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Cresce l’adozione dell’AI nelle aziende

I risultati dell’ultimo report McKinsey: il 56% degli intervistati dichiara che la propria azienda ha adottato l’AI in almeno una funzione (contro il 50% del 2020). Aumenta l’impatto sui profitti e sui risparmi. [...]
Pierluigi Sandonnini

giornalista

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Continua a crescere l’adozione dell’AI e i benefici rimangono significativi, anche se nel primo anno della pandemia di COVID-19 (20209 sono stati avvertiti segnali sul fronte dei risparmi sui costi. Sono i risultati dell’ultimo McKinsey Global Survey sull’AI, rilasciato a fine 2021.

L’indagine ha preso in esame le pratiche delle aziende che hanno visto il maggiore aumento dei guadagni dall’AI, scoprendo che queste non solo stanno seguendo più pratiche, sia core sia avanzate, comprese le operazioni di apprendimento automatico (Machine learning Ops), ma spendono anche in modo più efficiente per l’AI e sfruttano maggiormente le tecnologie cloud. Inoltre, è più probabile che altre organizzazioni si impegnino in una serie di attività per mitigare i rischi legati all’AI, un’area che continua a essere un punto debole. La maggior parte degli intervistati afferma che le loro organizzazioni hanno adottato funzionalità di intelligenza artificiale, poiché l’impatto dell’AI sia sui profitti che sui costi risparmiati è in crescita.

L’adozione dell’AI è in costante aumento

I risultati del McKinsey Global Survey AI indicano che l’adozione dell’AI continua a essere in costante aumento: il 56% di tutti gli intervistati riferisce l’adozione dell’AI in almeno una funzione, rispetto al 50% del 2020. I risultati più recenti suggeriscono che, dallo scorso anno, l’adozione dell’AI è aumentata maggiormente nelle aziende con sede nelle economie emergenti, tra cui Cina, Medio Oriente e Nord Africa: il 57% degli intervistati, rispetto al 45% del 2020.

Le funzioni aziendali in cui l’adozione dell’AI è più comune sono le operazioni di servizio, lo sviluppo di prodotti e servizi, il marketing e le vendite, sebbene i casi d’uso più popolari abbraccino una serie di funzioni. I primi tre casi d’uso sono:

  • l’ottimizzazione delle operazioni di servizio,
  • il miglioramento dei prodotti basato sull’intelligenza artificiale
  • l’automazione del contact center, con il più grande aumento di punti percentuali nell’uso dell’AI nell’allocazione del budget di marketing e nell’efficacia della spesa delle aziende.

I risultati suggeriscono anche che l’impatto dell’AI sui profitti sta crescendo. La percentuale di intervistati riporta che almeno il 5% degli utili prima di interessi e imposte (EBIT) attribuibile all’AI è aumentata di anno in anno al 27%, rispetto al 22% del sondaggio precedente.

Mentre i benefici delle entrate dell’AI sono rimasti stabili o addirittura diminuiti rispetto al sondaggio precedente, in particolare per la gestione della supply chain, in cui era improbabile che l’AI compensasse le sfide dell’era pandemica, è vero il contrario dei costi. Gli intervistati segnalano risparmi sui costi significativamente maggiori dall’AI rispetto a quanto fatto in precedenza in ogni funzione, con i maggiori cambiamenti anno su anno nelle azioni che riportano l’assunzione di costi dall’utilizzo dell’AI nello sviluppo di prodotti e servizi, marketing e vendite, strategia e finanza aziendale.

Infine, gli intervistati confermano che le prospettive dell’AI rimangono forti. Quasi due terzi degli investimenti delle loro aziende nell’AI continueranno ad aumentare nei prossimi tre anni.

McKinsey Global Survey AI: fattori di differenziazione della sovra-performance

Cerchiamo di capirne di più sui fattori e le pratiche che differenziano i migliori programmi di intelligenza artificiale dagli altri: in particolare, nelle organizzazioni in cui gli intervistati attribuiscono almeno il 20% dell’EBIT all’uso dell’AI, sono i cosiddetti “AI high performer”. Con l’adozione sempre più comune, il sondaggio ha formulato nuove domande sulle pratiche di intelligenza artificiale più avanzate, in particolare quelle coinvolte in MLOps, un approccio di best practice per costruire e distribuire l’intelligenza artificiale basata sull’apprendimento automatico che è emerso negli ultimi anni.

Mentre le organizzazioni che vedono rendimenti inferiori dall’AI sono sempre più impegnate in pratiche di AI di base, le aziende ad alte prestazioni si impegnano anche nella maggior parte delle pratiche avanzate di intelligenza artificiale.

