La Generative AI si è affermata come uno dei temi centrali nel dibattito sull’innovazione tecnologica. Le aziende si trovano ora a dover ripensare i propri processi, l’infrastruttura e la gestione delle risorse per stare al passo con questa trasformazione. Tuttavia affrontare con successo questa “rivoluzione” richiede ai decisori aziendali di prendere atto che esistono alcune questioni da affrontare in modo prioritario: attuare un cambio di mentalità, adottare una visione strategica rispetto all’automazione intelligente e, soprattutto, sviluppare una chiara comprensione dei benefici e delle sfide legate all’adozione della GenAI.
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Generative AI: i 4 elementi chiave per un’implementazione efficace
In risposta a queste sfide, SAS, in collaborazione con Coleman Parkes Research, ha condotto uno studio globale che ha individuato quattro elementi fondamentali per un’implementazione efficace della Generative AI. Questi sono: governance chiara, pianificazione strategica, integrazione tecnologica e competenze. Questi pilastri forniscono alle aziende una roadmap per governare il complesso panorama tecnologico e trarre il massimo beneficio dalla Generative AI.
“Il viaggio verso il successo nell’adozione della GenAI richiede coraggio, determinazione e una strategia ben definita. La governance, la distribuzione strategica, l’integrazione tecnologica e la guida esperta sono i pilastri su cui costruire il futuro di ogni azienda moderna. Affrontando queste sfide e adottando le migliori pratiche, le organizzazioni non solo sopravviveranno, ma prospereranno in un mercato sempre più competitivo”, sottolinea Nicola Scarfone Generative AI Team Leader di SAS.
Governance: trasparenza ed etica al centro
La governance non riguarda solo il rispetto delle normative e la compliance, ma richiede una gestione etica e trasparente della Generative AI. Oggi solo il 5% delle organizzazioni ha sviluppato sistemi affidabili per monitorare rischi come bias e violazioni della privacy nei modelli di AI. Questo è un dato preoccupante, poiché la maggior parte delle aziende non è pronta per le normative future e questo rappresenta un potenziale ostacolo al successo delle iniziative di adozione della GenIA.
Le organizzazioni devono adottare soluzioni come la generazione di dati sintetici, l’anonimizzazione e la crittografia per proteggere le informazioni sensibili e garantire la qualità dei dati utilizzati nei modelli di AI Generativa. SAS Viya, per esempio, è una piattaforma che aiuta a governare e monitorare questi modelli, assicurando che le tecnologie siano integrate in modo sicuro ed eticamente responsabile nei processi aziendali.
Pianificazione strategica: dal concetto alla realizzazione
Uno degli ostacoli principali che le aziende affrontano nell’adozione della Generative AI è la difficoltà di tradurre la teoria in pratica. Circa il 47% delle aziende fatica a implementare soluzioni concrete e solo una piccola percentuale può dimostrare, dati alla mano, un efficace ritorno sugli investimenti (ROI).
Per superare questo ostacolo i leader aziendali devono fare una pianificazione strategica, identificando casi d’uso ad alto valore aggiunto in cui la Generative AI può realmente fare la differenza.
Integrazione tecnologica: ottimizzare la produttività
L’integrazione tecnologica è la chiave per massimizzare la produttività e migliorare l’esperienza dei clienti attraverso la Generative AI. Le aziende devono affrontare con decisione le problematiche legate alla qualità dei dati e alla loro disponibilità.
Strumenti avanzati di orchestrazione consentono alle aziende di monitorare e aggiornare continuamente i modelli, garantendo risultati affidabili e scalabili nel tempo.
Generative AI e competenze: il ruolo cruciale delle persone
Sebbene la tecnologia sia un fattore fondamentale, senza il talento umano non è possibile raggiungere il pieno potenziale della Generative AI. Le aziende devono quindi investire nella ricerca e nella formazione di esperti nella materia per supportare la propria strategia.
È essenziale garantire che i modelli di Generative AI siano spiegabili e affidabili. L’intervento umano deve concentrarsi su attività a maggior valore aggiunto, ottimizzando i processi decisionali attraverso l’uso di piattaforme di orchestrazione avanzate.
