Soluzioni AI: 5 errori da evitare.
L'intelligenza artificiale nell'ultimo anno ha conquistato un ruolo preminente nel panorama tecnologico globale. Per le aziende, si tratta di una vera opportunità o siamo davanti a un entusiasmo ingiustificato?
L’intelligenza artificiale è senza dubbio destinata rivoluzionare il mondo aziendale e non solo, ma il suo successo dipende da un’implementazione oculata e strategica. Ci sono sfide molto precise e scogli da superare che vanno affrontati con competenza per generare valore tangibile e sostenibile per l'azienda.
In questo contesto, provider AI come Sapiens Analytics si distinguono per l'approccio strategico e pragmatico, accompagnando le aziende in un percorso di adozione dell’AI basato su reali esigenze e obiettivi concreti.
Per evitare che l’AI diventi un investimento privo di ritorni reali, o addirittura corti diretti e indiretti, è essenziale seguire alcune regole fondamentali, che aiutino a sfruttarne al meglio il potenziale e a evitare errori che potrebbero trasformare un'opportunità in un rischio.
Vediamo quindi quali sono le "regole d'oro" per un’implementazione dell’AI efficace e consapevole.
Gli errori da evitare nell’Implementazione delle soluzioni AI
1. Trascurare la costruzione e il monitoraggio del modello
La fase di modellizzazione è cruciale nella creazione di una soluzione AI, poiché definisce l'apprendimento e in definitiva i risultati utili. Il problema principale deriva dall'involontario inserimento di bias, cioè di pregiudizi ed errori di valutazione.
Mettere a punto un modello richiede orchestrazione di competenze tra cliente e provider: senza una profonda competenza di dominio e comprensione delle dinamiche aziendali, acquisita tramite coprogettazione con i referenti del cliente, i modelli rischiano di non rispondere alle reali necessità per cui sono creati.
L’acquisizione e la normalizzazione dei dati inoltre, sono spesso sottovalutate, ma fondamentali: dati di scarsa qualità portano a modelli inefficaci, causando previsioni e decisioni basate su dati incompleti o inaccurati. È quindi necessario un approccio metodico alla gestione dei dati e alla costruzione del data lake. Su queste basi, si può procedere alla creazione del modello, che va poi testato e mantenuto controllato nel tempo perché non generi storture. Inoltre, l'assenza di una supervisione semiautomatica può portare a risultati distorti o non aggiornati nel tempo, riducendo l'efficacia dell'AI e compromettendo il ritorno sugli investimenti.
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2. Trascurare la formazione
L'introduzione dell'AI non è solo una questione tecnologica. La formazione del personale coinvolto è cruciale affinché l’intera organizzazione possa sfruttare appieno le potenzialità delle nuove tecnologie. Senza un’adeguata preparazione, l’AI rischia di essere sottoutilizzata o, peggio, di generare resistenze interne che ne compromettono l'efficacia.
3. Cavalcare l’”AI washing”
Si parla di “AI Washing” per indicare la tendenza di molte aziende ad adottare tecnologie di intelligenza artificiale per seguire l'entusiasmo del momento, senza però una strategia definita e una reale integrazione con i sistemi aziendali. Questo approccio rischia di tradursi in implementazioni superficiali, che non offrono i benefici attesi. Per evitare questi problemi, è fondamentale che le aziende definiscano, insieme ad un provider affidabile, obiettivi chiari e una strategia ben strutturata, in grado di evidenziare come l’AI possa affrontare problemi specifici e migliorare i processi aziendali. Un altro aspetto cruciale è l’utilizzo corretto dei termini: molte soluzioni presentate come intelligenza artificiale sono, in realtà, strumenti di Business Intelligence travestiti da AI. Provider come Sapiens Analytics si distinguono proprio per offrire tecnologie autentiche di AI, evitando queste ambiguità.
4. Ignorare la sicurezza dei dati
L'adozione dell’AI richiede un’attenzione particolare alla sicurezza dei dati. Qualsiasi violazione della sicurezza potrebbe avere conseguenze disastrose, sia in termini economici che reputazionali. Con l'AI Act in arrivo, è chiaro che la protezione dei dati è destinata a diventare una priorità normativa, ma le aziende non possono permettersi di aspettare che le leggi siano formalmente approvate.
L'implementazione di misure di sicurezza robuste, come la crittografia avanzata e la gestione del rischio integrata, è fondamentale per proteggere i dati aziendali e i modelli AI da potenziali minacce. Sapiens Analytics si distingue per essere una delle pochissime aziende che ha integrato da sempre la gestione del rischio nelle proprie soluzioni AI, con un approccio solido e strutturato alla sicurezza dei dati.
5. Non misurare i risultati
Uno degli errori più diffusi è l’assenza di una misurazione regolare delle prestazioni delle soluzioni AI implementate. Molte aziende falliscono nel monitorare l’efficacia dei modelli, lasciando che l’AI operi senza verificare i reali benefici apportati. La mancanza di indicatori chiave di prestazione (KPI) predefiniti può portare a una mancata realizzazione del ritorno sugli investimenti.
Prima di avviare qualsiasi progetto di AI, è essenziale stabilire KPI specifici e misurabili, che consentano di valutare se la tecnologia stia davvero contribuendo agli obiettivi aziendali. Un monitoraggio costante consente di apportare eventuali correzioni di rotta e di massimizzare i benefici a lungo termine.
In tema di AI, la chiave del successo risiede in una combinazione di tecnologia avanzata, strategia chiara e competenze solide: elementi che Sapiens Analytics offre per accompagnare le aziende verso un futuro più efficiente e innovativo. Collaborare con Sapiens Analytics significa avere accesso a tecnologie all’avanguardia e a una strategia chiara per integrare l’AI con soluzioni on demand realmente efficaci e sicure.
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