In Breve
- Cosa è la Trustworthy AI?
- La Trustworthy AI si riferisce a pratiche di intelligenza artificiale basate su governance, trasparenza dei dati e spiegabilità.
- Qual è l'impatto della governance sull'IA?
- L'adozione di pratiche di governance può moltiplicare il ROI fino a 15 volte.
- Quali settori sono più avanzati nell'adozione dell'IA?
- Il settore bancario e quello pubblico mostrano i tassi più elevati di adozione di pratiche di governance per l'IA.
In un contesto aziendale sempre più dominato dall’intelligenza artificiale, un’analisi condotta da SAS, in collaborazione con IDC, mette in luce l’importanza della governance e della trasparenza nella gestione dei dati. Secondo lo studio, l’adozione di pratiche di Trustworthy AI può aumentare la probabilità di ottenere un elevato ritorno sugli investimenti (ROI) fino a 15 volte rispetto all’uso di sistemi privi di adeguati controlli.
Le organizzazioni che implementano protocolli rigorosi riguardanti la qualità dei dati, la tracciabilità e l’auditabilità riescono a raddoppiare i risultati economici derivanti dall’adozione dell’IA. Al contrario, meno del 5% delle aziende che non adottano tali processi riporta ritorni analoghi. L’assenza di spiegabilità limita l’efficacia dei sistemi di intelligenza artificiale: infatti, l’incapacità degli algoritmi di motivare le proprie decisioni porta fino al 97,2% degli utenti a intervenire manualmente per correggere o modificare i risultati, vanificando i guadagni di produttività ottenuti.
Inoltre, la fiducia degli operatori tende a diminuire all’aumentare dell’autonomia dell’IA: il 76% degli utenti si fida dell’IA generativa, mentre solo il 66%% mostra fiducia nei sistemi di IA agentica. Lo studio rivela che le imprese focalizzate sull’affidabilità dell’IA ottengono performance migliori su 13 indicatori aziendali, tra cui contenimento dei costi, crescita del fatturato e miglioramento dell’esperienza del cliente.
Un dato significativo emerso dall’analisi riguarda l’architettura informativa delle aziende: solo il 17,5% delle imprese dispone di un’infrastruttura dati pienamente ottimizzata per supportare l’IA agentica. Tuttavia, avere fondamenta dati solide quadruplica la probabilità di ottenere un ROI elevato. L’adozione di framework strutturati varia notevolmente tra i diversi settori: nel settore bancario, l’85% delle aziende ad alta maturità ha linee guida di governance ben definite, rispetto al 29%% dei ritardatari. Nel settore pubblico, il 41%% dei leader prevede aumenti di spesa superiori al 20%% per l’IA affidabile, mentre nelle scienze della vita la penetrazione dell’IA su scala aziendale è del 23%%.
Secondo Bryan Harris, CTO di SAS, anche gli agenti avanzati possono registrare tassi di errore superiori al 25%% nelle attività complesse. Per garantire accuratezza e ripetibilità, è fondamentale integrare competenze di dominio nei workflow agentici, mantenendo le persone al centro dei controlli. Chris Marshall, Vice President di IDC, sottolinea che supervisione, spiegabilità, responsabilità e solide basi dati sono prerequisiti essenziali per scalare con successo l’autonomia dell’IA.
redazione
Redazione Diarioeconomico.