I dirigenti aziendali non si chiedono più se l’intelligenza artificiale sia in grado di creare valore. La domanda più complessa è se le loro organizzazioni siano in grado di riprodurre tale valore in modo coerente, responsabile e su larga scala.
In tutti i settori, le organizzazioni segnalano miglioramenti in termini di produttività, efficienza, processo decisionale ed esperienza del cliente. Si tratta di risultati incoraggianti (e spesso sostanziali).
Eppure, molte di queste stesse organizzazioni stanno scoprendo che ciò che funziona in una fase pilota non si traduce sempre in una soluzione funzionante su scala aziendale. I risultati dell’IA diventano incoerenti, regioni diverse ricevono raccomandazioni diverse, gli utenti aziendali mettono in discussione i risultati e emergono preoccupazioni relative alla governance.
Ma, cosa ancora più importante, la fiducia inizia a vacillare. E quando ciò accade, le iniziative di IA perdono rapidamente slancio.
Il problema non è che il modello di IA smetta improvvisamente di funzionare. La sfida più profonda è capire se l’azienda disponga della base di dati, del modello di governance e della disciplina operativa necessari per implementare l’IA in produzione con fiducia.
Dove i progetti pilota falliscono
Uno dei più grandi malintesi nell’ambito dell’IA aziendale è la convinzione che un progetto pilota di successo sia la prova che la tecnologia sia pronta per i casi d’uso aziendali.
La differenza sta nel fatto che nella maggior parte dei progetti pilota le condizioni sono attentamente controllate: i dati vengono selezionati manualmente, l’ambito è limitato e la responsabilità è chiara. Inoltre, le decisioni di governance sono semplici poiché sono coinvolti solo un numero ristretto di parti interessate.
Ciò rende i progetti pilota preziosi, ma anche potenzialmente fuorvianti se i dirigenti li considerano una prova del fatto che la stessa soluzione sia pronta per l’implementazione aziendale.
Negli scenari reali, l’IA deve operare contemporaneamente attraverso diverse funzioni, aree geografiche, sistemi e domini di dati. Le informazioni sui prodotti si collegano ai dati dei fornitori, che a loro volta si collegano alle strutture finanziarie. Le informazioni sui clienti, sul mercato e sulle normative influenzano tutte le decisioni.
Pertanto, anche se un modello di IA fosse configurato alla perfezione, l’azienda introdurrà inevitabilmente una complessità tale da mettere rapidamente alla prova il sistema e far emergere punti deboli che non erano mai emersi durante la fase pilota.
Ciò che ha funzionato bene in un ambiente circoscritto si trova improvvisamente costretto a operare all’interno di un ecosistema di dati frammentato, in cui si sono accumulati nel corso degli anni definizioni incoerenti, record duplicati, standard contrastanti e modelli di governance scollegati tra loro.
È la differenza tra dimostrare la validità di un caso d’uso dell’IA in un ambiente di progetto controllato e integrarlo nei processi aziendali, nelle strutture di responsabilità e nei flussi di dati che gestiscono l’attività quotidiana dell’azienda.
Come la scalabilità mette a nudo i dati di cui non ci si può fidare
Tale complessità affonda le sue radici nel modo in cui si sono evoluti i sistemi aziendali.
La maggior parte delle aziende ha dedicato decenni alla creazione di sistemi ottimizzati per le proprie specifiche funzioni aziendali. Ad esempio, hanno implementato un sistema ERP per gestire le transazioni, una piattaforma PLM per gestire lo sviluppo dei prodotti, soluzioni PIM per gestire i contenuti dei prodotti, portali fornitori per supportare l’approvvigionamento e sistemi regionali per supportare le operazioni locali.
E sebbene ciascuno di essi svolga una funzione importante, la sfida consiste nel far sì che l’IA riesca a ragionare in modo accurato su tutti questi sistemi.
L’IA dipende dal contesto più dell’analisi tradizionale. Richiede una comprensione affidabile delle relazioni tra entità di dati, regole aziendali, classificazioni, gerarchie e provenienza dei dati.
