In Breve
- Qual è l'impatto della Trustworthy AI sul ROI?
- L'adozione di pratiche di Trustworthy AI può incrementare il ROI fino a 15 volte.
- Quali sono i principali vantaggi delle pratiche di governance nell'IA?
- Le pratiche di governance migliorano la qualità dei dati e raddoppiano i risultati economici.
- Quanto è diffusa l'architettura informativa ottimizzata per l'IA?
- Solo il 17,5% delle imprese ha un'infrastruttura dati pienamente ottimizzata per l'IA agentica.
Un recente studio condotto da SAS, in collaborazione con IDC, ha messo in luce come l’adozione di pratiche di Trustworthy AI possa incrementare significativamente il ritorno sugli investimenti (ROI) per le aziende. Le organizzazioni che implementano protocolli rigorosi in termini di governance, trasparenza dei dati e spiegabilità possono ottenere un ROI fino a 15 volte superiore rispetto a quelle che non adottano adeguati controlli.
Le aziende che seguono questi principi riescono a raddoppiare i risultati economici derivanti dall’implementazione dell’intelligenza artificiale. Al contrario, meno del 5% delle realtà che non adottano tali processi riesce a riportare risultati analoghi. Questo divario evidenzia l’importanza cruciale della spiegabilità nei sistemi di intelligenza artificiale: l’incapacità degli algoritmi di giustificare le proprie decisioni porta fino al 97,2% degli utenti a intervenire manualmente per modificare i risultati, vanificando i guadagni di produttività.
Inoltre, la fiducia degli operatori tende a diminuire con l’aumentare dell’autonomia dei sistemi. Infatti, il 76% degli utenti si fida dell’IA generativa, mentre solo il 66% ripone fiducia nell’IA agentica. Questi dati suggeriscono che per massimizzare l’efficacia dell’IA è fondamentale garantire che gli operatori possano comprendere e monitorare le decisioni prese dai sistemi.
Lo studio ha anche evidenziato che le imprese impegnate nella creazione di un’IA affidabile ottengono performance superiori su 13 indicatori aziendali, tra cui il contenimento dei costi, la crescita del fatturato e l’esperienza del cliente. Inoltre, l’85% delle aziende più avanzate prevede di aumentare gli investimenti in governance dell’IA di oltre il 10% nell’anno corrente.
Tuttavia, un ostacolo significativo è rappresentato dall’architettura informativa: solo il 17,5% delle imprese dispone di un’infrastruttura dati ottimizzata per supportare l’IA agentica. Dati solidi e ben strutturati possono quadruplicare la probabilità di ottenere un ROI elevato.
La diffusione di framework strutturati per la governance dell’IA 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% di quelle che sono in ritardo. Nel settore pubblico, il 41% dei leader pianifica aumenti di spesa superiori al 20% per l’IA affidabile, mentre nel campo delle scienze della vita la penetrazione dell’IA su scala aziendale è attualmente del 23%.
Secondo Bryan Harris, CTO di SAS, anche gli agenti avanzati possono presentare tassi di errore superiori al 25% in attività complesse. Per garantire accuratezza e ripetibilità, è essenziale integrare competenze di dominio nei workflow agentici, mantenendo le persone al centro dei controlli. Chris Marshall, Vice President di IDC, sottolinea che la supervisione, la spiegabilità, la responsabilità e solide basi dati sono prerequisiti fondamentali per scalare con successo l’autonomia dell’IA.
