Lo scenario attuale tra investimenti e governance
Terminato il periodo di sperimentazione e ormai svanito l'”effetto wow” di applicazioni come ChatGPT, l'IA sta raggiungendo la maturità, una fase in cui viene adottata, seppur con cauto interesse, da parte delle aziende. Va detto che il suo pieno potenziale è ancora lontano dall'essere sfruttato, come evidenziato dai dati dell'Osservatorio EY secondo cui solo l'8% delle aziende è impegnato nel supportare l'adozione diffusa dell'IA. Per lo più sinora si è trattato di applicazioni su progetti pilota o che hanno riguardato un solo processo aziendale. Ma le potenzialità sono enormi: secondo EY, l'impatto stimato dell'uso di IA sul prodotto interno globale è di 15 trilioni di dollari entro il 2030. Dunque, per poter sfruttare le virtù dell'IA serve un'accelerazione, sempre che ci sia una corretta adozione e nel giusto contesto. L'applicazione su larga scala di tale tecnologia infatti porta con sè benefici, ma anche una serie di rischi – sicurezza e protezione della privacy e dei dati in primis – a cui la messa a punto di una adeguata governance, sia a livello di regole e infrastrutture che di standard etici, può porre rimedio. In questa direzione va vista l'approvazione a dicembre 2022 da parte del Consiglio Europeo dell'AI Act, un approccio di regolamentazione basato sulla classificazione dei sistemi di AI in base al livello di rischio che possono comportare per i diritti fondamentali dei cittadini.
In quanto al contesto italiano, il Governo ha intrapreso alcune iniziative per promuovere una maggiore adozione di tale tecnologia con investimenti pari a 429 milioni di dollari nel 2022, il 30% in più rispetto al 2021, ma largamente inferiori rispetto a USA, Cina, Regno Unito e altri Paesi europei, specie Francia, Germania e Spagna.
Etica e sicurezza
Una delle questioni più delicate dell'IA, vista la sua crescente adozione in applicazioni e contesti differenti, riguarda la responsabilità in merito a decisioni che di fatto vengono prese dagli algoritmi, specie in ambiti sensibili come sanità e sicurezza pubblica. Per tale motivo è necessario che gli apparati di IA siano concepiti e progettati in modo che risultino trasparenti, affidabili e che le decisioni prese siano giustificate in modo chiaro. Inoltre, la possibilità di accedere ad una notevole quantità di informazioni implica problematiche di privacy e protezione dei dati personali la cui sicurezza deve essere sempre garantita. La sicurezza riguarda anche i sistemi di IA stessi, che possono essere soggetti ad attacchi informatici e manipolazione, dunque devono essere dotati di sistemi di difesa efficaci. Altro tema fondamentale riguarda l'impatto dell'IA sull'occupazione: se da un lato infatti può portare a una maggiore efficienza e produttività, dall'altro c'è il rischio di una crescente disuguaglianza economica e di perdita di posti di lavoro. Motivi sufficienti per affermare che questa tecnologia debba essere utilizzata in modo responsabile per creare valore per l'intera collettività, in un giusto equilibrio tra benefici e svantaggi. Un obiettivo raggiungibile solo attraverso un dialogo aperto e costante tra istituzioni, organizzazioni, imprese e sviluppatori.
Modello AI Driven Organization
Essere digitali non vuol dire solo adottare tecnologie di ultima generazione, ma richiede una strategia integrata tra conoscenza del processo, etica e sicurezza. Per fare in modo che l'IA rappresenti davvero un valore aggiunto le imprese dovrebbero prima di tutto accelerare la digitalizzazione dei processi di business per aumentare l'efficienza e incontrare le aspettative dei clienti. Per supportare un’ampia adozione dell’IA sorge la necessità di allineare la cultura, la struttura e le modalità di lavoro di un’azienda. Ciò si traduce in un cambio di atteggiamento complessivo da parte dell'azienda, a cominciare dallo sviluppo di conoscenze specifiche, la definizione di processi di lavoro che integrino l'IA in modo efficace anche tramite regole chiare e un'infrastruttura adeguata. In questo senso, le aziende che hanno accolto l’AI in tutta l’azienda hanno ottenuto un valore significativo dei loro investimenti e in genere dedicano il 70% di tali investimenti all’integrazione dell’IA nei processi aziendali, il 20% alle tecnologie e il 10% negli algoritmi di IA. In questo modello di business, che possiamo definire AI Driven, l'organizzazione è interamente progettata attorno all'Intelligenza Artificiale e basata su di essa, dunque ogni funzione deve essere pensata per migliorare l'efficienza e l'efficacia della strategia. Così, ad esempio, l'intera organizzazione deve avere un accesso facile e veloce ai dati per permettere operazioni e feedback rapidi e interattivi tra funzioni e team diversi. In concreto, le possibili applicazioni di IA per le aziende sono diverse: automazione di interi processi come la gestione dei dati e del personale; ricerca e sviluppo di nuovi prodotti e servizi con riduzione dei costi, tempi e aumento della qualità degli stessi; personalizzazione della relazione con i clienti attraverso modelli di interazione diretti e su misura; miglioramento dell'efficienza dei dipendenti e collaboratori aziendali.
