In Breve
- Qual è l'impatto della governance sull'AI?
- La governance e la trasparenza possono aumentare il ROI fino a 15 volte.
- Quali sono i benefici dell'adozione di pratiche di Trustworthy AI?
- Le aziende possono raddoppiare i risultati economici e migliorare 13 indicatori aziendali.
- Qual è la percentuale di aziende con infrastrutture dati ottimizzate per l'IA?
- Solo il 17,5% delle aziende ha un'infrastruttura dati adeguata per l'IA agentica.
Secondo un’analisi condotta da SAS in collaborazione con IDC, l’adozione di pratiche di Trustworthy AI, che includono governance, trasparenza dei dati e spiegabilità, può incrementare notevolmente il ritorno sugli investimenti (ROI) delle aziende. In particolare, le organizzazioni che implementano rigorosi protocolli di qualità dei dati, tracciabilità e auditabilità possono ottenere un ROI fino a 15 volte superiore rispetto a quelle che non adottano tali misure.
Lo studio evidenzia che le aziende con pratiche solide in materia di governance riescono a raddoppiare i risultati economici derivanti dall’uso dell’intelligenza artificiale. Al contrario, meno del 5% delle aziende prive di tali processi riesce a riportare ritorni simili. Un aspetto critico emerso dalla ricerca è l’importanza della spiegabilità: l’incapacità degli algoritmi di motivare le proprie decisioni porta fino al 97,2% degli utenti a dover intervenire manualmente per correggere o modificare i risultati, compromettendo così i guadagni di produttività.
Inoltre, la fiducia degli operatori diminuisce con l’aumentare dell’autonomia dell’IA, passando dal 76% per l’IA generativa al 66% per l’IA agentica. Questi dati suggeriscono che senza una chiara spiegazione delle decisioni dell’IA, le aziende rischiano di perdere fiducia nei sistemi automatizzati.
Il rapporto di SAS sottolinea che le imprese che si impegnano per l’affidabilità dell’IA mostrano performance superiori su 13 indicatori aziendali, tra cui contenimento dei costi, crescita del fatturato ed esperienza del cliente. Inoltre, l’85% delle aziende più avanzate prevede di aumentare gli investimenti in governance dell’IA di oltre il 10% nell’anno corrente.
Tuttavia, un limite significativo riscontrato è l’architettura informativa: solo il 17,5% delle aziende ha un’infrastruttura dati pienamente ottimizzata per supportare l’IA agentica. Le aziende con fondamenta dati solide hanno quattro volte più probabilità di ottenere un ROI elevato.
La variazione nell’adozione di framework strutturati per la governance dell’IA è evidente tra diversi settori. Nel settore bancario, l’85% delle aziende ad alta maturità ha linee guida di governance ben definite, rispetto al 29% dei ritardatari. Nel settore pubblico, il 41% dei leader prevede aumenti di spesa superiori al 20% per l’IA affidabile, mentre nelle scienze della vita la penetrazione dell’IA su scala aziendale è del 23%.
Infine, Bryan Harris, CTO di SAS, osserva che anche gli agenti avanzati possono presentare tassi di errore superiori al 25% in attività complesse. Per garantire accuratezza e ripetibilità, è cruciale integrare competenze di dominio nei workflow agentici, mantenendo le persone al centro dei controlli. Chris Marshall, Vice President di IDC, sottolinea che supervisione, spiegabilità, responsabilità e solide basi dati sono prerequisiti essenziali per scalare con successo l’autonomia dell’IA.