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Appare provato che impegnarsi in tali pratiche sta aiutando gli “high performer” a industrializzare e professionalizzare il loro lavoro di intelligenza artificiale, il che porta a risultati migliori e a una maggiore efficienza e prevedibilità nella spesa per l’AI. Tre quarti degli high performer affermano che il costo per produrre modelli di AI è stato pari o addirittura inferiore a quello che si aspettavano, mentre la metà di tutti gli altri intervistati afferma che i costi dei progetti AI delle loro aziende sono stati più alti del previsto.

I risultati del sondaggio suggeriscono anche che l’AI ad alte prestazioni potrebbe guadagnare in efficienza utilizzando il cloud. La maggior parte delle aziende, che siano ad alte prestazioni o meno, tende a utilizzare un mix di piattaforme cloud e on-premise per l’intelligenza artificiale simile a quello che usa per i carichi di lavoro IT complessivi. Ma gli high performer utilizzano l’infrastruttura cloud molto più dei loro colleghi: il 64% dei carichi di lavoro AI viene eseguito su cloud pubblico o ibrido, rispetto al 44% di altre aziende. Questo gruppo sta anche accedendo a una gamma più ampia di funzionalità e tecniche di intelligenza artificiale su un cloud pubblico. Ad esempio, ha il doppio delle probabilità rispetto agli altri di utilizzare il cloud per la comprensione del linguaggio naturale e le capacità di riconoscimento facciale.

McKinsey Global Survey AI: la gestione dei rischi

La gestione del rischio rimane un punto debole per l’impegno nell’AI della maggior parte delle aziende, ma può venire in aiuto una serie di best practice emergenti.

La sicurezza informatica rimane il rischio più riconosciuto tra gli intervistati, anche se rispetto al 2020 lo afferma quota minore, nonostante la crescente minaccia degli incidenti informatici osservata durante la pandemia di COVID-19.

In tutte le regioni, gli intervistati segnalano cambiamenti notevoli rispetto al sondaggio 2020 e opinioni molto diverse sui rischi per la sicurezza informatica. Nelle economie sviluppate, le loro opinioni sui maggiori rischi sono rimaste relativamente stabili dal 2020, anche se il 57% (rispetto al 63% dello scorso anno) cita la sicurezza informatica come un rischio rilevante per l’AI. Nelle economie emergenti, gli intervistati segnalano un calo più drammatico della rilevanza e della mitigazione di molti dei principali rischi. Tuttavia, segnalano anche la privacy personale e individuale come un rischio di AI rilevante più spesso.

Alla domanda sul perché le aziende non mitighino tutti i rischi rilevanti, gli intervistati spesso rispondono che è perché non hanno la capacità di affrontare l’intera gamma di rischi e hanno dovuto dare la priorità. In particolare, la seconda risposta più comune da parte di coloro che vedono rendimenti inferiori dall’adozione dell’AI è che non sono chiari sull’entità della loro esposizione ai rischi dell’AI (29% contro solo il 17% dell’AI ad alte prestazioni). Per geografia, gli intervistati nelle economie emergenti sono più propensi di altri a riferire che stanno aspettando che entrino in vigore normative più chiare per la mitigazione del rischio e di non avere il consenso della leadership per dedicare risorse alla mitigazione del rischio di AI.

Ulteriori risultati del sondaggio suggeriscono una via da seguire per le aziende che continuano a lottare con la gestione del rischio nell’AI. Alla richiesta di informazioni su una serie di pratiche di mitigazione del rischio relative alla documentazione del modello, alla convalida dei dati e ai controlli sui pregiudizi, nella maggior parte dei casi, risulta che le “high performer” dell’AI hanno maggiori probabilità rispetto ad altre organizzazioni di impegnarsi in queste pratiche.

McKinsey Global Survey AI, la ricerca

Il McKinsey Global Survey AI è stato realizzato tramite un sondaggio online effettuato dal 18 maggio al 29 giugno 2021 e ha raccolto risposte da 1.843 partecipanti, che rappresentano l’intera gamma di regioni, settori, dimensioni aziendali, specialità funzionali e incarichi. Di questi intervistati, 1.013 hanno dichiarato che le loro organizzazioni avevano adottato l’AI in almeno una funzione e sono state poste domande sull’uso dell’AI da parte delle loro organizzazioni. Per adeguarsi alle differenze nei tassi di risposta, i dati sono stati ponderati in base al contributo della nazione di ciascun intervistato al PIL globale.

 

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