La sfida dell'intelligenza artificiale: la strada lunga e tortuosa delle aziende
Hooks (HPE Aruba Networking): le aziende non tengono conto di importanti criticità dovute all'eccesso di fiducia nell'AI
Nel mondo dell'intelligenza artificiale, le aziende si trovano di fronte a una sfida senza precedenti. La strada lunga e tortuosa delle aziende è il titolo di un nuovo studio commissionato da Hewlett Packard Enterprise (NYSE: HPE), che rivela come le organizzazioni stiano affrontando lacune significative nella loro strategia di adozione dell'IA.
La mancanza di allineamento tra processi e metriche
Il rapporto "Architect an AI Advantage" ha coinvolto oltre 2.000 responsabili IT di 14 Paesi e ha rilevato che, nonostante l'impegno globale nei confronti dell'IA, le aziende stanno trascurando aree chiave che influiranno sulla loro capacità di ottenere risultati di successo dall'IA. La mancanza di allineamento tra processi e metriche è uno dei principali problemi che le aziende stanno affrontando.
"Non c'è dubbio che l'adozione dell'IA stia accelerando, con quasi tutti i leader IT che prevedono di aumentare la spesa per l'IA nei prossimi 12 mesi", ha dichiarato Sylvia Hooks, VP di HPE Aruba Networking. "Questi risultati dimostrano chiaramente un grande interesse nei confronti dell'IA, ma evidenziano anche problemi molto seri che, se non si segue un approccio più olistico, potrebbero rallentare i progressi.
Il disallineamento sulla strategia e sul coinvolgimento dei reparti, ad esempio, può impedire alle organizzazioni di sfruttare le aree critiche di competenza, di prendere decisioni efficaci ed efficienti e di garantire che una roadmap olistica sull'IA porti benefici a tutte le aree aziendali in modo congruente".
La bassa maturità dei dati
Per ottenere prestazioni di IA efficaci, è necessario disporre da dati di qualità. La bassa maturità dei dati è un problema serio che le aziende stanno affrontando. Solo una piccola percentuale di organizzazioni è in grado di eseguire push/pull di dati in tempo reale per consentire l'innovazione e la monetizzazione dei dati esterni.
Il provisioning per il ciclo di vita end-to-end
Un divario simile è emerso quando gli intervistati sono stati chiesti di indicare i requisiti di calcolo e di rete per il ciclo di vita end-to-end dell'IA. Il provisioning per il ciclo di vita end-to-end è un problema serio che le aziende stanno affrontando.
L'ignoranza delle connessioni tra diverse divisioni di business, la compliance e l'etica
Le organizzazioni non riescono a migliorare le relazioni tra le aree chiave del business, e più di un quarto dei leader IT descrive l'approccio complessivo all'IA della propria organizzazione come "frammentato".
L'ignoranza delle connessioni tra diverse divisioni di business, la compliance e l'etica è un problema serio che le aziende stanno affrontando.
La paura di "perdere il treno" dell'IA e il rischio aziendale dell'eccesso di fiducia
Mentre le aziende si muovono rapidamente per comprendere il fenomeno dell'IA, senza un'adeguata etica e compliance in questo ambito, le imprese corrono il rischio di esporre i propri dati proprietari, una base fondamentale per mantenere il proprio vantaggio competitivo e la propria reputazione. La paura di "perdere il treno" dell'IA e il rischio aziendale dell'eccesso di fiducia è un problema serio che le aziende stanno affrontando.
In sintesi, il rapporto rivela che le aziende stanno affrontando una serie di sfide nella loro strategia di adozione dell'IA, tra cui la bassa maturità dei dati, la mancanza di allineamento tra processi e metriche, il provisioning per il ciclo di vita end-to-end e l'ignoranza delle connessioni tra diverse divisioni di business, la compliance e l'etica. È necessario che le aziende prendano atto di questi problemi e lavorino per risolverli per evitare di perdere il vantaggio competitivo e la propria reputazione.