L’IA rappresenta ormai una delle principali priorità per le aziende e i CIO sono chiamati a trasformare il suo potenziale in valore concreto. Per garantire un’implementazione efficace di queste tecnologia, è fondamentale disporre di una roadmap ben strutturata che permetta di gestire e dare priorità alle numerose attività richieste per scalare l’IA all’interno dell’organizzazione.

L’adozione dell’IA non si limita inoltre alla semplice implementazione tecnologica, ma richiede un allineamento strategico e una preparazione culturale e operativa. Un piano dettagliato aiuta i CIO a selezionare e sequenziare le attività necessarie in base agli obiettivi aziendali e al livello di maturità dell’IA nell’organizzazione. La roadmap IA sviluppata da Gartner si articola in sette flussi di lavoro, ciascuno dei quali contribuisce a costruire un ecosistema IA aziendale efficace e sostenibile.

Strategia

Definire una strategia chiara è il primo passo per un’adozione efficace dell’IA. Occorre stabilire gli obiettivi strategici e l’impatto atteso, assicurandosi che siano allineati alla visione aziendale. Le attività iniziali includono la definizione di un portafoglio di use case e obiettivi di adozione. Le organizzazioni più mature sviluppano processi per affinare costantemente la strategia e misurarne il successo.

Valore

L’IA deve generare valore tangibile attraverso un portafoglio di iniziative mirate. Il primo passo consiste nel selezionare e testare use case iniziali, monitorando il valore generato. Con il tempo, si passa alla creazione di un portafoglio di prodotti IA, superando la logica dei progetti isolati e puntando su un’innovazione continua che risponda alle esigenze dei clienti e all’evoluzione tecnologica.

Organizzazione

L’adozione dell’IA richiede un’evoluzione organizzativa. Inizialmente, le aziende devono pianificare le risorse necessarie e decidere se colmare le competenze interne o affidarsi a partner esterni. Un primo passo comune è la creazione di una community di pratica o di team dedicati a progetti prioritari. Con il tempo, queste strutture possono evolversi in modelli operativi più complessi e scalabili.

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Persone e cultura

L’IA trasforma il modo in cui le persone lavorano, richiedendo un aggiornamento delle competenze e una ridefinizione dei ruoli. Il primo passo è elaborare un piano per identificare le competenze necessarie, i gap da colmare e le strategie per farlo. In seguito, è fondamentale implementare processi per la gestione del cambiamento e protocolli per valutare l’impatto dell’IA sulla forza lavoro.

Governance

L’IA comporta rischi significativi che devono essere gestiti fin dall’inizio. Il percorso tipico prevede l’identificazione dei principali rischi, la definizione di principi e politiche per mitigarli e l’istituzione di un quadro di governance. Con il tempo, si passa a una governance più strutturata con ruoli e responsabilità definiti, strumenti per il monitoraggio e programmi di alfabetizzazione sull’IA per i dipendenti.

Ingegneria

Un’architettura tecnica solida è essenziale per garantire che l’IA sia affidabile e scalabile. Inizialmente, le aziende devono definire criteri di sviluppo e acquisto, creare ambienti di test e individuare modelli architetturali riutilizzabili. A un livello più avanzato, ci si concentra su pratiche come ModelOps, osservabilità AI, UI/UX e strategie finanziarie per l’IA.

Dati

I dati sono il fulcro delle applicazioni IA, ma gestirli efficacemente richiede competenze specifiche. Il primo passo è valutare la disponibilità e la qualità dei dati per i use case iniziali e sviluppare un piano per prepararli. Con il tempo, l’attenzione si sposta sull’evoluzione delle capacità di gestione dei dati, comprese la governance e la loro osservabilità in fase di produzione.