L’importanza della governance nell’Intelligenza Artificiale: un ROI fino a 15 volte superiore
In Breve
- Qual è l'impatto della governance sull'IA?
- La governance può incrementare il ROI fino a 15 volte rispetto a sistemi privi di controlli.
- Quanto è alta la fiducia degli operatori nell'IA?
- La fiducia cala dal 76% per l'IA generativa al 66% per l'IA agentica.
- Qual è la percentuale di aziende con infrastruttura dati ottimizzata?
- Solo il 17,5% delle imprese ha un'infrastruttura dati ottimizzata per l'IA agentica.
Secondo un’analisi condotta da SAS, in collaborazione con IDC, l’adozione di pratiche di Trustworthy AI può incrementare il ritorno sugli investimenti (ROI) fino a 15 volte rispetto all’uso di sistemi privi di adeguati controlli. Questa ricerca mette in luce l’importanza cruciale di governance, trasparenza dei dati e spiegabilità nell’implementazione dell’intelligenza artificiale nelle aziende.
Le organizzazioni che adottano protocolli rigorosi riguardo alla qualità dei dati, alla tracciabilità e all’auditabilità riescono a raddoppiare i risultati economici derivanti dall’implementazione dell’IA. Al contrario, meno del 5% delle realtà che non seguono tali processi riporta ritorni simili. L’assenza di spiegabilità, infatti, limita notevolmente l’efficacia dei sistemi: l’incapacità degli algoritmi di motivare le decisioni porta fino al 97,2% degli utenti a intervenire manualmente per correggere o modificare i risultati, vanificando così i guadagni di produttività.
Inoltre, la fiducia degli operatori diminuisce all’aumentare dell’autonomia dei sistemi: si passa dal 76% di fiducia per l’IA generativa al 66% per l’IA agentica. Questo studio evidenzia che le imprese impegnate nella creazione di un’IA affidabile ottengono performance superiori su ben 13 indicatori aziendali, tra cui contenimento dei costi, crescita del fatturato ed esperienza del cliente.
Un aspetto critico emerso dalla ricerca è l’architettura informativa delle aziende: solo il 17,5% delle imprese dispone di un’infrastruttura dati completamente ottimizzata per supportare l’IA agentica. Tuttavia, avere fondamenta dati solide quadruplica la probabilità di ottenere un ROI elevato. L’adozione di framework strutturati varia notevolmente tra i diversi settori: nel settore bancario, per esempio, l’85% delle realtà ad alta maturità ha linee guida di governance definite, rispetto al 29% dei ritardatari. Nel settore pubblico, il 41% dei leader pianifica aumenti di spesa superiori al 20% per l’IA affidabile, mentre nelle scienze della vita la penetrazione dell’IA su scala aziendale è attualmente del 23%.
Bryan Harris, CTO di SAS, ha sottolineato che anche gli agenti avanzati possono registrare tassi di errore superiori al 25% nelle attività complesse. Per garantire accuratezza e ripetibilità, è fondamentale integrare competenze di dominio nei workflow agentici, mantenendo le persone al centro dei controlli. Chris Marshall, Vice President di IDC, ha aggiunto che supervisione, spiegabilità, responsabilità e solide basi dati sono prerequisiti essenziali per scalare con successo l’autonomia dell’IA.
