Intelligenza artificiale, perché in Italia troppi progetti restano al palo

L’intelligenza artificiale (AI) è ormai considerata un asset strategico per le imprese in Italia. Secondo uno studio globale condotto da Qlik, il 94% delle organizzazioni in Italia afferma di avere familiarità con strumenti e applicazioni AI. Il dato più significativo è che per l’85% delle aziende l’AI è una risorsa irrinunciabile per incrementare i profitti e raggiungere obiettivi a lungo termine. Questo scenario evidenzia come l’adozione di tecnologie innovative sia sempre più vista come un fattore chiave di successo.

Progetti di AI bloccati: un problema di fiducia e governance dei dati

Nonostante l’entusiasmo, molti progetti di intelligenza artificiale faticano a superare la fase di pianificazione. Molti vengono addirittura scartati, causando un rallentamento dell’innovazione. Sul piano internazionale, il 20% delle aziende presenta fino a 50 progetti AI in definizione ma mai attivati, mentre un altro 20% ha dovuto interromperne alcuni dopo la pianificazione. Tra le ragioni principali spiccano la mancanza di fiducia del management e del personale, oltre a un’evidente difficoltà nella governance dei dati.

Mancanza di competenze e risorse, un freno all’innovazione

Tra gli ostacoli più evidenti all’implementazione dell’AI in Italia si annoverano la mancanza di competenze specializzate, le risorse finanziarie limitate e le sfide legate alla gestione dei dati. Il 26% delle aziende ha avviato progetti poi interrotti, indicando nella governance dei dati, nella scarsità di risorse qualificate e nei vincoli di budget i principali fattori di fallimento. La necessità di figure formate e competenti nell’intelligenza artificiale è quindi un tema cruciale per il Paese.

Il bisogno di una strategia formativa e di politiche di sostegno

Secondo la ricerca, il 75% degli intervistati auspica un maggiore impegno del governo nel finanziare e supportare programmi di formazione sull’AI. Solo il 57% ritiene che il sistema educativo stia formando abbastanza talenti con competenze AI. La fiducia interna è un fattore critico: in Italia, il 48% degli intervistati sottolinea la mancanza di fiducia tra i dipendenti meno senior e il 21% evidenzia la scarsa fiducia dei clienti esterni. È quindi imprescindibile rafforzare le iniziative di formazione, le certificazioni e i piani di sviluppo professionale.

La via per superare le barriere

Per superare le sfide, è necessario un approccio strategico. Come suggerisce James Fisher, Chief Strategy Officer di Qlik, è importante definire un caso d’uso chiaro, stabilire obiettivi misurabili e individuare sin dall’inizio le competenze, le risorse e i dati necessari. Solo così le aziende potranno creare un clima di fiducia interno ed esterno, ottenere il consenso del management e avviare progetti di AI di successo. Strumenti come Qlik Answers, basati su GenAI, possono supportare le organizzazioni nell’adozione di soluzioni self-service e nell’ottimizzazione del potenziale dell’intelligenza artificiale.

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