Negli ultimi anni le aziende richiedono sempre di più di più poter introdurre e adottare soluzioni di Intelligenza Artificiale. Ma quando è possibile farlo? E soprattutto, le aziende hanno davvero tutte le carte in regola per fare questo passo? Non proprio.
L’Intelligenza Artificiale necessita, infatti, di alcuni prerequisiti senza i quali questa non può inserirsi, né essere introdotta.
Il primo tra questi prerequisiti è quello dei dati. Per cogliere i vantaggi dell’AI, le modalità di raccolta, catalogazione, e fruizione dei dati spesso devono essere ripensate.
In maniera speculare, le opportunità dell’Artificial Intelligence, richiedono processi capaci di essere ricettivi degli improvement che l’AI potrebbe portare. Laddove non sia possibile riprogettarli da zero, è spesso necessario mettere mano ed apportare modifiche anche sostanziali.
Di questo parlerà Andrea Colmegna, Head of Digital Business Solutions di Npo Sistemi durante l’evento di kick-off organizzato dal Politecnico di Milano. Anche quest’anno, infatti, Npo Sistemi, supporta la ricerca dell’Osservatorio Artificial Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano.
Quali sono le sfide principali che le imprese affrontano nell'adozione delle tecnologie AI e come si possono affrontare?
Le principali sfide sono legate ai dati: l’AI è un motore potente che ha bisogno del giusto carburante, i dati affidabili, integri e di qualità. È fondamentale far precedere l’adozione da opportuni assessment ed associare l’adozione ad opportune strategie di data governance affinché sia chiaro chi può vedere cosa e per ogni dato/record che informazioni porta, per cosa ci si aspetta che venga usato, e che storia ha avuto il suo arricchimento a partire dalla sua nascita alla sorgente. Per quanto riguarda i processi, invece, difficilmente sono predisposti per valorizzare il potenziale di benefici degli insight ed automatismi producibili grazie all’AI. Per questo va previsto solitamente uno spazio di adeguamento e di re-engineering affinché siano ricettivi dell’AI
Quali possono essere gli approcci efficaci nell'integrazione delle tecnologie AI nelle infrastrutture delle imprese?
Gli approcci più efficaci sono quelli che valorizzano l’ecosistema esistente e si concentrano sulla governance degli algoritmi con opportune tecniche di guardrailing, ovvero strategie, meccanismi e politiche progettati per prevenire l'uso improprio, proteggere la privacy degli utenti e promuovere la trasparenza e l'equità.
È importante prevedere dei progetti sartoriali che entrino nel merito delle basi dati aziendali e dei connettori già esistenti verso i sistemi principali coinvolti nella generazione e gestione dei dati che alimentano l’AI e che ne sfruttano i benefici. Questo perché se l’ecosistema permette di usare connettori già esistenti verso i sistemi, le energie e risorse del progetto possono concentrarsi efficacemente sul controllo e sulla governance che sono cruciali per la buona riuscita.
