Governance dell’Intelligenza Artificiale: Rischi e Opportunità per le Imprese

Negli ultimi anni, le aziende hanno intensificato gli investimenti nell’intelligenza artificiale (AI), ma spesso l’adozione di queste tecnologie avviene più rapidamente rispetto alla capacità di misurarne e governarne il valore. Recentemente, durante la London Tech Week, il Regno Unito ha annunciato oltre 6 miliardi di sterline di nuovi investimenti legati all’AI, consolidando la sua posizione come leader europeo e terzo a livello globale nel settore.

L’AI trova applicazione in vari ambiti, dal customer service e knowledge management allo sviluppo software e operazioni interne. Le implementazioni variano da singoli copiloti a agenti integrati nei flussi di lavoro, capaci di effettuare più chiamate a modelli, recuperare informazioni e compiere azioni per completare task specifici. Tuttavia, la misurazione del ritorno sugli investimenti (ROI) si presenta complessa: l’uso dell’AI è distribuito tra diversi dipartimenti e applicazioni, e i benefici possono spaziare dal tempo risparmiato al miglioramento della qualità, fino alla riduzione del rischio e all’incremento dei ricavi.

Un problema significativo è la mancanza di una chiara definizione di cosa costituisca il successo. Senza obiettivi ben definiti, c’è il rischio di misurare l’attività piuttosto che il valore reale generato. Inoltre, la spesa per l’AI può frammentarsi tra licenze, modelli, infrastrutture e servizi, rendendo difficile avere una visione unica del valore complessivo.

Studi recenti indicano che le grandi imprese del Regno Unito potrebbero perdere fino a 67 miliardi di sterline all’anno a causa di iniziative di trasformazione e AI che non raggiungono gli obiettivi prefissati. In un campione di 500 decision maker senior, solo il 31% delle aziende che utilizzano l’AI riporta un ritorno positivo.

La governance gioca un ruolo cruciale nella misurazione del ROI. Secondo un’indagine, il 51% dei leader IT identifica la visibilità dei costi come il principale ostacolo, seguita dalla complessità della governance, segnalata dal 47%. Inoltre, c’è una discrepanza tra la fiducia percepita nella governance di ambienti come Microsoft 365 e la realtà: il 29% degli intervistati ha riferito che strumenti di AI hanno rivelato dati interni sensibili, mentre l’8% non è certo se ciò sia avvenuto.

I gap di governance non solo generano rischi, ma anche costi nascosti, come strumenti duplicati, convalide aggiuntive e tempo speso per garantire l’affidabilità degli output. Per recuperare il controllo, le aziende devono migliorare la visibilità sull’uso e sui costi, stabilire responsabilità chiare e creare un ambiente informativo ben governato. Ciò include la riduzione dei contenuti ridondanti, una gestione appropriata degli accessi e l’identificazione di fonti autorevoli.

Inoltre, le pratiche operative degli impiegati, come distinguere bozze da materiale approvato, aggiornare tracker e registrare decisioni, sono fondamentali per garantire interpretazioni corrette da parte di persone e sistemi AI. Gli strumenti che catturano contesto devono seguire le stesse regole di privacy e accesso delle informazioni generate.

La domanda per i leader non è più solo se investire nell’AI, ma se hanno sufficiente visibilità e controllo per comprendere dove l’AI crea valore e dove genera costi. Chi sarà in grado di spiegare cosa fa l’AI, quanto costa e quali benefici misurabili produce, sarà meglio posizionato per scalare le soluzioni.