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Solo il 17% dei progetti di AI arriva alla fase di implementazione

Lo rileva il recente rapporto “AI Viewpoint: The Challenge of Implementation” della società di ricerca Omdia. Per colmare il divario occorrerebbe filtrare i progetti sbagliati a monte imponendo KPI più rigorosi [...]
Pierluigi Sandonnini

giornalista

RPA contabilità
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Il divario tra la formazione e l’implementazione di modelli di intelligenza artificiale è grande: circa l’80% dei progetti non riesce a farcela. “Il fenomeno dei modelli di intelligenza artificiale che vengono addestrati ma mai implementati, o che dimostrano di deludere nella produzione dopo una convalida di successo, è comune”, secondo il rapporto “AI Viewpoint: The Challenge of Implementation” della società di ricerca Omdia.

Le ragioni per il mancato lancio possono includere la deriva del modello, l’apprendimento delle scorciatoie, i pregiudizi e problemi aziendali più ampi, come dati mal gestiti o la mancata progettazione di un processo aziendale efficiente, afferma l’autore del rapporto Alexander Harrowell, analista senior di Omdia di Advanced Computing and AI.

Non solo è urgente per le aziende investire in analisi dei dati, governance e competenze, ma sono necessari cambiamenti nel modo in cui viene misurato il successo. Alcune delle metriche più comuni sono KPI “soft”, come il “coinvolgimento del cliente”, ma sono più amorfe del ROI.

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“La conclusione potrebbe essere che il modo migliore per colmare il divario di implementazione è filtrare i progetti sbagliati più a monte imponendo KPI più rigorosi”, ha detto l’analista.

Ecco i punti principali del rapporto:

  • Il divario di implementazione rimane e potrebbe anche essere in crescita. La velocità con cui i progetti di intelligenza artificiale arrivano dal workshop strategico o dal comunicato stampa, attraverso le fasi di sviluppo e convalida, alla produzione è ancora bassa ed esiste un inventario sostanziale di progetti non consegnati.
  • Un fattore chiave del divario possono essere i progetti giustificati da KPI “soft”. La vendita al dettaglio e il più ampio settore dei consumatori sono le più grandi aree di crescita dell’AI e hanno sperimentato un aumento di investimenti in chatbot, VDA e raccomandazioni sui prodotti negli ultimi anni. KPI come “customer engagement” sono molto comuni, ma sono sostanzialmente meno ben definiti rispetto, ad esempio, alle entrate.
  • Sebbene le aziende che lo segnalano abbiano visto risultati ROI molto positivi, sorprendentemente poche aziende hanno scelto di utilizzarlo come KPI. Ciò può essere dovuto a un cosiddetto effetto cassetto file, in cui nessuno vuole discutere i progetti che non hanno ottenuto un ritorno. Come regola generale, i KPI degli obiettivi finali, come entrate, ROI o produttività, sono rari. La disciplina di tali KPI può essere una leva importante per colmare il divario.
  • In diversi settori esiste un modello comune di preparazione all’AI. Le imprese di tutti i settori studiati hanno fatto progressi nella definizione della strategia e nell’adeguamento della propria organizzazione, e un sottoinsieme ha sviluppato capacità tecnologiche e operative.
  • I servizi finanziari e la vendita al dettaglio vanno relativamente bene quanto a prontezza dell’AI, per ragioni diverse.

 

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