Intelligenza artificiale e aziende, superare l’hype per generare valore reale

L’intelligenza artificiale generativa (GenAI) sta rivoluzionando il panorama tecnologico globale. Con previsioni di investimenti che raggiungeranno quasi 200 miliardi di dollari entro il 2025, l’AI è diventata una priorità per le aziende che cercano di sbloccare produttività, efficienza e innovazione. Tuttavia, rimane una domanda cruciale: l’AI è davvero pronta per le aziende?

L’AI per il business, non una novità

L’entusiasmo per l’AI ha raggiunto livelli senza precedenti, ma non si tratta di una tecnologia del tutto nuova. Già da tempo, le organizzazioni si affidano all’apprendimento automatico per alimentare analisi avanzate e capacità predittive. Questi algoritmi offrono ai responsabili le informazioni necessarie per ottenere una maggiore efficienza operativa. Le applicazioni tradizionali dell’AI, come i motori di ricerca, hanno trasformato interi settori, in particolare quello pubblicitario.

Prepararsi all’AI in azienda

Internet non si preoccupa delle autorizzazioni. Il management sì. Le preoccupazioni sulla privacy e sulla protezione dei dati sono sempre più pressanti, spingendo molte imprese a implementare restrizioni sull’uso di strumenti aperti di AI. Ad esempio, uno strumento di AI generativa senza un adeguato controllo delle autorizzazioni può esporre dati sensibili, limitando il suo valore per l’azienda.

Data lake, sicurezza dei dati, allucinazioni e verità nei dati

I data lake combinano fonti di dati interne ed esterne al servizio dell’AI, ma possono rappresentare un rischio per la sicurezza. È necessario un approccio federato che mantenga i dati all’origine, evitando copie o trasferimenti non necessari. Questo aiuta a preservare il livello semantico dei dati, fondamentale per la validità dei modelli di AI generativa.

Il pericolo maggiore dell’AI non pronta per il business è la sua tendenza ad avere “allucinazioni”. La AI generativa impara dal web, ma non tutte le informazioni online sono affidabili. Le aziende cercano una “unica versione della verità”, e i set di dati utilizzati per addestrare l’AI devono essere accurati e verificabili. I fornitori di suite applicative, come SAP, possono fornire dati di business contestualizzati, ideali per formare modelli di AI generativa efficaci.

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