Intelligenza artificiale: i progetti aziendali raddoppieranno tra un anno
Secondo una recente indagine di Gartner le organizzazioni che stanno lavorando con intelligenza artificiale (IA) o machine learning (ML) hanno, in media, quattro progetti AI/ML in atto. Di tutti gli intervistati il 59% ha dichiarato di avere in atto oggi almeno un progetto legato all’intelligenza artificiale.
Lo studio AI and ML Development Strategies è stato condotto tramite un sondaggio online nel dicembre 2018 con 106 membri del Gartner Research Circle, un panel gestito da Gartner e composto da professionisti IT e IT/business. I partecipanti dovevano essere informati sugli aspetti commerciali e tecnologici di ML o IA attualmente impiegati o in pianificazione presso le loro organizzazioni.
“Vediamo un’accelerazione sostanziale nell’adozione di IA quest’anno” ha affermato Jim Hare, vicepresidente alla ricerca di Gartner. “Il crescente numero di progetti di intelligenza artificiale significa che le organizzazioni potrebbero aver bisogno di riorganizzarsi internamente per assicurarsi che i progetti di IA siano adeguatamente gestiti e finanziati. È una buona pratica stabilire un centro di eccellenza IA per distribuire competenze, ottenere finanziamenti, stabilire priorità e condividere le migliori pratiche nel miglior modo possibile.”
Oggi il numero medio di progetti di IA in essere è di quattro, ma gli intervistati prevedono di aggiungere altri sei progetti nei prossimi 12 mesi e altri 15 entro i prossimi tre anni. Ciò significa che nel 2022 queste organizzazioni si aspettano di avere in media 35 progetti IA o ML.
Il 40% delle organizzazioni ha indicato la customer experience come loro principale motivatore per utilizzare l’intelligenza artificiale. Mentre tecnologie come i chatbot o gli assistenti personali virtuali possono essere utilizzati per servire clienti esterni, la maggior parte delle organizzazioni (56%) oggi usa l’IA internamente per supportare il processo decisionale e fornire raccomandazioni ai dipendenti. “Non è tanto la sostituzione dei lavoratori umani, quanto l’aumento e la possibilità di prendere decisioni migliori più velocemente”, ha affermato Hare.
L’automatizzazione delle attività è il secondo tipo di progetto più importante, nominato dal 20% degli intervistati come il principale motivatore. Esempi di automazione includono attività come la fatturazione e la convalida di contratti in ambito finanziario o lo screening automatizzato e i colloqui robotici nelle risorse umane.
Le principali sfide all’adozione dell’intelligenza artificiale per i rispondenti sono state la mancanza di competenze (56%), la comprensione dei casi di utilizzo dell’IA (42%) e la preoccupazione per la qualità dei dati (34%). “Trovare le giuste competenze del personale è una delle maggiori preoccupazioni quando sono coinvolte tecnologie avanzate”, ha affermato Hare. “Le lacune nelle competenze possono essere affrontate utilizzando i fornitori di servizi, collaborando con le università e stabilendo programmi di formazione per i dipendenti esistenti. Tuttavia, stabilire una solida base di gestione dei dati non è qualcosa che potete improvvisare. La qualità dei dati affidabile è fondamentale per fornire informazioni accurate, creare fiducia e ridurre i pregiudizi. La prontezza dei dati deve essere la massima preoccupazione per tutti i progetti di intelligenza artificiale.”
Il sondaggio ha mostrato infine che molte organizzazioni usano l’efficienza come misura di successo quando cercano di misurare il merito di un progetto. “L’utilizzo di obiettivi di efficienza come metodo per mostrare valore è più diffuso nelle organizzazioni che affermano di essere conservatrici o mainstream nei loro profili di adozione. Le aziende che affermano di essere aggressive nelle strategie di adozione erano molto più propense a dire che cercavano miglioramenti nell’impegno con i clienti“, conclude Whit Andrews di Gartner.
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