Un grande numero di aziende avvia progetti di intelligenza artificiale (IA) senza un piano aziendale solido, e questo risulta in un tasso di insuccessi significativo una volta che i modelli vengono integrati nella produzione reale. Questo fenomeno è stato messo in luce da una ricerca recente che include la partecipazione di 150 dirigenti di alto livello tedeschi.
Studio rivela problemi strutturali
Secondo lo studio condotto da Cloudflight, il 21% delle aziende si trova ancora nella fase di proof of concept (PoC) senza un piano chiaro per passare al live. Il 27% ha implementato i modelli di IA solo in ambienti controllati, con un budget e risorse ingegneristiche sufficienti ma con pochi o nulli progressi successivi.
La problematica principale nasce dal fatto che i modelli funzionano bene in test, ma non riescono a replicare lo stesso successo in condizioni reali. I dati non sono di alta qualità, l'utilità non è definita chiaramente, e mancano indicatori condivisi per misurare il successo.
Fallacie del successo in test
I test sull’IA spesso si concentrano su dati puliti, utenti motivati e ambiti limitati, condizioni che non riflettono il contesto complesso del mondo reale. Quando si passa al live, emergono problemi legati alla qualità dei dati, all'integrazione con i sistemi legacy e alla mancanza di collaborazione tra reparti, che possono compromettere l’intero progetto.
Le aziende falliscono spesso perché il piano aziendale non è chiaro o quantificabile. Il successo, ad esempio, può essere interpretato in modi differenti tra IT, Finanza e Comitato di Compliance, generando confusioni.
Il triangolo della paralisi
La mancanza di coordinamento tra le aree di competenza crea un “triangolo della paralisi”, dove ogni reparto ha un concetto diverso di successo e di responsabilità: IT sviluppa, ma non genera richiesta; Finanza richiede un ritorno sull’investimento senza metriche concrete; Compliance non può valutare i rischi senza un piano chiaro.
Business Case mancante
Solo il 29% delle aziende ha un Business Case strutturato, con ROI quantificabile, indicatori di successo realistici e piani temporali chiari. Il restante 71% si basa sull’entusiasmo da parte della leadership. Questo approccio porta a test che durano indefinitamente, senza mai un passaggio significativo verso la scalabilità.
Fattori di fallimento
- Manca il coordinamento: il 49% degli intervistati indica come il maggiore problema l’assenza di collaborazione tra IT, Business e Compliance.
- Qualità dei dati: il 32% dei progetti soffre per dati incompleti o non gestibili.
- Budget inesistente: solo l’8% delle aziende presenta problemi di finanziamento.
Questi fattori dimostrano che i test falliscono non per mancanza tecnica, ma per una cattiva strategia organizzativa.
Domande che i test non sanno affrontare
I test non sono in grado di rispondere a diverse domande fondamentali:
- Chi ha la responsabilità del deployment e della scalabilità?
- Sono stati definiti degli indicatori di successo in anticipo?
- I dati reali sono uguali a quelli usati in test?
Spesso la risposta è negativa a tutte e tre: il 33% degli intervistati indica una disconnessione tra IT e le esigenze dei reparti di business.
I modelli di successo
I dati evidenziano che solo il 84% delle aziende fortemente allineate riesce a scalare i loro progetti di IA, mentre quelle con un allineamento debole non riescono a farlo. Questo sottolinea quanto sia essenziale una preparazione strutturata, non solo tecnica.
I fattori che accelerano il successo
I progressi si osservano nelle aziende che:
- Costruiscono un piano aziendale chiaro: ad esempio, una riduzione del 20% del tempo di elaborazione che risparmia 400.000 euro in sei mesi.
- Introducono modelli di uso modesti per costruire fiducia e preparare l’organizzazione a soluzioni più ambiziose.
- Collocano il piano d'azione sopra l'infrastruttura tecnica: l’adattamento organizzativo precede l'implementation tecnica.
La cultura organizzativa richiede 12-18 mesi per evolversi, mentre il deployment richiede 3-6 mesi. Un errore comune è agire al contrario.
La via verso la scalabilità
I team che riescono a scalare si distinguono per:
- Allineamento interdisciplinare prima dell’implementazione.
- Un piano aziendale chiaro con metriche misurabili.
- Capacità di integrare strategia, organizzazione e implementazione tecnica.
Il successo del progetto non sta nell’avviare un test, ma nel farlo crescere in un piano sostenibile e verificabile dal punto di vista organizzativo.
Un approccio globale
Per affrontare questi problemi, la chiave sta in un lavoro organizzativo solido. Aziende come Cloudflight si concentrano su questa integrazione, aiutando a portare i modelli da prova a produzione.
Se stai valutando di entrare nel mercato dell’IA, un workshop iniziale potrebbe esserti molto utile per delineare i passi successivi. Il percorso è chiaro: non può dipendere solo dal fattore tecnologico, ma richiede una collaborazione strutturata, un piano aziendale concreto e una governance chiara.