Quando tali relazioni risultano incoerenti tra i diversi sistemi, l’IA si trova di fronte a versioni contrastanti della realtà. Il risultato non è sempre un’implementazione fallita o un sistema malfunzionante. Più spesso si tratta di qualcosa di ancora più pericoloso: risultati dell’IA che sembrano credibili ma di cui non ci si può fidare in modo coerente.
Èproprio qui che molti progetti di espansione si arenano.
Ogni progetto pilota aggiuntivo basato su dati frammentati può aumentare quello che potremmo definire il “debito di governance dell’IA”: un numero crescente di modelli, flussi di lavoro e decisioni automatizzate che dipendono da incongruenze non ancora risolte.
È a questo punto che i team scoprono che la base di dati su cui poggia il progetto pilota non è in grado di supportare il processo decisionale a livello aziendale. E se non ci si può fidare dei propri dati, di certo non ci si può fidare della propria IA.
A questo punto i team iniziano a porsi le domande difficili: perché il sistema ha fornito questa raccomandazione? Perché abbiamo ricevuto una risposta diversa rispetto a un altro team? Quali fonti di dati hanno determinato questa decisione? Possiamo convalidare il risultato?
Improvvisamente, non è più sufficiente ottenere la risposta “giusta”. Le organizzazioni esigono invece di capire come si è giunti a quella risposta.
Perché la spiegabilità è così importante
In altre parole, la spiegabilità è ormai un requisito strategico per le grandi aziende, soprattutto nel passaggio dalla fase sperimentale all’implementazione operativa dell’IA. I dirigenti aziendali hanno sempre più bisogno di comprendere non solo cosa ha raccomandato un sistema di IA, ma anche perché.
E la pressione non fa che aumentare: le aspettative normative sono in crescita. Gli standard di governance interna si stanno inasprendo. Gli agenti di IA stanno iniziando ad agire anziché limitarsi a fornire semplici raccomandazioni.
Quando un agente è in grado di aggiornare i dati, avviare acquisti o attivare flussi di lavoro a valle, l’incoerenza dei dati non genera più solo una raccomandazione discutibile. Può diffondere errori in tutta l’azienda prima che un essere umano possa intervenire.
La spiegabilità è solida solo quanto la base di dati su cui poggia. Senza dati governati e tracciabili, crolla rapidamente.
Quando all’interno dell’azienda coesistono più versioni dello stesso prodotto, fornitore, cliente o gerarchia finanziaria, diventa difficile ricostruire come l’IA sia giunta a una conclusione specifica.
Ecco perché la fiducia viene meno: non perché il modello sia intrinsecamente difettoso, ma perché l’organizzazione non ha fiducia nei dati su cui si basa.
In definitiva, la fiducia nell’IA si basa sull’integrità dei dati.
Ciò significa che non è possibile realizzare appieno il potenziale dell’IA concentrandosi esclusivamente sulle prestazioni del modello. La strada verso una vera crescita e innovazione passa attraverso la risoluzione delle sfide sottostanti relative ai dati e alla governance, che determinano se l’IA possa essere considerata affidabile, spiegabile e scalabile.
Le nuove basi per l’IA su larga scala
I progressi reali nell’IA non derivano solo dall’implementazione di modelli più avanzati. Derivano dal considerare i dati, la governance, la progettazione dei processi e la responsabilità come competenze aziendali fondamentali per l’IA su larga scala.
Ciò significa andare oltre i domini di dati isolati e costruire basi di dati governate, interconnesse e a livello aziendale in grado di:
- Allineare i dati critici per il business tra i vari ambiti
- Stabilire definizioni e relazioni coerenti
- Governare le politiche attraverso processi ripetibili
- Fornire la provenienza e la tracciabilità per garantire la spiegabilità
- Creare input affidabili per l’intelligenza artificiale, l’analisi dei dati e l’automazione
Ma la tecnologia è solo una parte dell’equazione. Rimane fondamentale abbinare le moderne architetture dei dati a modelli operativi che definiscano chiaramente la titolarità, i processi di governance, le strutture di responsabilità e la supervisione dell’IA.
