L’AI generativa (Generative AI, GenAI) è al centro delle discussioni attuali sull’innovazione, spingendo le aziende a ripensare i propri processi, la gestione delle risorse e l’infrastruttura tecnologica. Questa rivoluzione rappresenta una sfida cruciale per le imprese moderne che aspirano a crescere e innovare. Tuttavia, il successo richiede un cambio di mentalità, una visione strategica e una profonda comprensione dei benefici e delle sfide legate a questa tecnologia.
“Il viaggio verso il successo nell’adozione della GenAI richiede coraggio, determinazione e una strategia ben definita. La governance, la distribuzione strategica, l’integrazione tecnologica e la guida esperta sono i pilastri su cui costruire il futuro di ogni azienda moderna. Affrontando queste sfide e adottando le migliori pratiche, le organizzazioni non solo sopravviveranno, ma prospereranno in un mercato sempre più competitivo”, spiega Nicola Scarfone, Generative AI Team Leader di SAS.
Per aiutare le aziende a navigare in questo panorama, proprio SAS, in collaborazione con Coleman Parkes Research Ltd, ha condotto uno studio globale che ha identificato quattro elementi chiave per l’implementazione efficace della AI generativa.
1. Una governance chiara e trasparente: la base di ogni successo
Governance della GenAI non significa solo rispettare le normative, ma anche garantire che i sistemi operino con trasparenza e in modo etico: ad oggi, solo il 5% delle organizzazioni ha sviluppato sistemi affidabili per monitorare i rischi di bias e privacy nei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Questo dato sottolinea quanto la maggior parte delle aziende non sia ancora pronta per le normative future, rappresentando un grande ostacolo.
Una solida governance deve garantire la protezione dei dati degli utenti attraverso strumenti come la generazione di dati sintetici, l’anonimizzazione e la crittografia. Questi metodi non solo tutelano le informazioni sensibili, ma affrontano anche i problemi legati alla qualità e alla disponibilità dei dati, elementi cruciali per il successo dell’AI generativa. Per rispondere a questa sfida, è fondamentale che le organizzazioni implementino flussi di lavoro integrati che validino l’intero ciclo di vita degli LLM, dalla conformità normativa alla gestione del rischio dei modelli.
2. La distribuzione strategica: dalla visione all’azione
Molte organizzazioni incontrano difficoltà nel passare dalla teoria alla pratica nell’adozione della GenAI: circa il 47% delle aziende riscontra problemi nel tradurre il concetto in implementazione, e solo una piccola percentuale può dimostrare un ritorno sugli investimenti (ROI). Diventa, quindi, fondamentale che i leader aziendali comprendano appieno il potenziale della GenAI e il suo impatto sui flussi di lavoro.
L’adozione dell’AI generativa richiede, cioè, una pianificazione strategica che non si limiti a soddisfare le esigenze attuali, ma sia anche orientata alla crescita e all’innovazione future. Questo include l’identificazione di casi d’uso concreti e ad alto ROI, dove la GenAI può apportare valore reale e scalabile. Per far sì che ciò accada, le organizzazioni devono poter integrare senza problemi i modelli di GenAI nei loro flussi decisionali e nei processi aziendali esistenti.
3. L’integrazione tecnologica: massimizzare la produttività
L’integrazione tecnologica non solo è il cuore pulsante dell’implementazione della GenAI, ma è anche fondamentale per aumentare la produttività, migliorare la customer experience e aggiungere valore misurabile agli stakeholder. Per ottenere questi risultati, le organizzazioni devono affrontare in modo proattivo le sfide legate alla qualità e alla scarsità dei dati.
L’integrazione tecnologica non deve limitarsi all’AI generativa, ma deve anche garantire che i modelli di AI e machine learning siano completamente integrati nei flussi decisionali aziendali esistenti. Utilizzando strumenti avanzati di orchestrazione della GenAI, come quelli offerti da SAS Viya, le organizzazioni possono ottimizzare l’uso dei loro LLM, automatizzando, monitorando e aggiornando continuamente i modelli per garantire risultati affidabili e scalabili.
Una guida esperta: ovvero, trovare i talenti giusti
Nessuna tecnologia può prosperare senza il talento umano che la guida. Le organizzazioni devono investire nel reclutamento e nella formazione di esperti in AI generativa per supportare la loro strategia. Settori come il manifatturiero, l’healthcare e le telecomunicazioni stanno già beneficiando della presenza di personale qualificato e competente.
Individuare e formare le giuste figure professionali diventa, quindi, essenziale per trasformare il potenziale della GenAI in realtà. Oltre a formare nuovi talenti, le organizzazioni dovrebbero considerare l’importanza di una piattaforma di orchestrazione della GenAI, che consenta di automatizzare, monitorare e aggiornare continuamente i modelli in uso.
Un altro aspetto cruciale è garantire che i risultati generati dai modelli di AI generativa siano affidabili e spiegabili. È fondamentale che gli utenti possano applicare tecniche di elaborazione del linguaggio naturale per pre-processare i dati e spiegare i risultati in termini facilmente comprensibili, minimizzando errori come le “allucinazioni” dei modelli e riducendo i costi operativi.
