto perseveranza e fiducia nello strumento. Spesso e volentieri vengono utilizzati software in modo approssimativo e non efficace, e lo stesso vale per l’uso dell’intelligenza artificiale. Ancora più importante è la consapevolezza del mantra “garbage in garbage out”, ovvero che qualsiasi sia la criticità evidenziata sulla quale applicare l’AI e il Machine learning, è fondamentale che questi flussi critici producano dati strutturati in quanto se il dato è di poco valore in quanto destrutturato anche l’output non sarà rilevante e quindi utile ai fine di business.
Opportunità future e raccomandazioni
Più su larga scala, per aumentare l’adozione dell’AI nelle PMI è essenziale un impegno congiunto tra Governo, settore privato e istituzioni educative. Investire nella formazione continua e nello sviluppo delle competenze digitali è fondamentale per preparare la forza lavoro all’uso delle nuove tecnologie. Inoltre, politiche di incentivazione e supporto finanziario possono aiutare le PMI a superare le barriere economiche e adottare soluzioni di AI.
Senza contare che, di fronte a un certo scetticismo diffuso di molte aziende rispetto all’idea di gettarsi come early adopter nell’utilizzo di strumenti basati sull’AI (atteggiamento che rischia di far perdere loro il treno dell’innovazione rispetto ad altri competitor più pronti), risulta utile affidarsi a società di consulenza in grado di eseguire una valutazione di come sviluppare al meglio i tool adeguati in base al settore di competenza e alle richieste specifiche di ciascuna.
Conclusioni
In conclusione, mentre le PMI italiane stanno facendo progressi nella digitalizzazione, è chiaro che c’è ancora molta strada da fare per sfruttare appieno il potenziale dell’intelligenza artificiale. La correlazione tra gli indicatori del DII e l’adozione dell’AI offre una roadmap per identificare le aree chiave su cui concentrarsi per facilitare questa transizione. Con il giusto supporto e le giuste strategie, le PMI italiane possono migliorare significativamente la loro competitività e contribuire alla crescita economica del Paese.
