L’intelligenza artificiale: grandi ambizioni, ma la base di dati è il tallone d’Achille

L’IA generativa: un’opportunità per l’innovazione

L’intelligenza artificiale sta diventando sempre più centrale nelle strategie aziendali, con il 72% delle aziende che punta ad aumentare l’efficienza o la produttività, il 55% che punta alla competitività e il 47% che si concentra sull’innovazione di prodotti e servizi. Le ambizioni sono grandi, ma la realtà è che il 78% delle aziende non riesce a capitalizzare questi obiettivi a causa di una base di dati inadeguata.

Lo studio condotto dal Mit Technology Review Insights, in collaborazione con l’azienda tecnologica Snowflake, ha evidenziato questa criticità, sottolineando come “la strategia dei dati di base deve essere migliorata per massimizzare il potenziale dell’intelligenza artificiale”.

I dati sono il fulcro delle capacità dell’intelligenza artificiale generativa, e la loro elaborazione, conservazione, sicurezza e costi rappresentano sfide cruciali per le aziende che desiderano sfruttare appieno il potenziale di questa tecnologia.

Le sfide dell’implementazione dell’IA

L’implementazione dell’IA su scala è un’altra sfida importante. Il 95% degli intervistati ha dichiarato di aver riscontrato diversi ostacoli durante questo processo, con la governance, la sicurezza e la privacy dei dati che si sono rivelate le sfide più significative (59%). La qualità e la tempestività dei dati (53%) e i costi delle risorse o degli investimenti (48%) sono stati identificati come altri ostacoli importanti.

Nonostante queste sfide, la ricerca evidenzia che il 22% dei dirigenti aziendali si ritiene “molto pronto” a impiegare l’IA, mentre il 53% si ritiene “abbastanza pronto”. Questo indica una certa fiducia nel futuro dell’intelligenza artificiale, ma sottolinea anche la necessità di investimenti e di una strategia di dati solida per poter sfruttare appieno il suo potenziale.

Il costo dell’IA: una sfida in evoluzione

Il costo dell’IA è un altro fattore da considerare. Il report sottolinea come “ogni investimento tecnologico porta con sé una serie di problematiche legate alle decisioni su spesa e risorse, comprese quelle necessarie per migliorare le basi dei dati”. Tuttavia, la ricerca evidenzia un trend positivo: il costo dell’IA generativa sta diminuendo, grazie alla progettazione di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) più piccoli, ma ugualmente performanti e meno costosi.

Questo trend potrebbe aprire nuove opportunità per le aziende, rendendo l’IA generativa più accessibile e promuovendo la sua diffusione in diversi settori.

L’importanza di una strategia di dati

Questo studio conferma l’importanza di una strategia di dati solida per massimizzare il potenziale dell’intelligenza artificiale. Le aziende devono investire in infrastrutture e tecnologie che garantiscano la qualità, la sicurezza e la privacy dei dati, oltre a considerare l’ottimizzazione dei costi. Solo in questo modo potranno sfruttare appieno le potenzialità dell’IA e raggiungere i loro obiettivi di innovazione e competitività.