La tecnologia fornisce parte delle fondamenta. La governance determina se tali fondamenta mantengono la loro affidabilità man mano che i casi d’uso dell’IA si espandono, i dati cambiano e le decisioni automatizzate diventano parte integrante delle operazioni quotidiane.
A livello aziendale, la governance deve anche andare oltre i semplici documenti normativi. Le organizzazioni necessitano di una responsabilità esplicita in tutti i domini dei dati, di regole ripetibili che possano essere applicate attraverso i flussi di lavoro e di controlli chiari su quando l’IA possa formulare raccomandazioni, prendere decisioni o agire. Senza queste strutture, la governance rimane un’aspirazione, mentre l’IA opera alla velocità delle macchine.
Tre passaggi per iniziare a rimuovere la barriera dei dati
- Identificare i dati selezionati, le correzioni manuali e gli interventi umani che hanno determinato il successo del progetto pilota.
- Mappare le fonti autorevoli, le relazioni e le responsabilità in ogni ambito che l’IA deve attraversare.
- Stabilire la tracciabilità, le regole di governance e la gestione delle eccezioni prima di estendere l’IA al processo decisionale operativo.
I dati sono il prossimo campo di battaglia dell’IA
Sempre più organizzazioni hanno accesso a funzionalità di IA simili. Ciò significa che la prossima ondata di vantaggio competitivo non deriverà dall’accesso a modelli più grandi e migliori.
No, il fattore di differenziazione sarà la capacità di rendere operative tali funzionalità in tutta l’azienda con sicurezza.
A avere successo saranno quelle aziende che creeranno basi di dati multidominio, governate e spiegabili, in grado di supportare l’IA su larga scala. Saranno in grado di fidarsi dei risultati ottenuti, soddisfare i requisiti di governance ed estendere l’IA a processi aziendali sempre più critici.
Sappiamo già che l’IA funziona.
La vera domanda è se la vostra infrastruttura di dati sia pronta a far funzionare l’IA in modo affidabile, responsabile e ripetibile su scala aziendale.
Per approfondire questo argomento, scaricate il nostro white paper completo. Il documento analizza i motivi per cui le iniziative di IA spesso si arenano una volta superata la fase dei progetti pilota controllati, come la governance dei dati influisca sulla fiducia e sulla spiegabilità e cosa sia necessario per costruire una base aziendale in grado di supportare l’IA su larga scala. Scaricate il documento per valutare se la vostra organizzazione è pronta ad andare oltre i progetti pilota di IA e a implementare l’IA su larga scala con fiducia in tutta l’azienda.
FAQ
Perché i progetti pilota di intelligenza artificiale spesso hanno successo mentre le iniziative di intelligenza artificiale aziendale faticano a scalare?
I progetti pilota di intelligenza artificiale operano tipicamente all'interno di ambienti controllati con dati curati, proprietà chiaramente definite e complessità limitata. L'espansione dell'IA in tutta l'impresa introduce sistemi frammentati, definizioni di dati incoerenti, sfide di governance e dipendenze interfunzionali. Man mano che la complessità aumenta, le organizzazioni spesso scoprono che la base di dati a supporto del pilota non è in grado di sostenere il processo decisionale a livello aziendale.
Perché la governance dei dati è importante per l'IA aziendale?
La governance dei dati aiuta a garantire che i sistemi di intelligenza artificiale siano costruiti su informazioni accurate, coerenti e tracciabili. Senza pratiche di governance solide, le organizzazioni possono avere difficoltà con registri duplicati, fonti di dati conflittuali e una visibilità limitata su come vengono prodotti i risultati generati dall'IA. Una governance efficace migliora la fiducia, supporta l'interpretabilità e aiuta le organizzazioni a scalare l'IA con maggiore sicurezza.
Cosa serve a un'organizzazione per scalare l'IA con successo?
Per scalare con successo l'IA è necessario più dell'accesso a modelli avanzati. Le organizzazioni hanno bisogno di una base dati governata e connessa che stabilisca definizioni aziendali coerenti, mantenga la qualità dei dati, fornisca tracciabilità e supporti decisioni spiegabili. Con la giusta base in atto, le imprese possono estendere l'IA nei processi aziendali critici mantenendo fiducia, conformità e fiducia operativa.
