Una nuova ricerca di mercato commissionata da IBM ha rivelato che l’adozione globale dell’IA è cresciuta costantemente nell’ultimo anno: un’indagine che ha coinvolto oltre 8000 decision-maker aziendali in più di 20 paesi nel mondo per comprendere non solo a che punto è l’adozione dell’intelligenza artificiale, ma anche in quali direzioni si sta muovendo la sua applicazione – prime fra tutte, l’accelerazione della sostenibilità e dell’utilizzo etico – e quali sono i principali bias e ostacoli da superare.
Altri dati del ‘Global AI Adoption Index 2022‘, condotto da Morning Consult per conto di IBM, rivelano che questa crescita è stata dovuta alle aziende che hanno riconosciuto il valore dell’IA quando sono emerse dalle sfide della pandemia di COVID-19 e hanno investito nelle loro trasformazione digitale, affrontando nel contempo la carenza di talenti e competenze. In effetti, lo studio mostra che l’adozione dell’IA è aumentata di 4 punti percentuali rispetto al 2021.
Per la prima volta, il rapporto ha anche intervistato le aziende sui loro piani per utilizzare l’IA nelle loro iniziative di sostenibilità e ha scoperto che l’IA è pronta a svolgere un ruolo significativo. Il 66% dei professionisti IT ha affermato che la propria azienda sta attualmente applicando l’IA, o prevede di applicarla, per sviluppare accelerare le iniziative ESG.
I punti salienti del ‘Global AI Adoption Index 2022‘
L’adozione globale dell’IA è in costante crescita e la maggior parte delle aziende utilizza già o prevede di utilizzare l’IA: oggi, il 35% delle aziende ha dichiarato di utilizzare l’IA nella propria attività. Rispetto al 2021, le organizzazioni hanno il 13% di probabilità in più di aver adottato l’IA nel 2022. Inoltre, B. Le grandi aziende hanno maggiori probabilità rispetto alle piccole aziende di utilizzare l’IA. Le aziende cinesi e indiane stanno aprendo la strada, con quasi il 60% dei professionisti IT in quei paesi che affermano che la loro organizzazione utilizza già attivamente l’IA, rispetto a mercati in ritardo come Corea del Sud (22%), Australia (24%), Stati Uniti (25%) e Regno Unito (26%).
La definizione di dati chiari e strategie di intelligenza artificiale sono fondamentali per l’implementazione orizzontale: una spiegazione importante per l’adozione graduale dell’IA è la necessità di implementare una strategia di gestione dei dati di successo e l’applicazione dell’IA a tali dati per raggiungere gli obiettivi aziendali. Le aziende che non hanno implementato l’IA hanno una probabilità tre volte maggiore di affermare di avere poca o nessuna fiducia sul fatto che la loro azienda disponga degli strumenti di gestione dei dati adeguati. Oggi, il 37% delle aziende sta sviluppando una strategia di intelligenza artificiale, il 28% dispone già di una strategia olistica e il 25% ha una strategia incentrata solo su casi d’uso limitati o specifici.
L’automazione aiuta a colmare le lacune di competenze e la carenza di manodopera: più dei costi, della mancanza di strumenti o della complessità di progetti o dati, il divario di competenze rimane il principale ostacolo all’adozione dell’IA. Allo stesso tempo, l’IA sta anche aiutando le organizzazioni ad affrontare le carenze di competenze, ad esempio automatizzando le attività per i lavoratori qualificati in modo che possano essere più produttivi, o utilizzando l’apprendimento assistito dall’IA o il coinvolgimento dei dipendenti.
Una crescente enfasi sulla fiducia, ma poche azioni concrete: stabilire pratiche di intelligenza artificiale affidabili e responsabili e la maturità dell’IA vanno di pari passo: più è probabile che un’azienda abbia implementato l’IA, più è probabile che ne apprezzi l’importanza. Ma mentre la crescente maggioranza dei leader aziendali afferma che un’intelligenza artificiale affidabile è fondamentale, la maggioranza delle organizzazioni non ha adottato misure chiave per garantire che la propria IA sia affidabile e responsabile, come la riduzione delle distorsioni (74%), il monitoraggio delle variazioni delle prestazioni/della deriva del modello (68%) e assicurandosi che possano spiegare le decisioni basate sull’intelligenza artificiale (61%) (diapositiva 15)
Costruire operazioni più sostenibili: l’IA è pronta a svolgere un ruolo crescente nelle iniziative di sostenibilità delle organizzazioni di tutto il mondo poiché oltre due terzi delle aziende utilizzano o intendono utilizzare l’IA oggi come parte delle proprie iniziative di sostenibilità. Una società su cinque sta già adottando l’IA a causa delle pressioni ambientali.
Casi d’uso popolari come l’automazione, l’adozione della sicurezza: le organizzazioni stanno applicando l’IA in un’ampia varietà di casi d’uso oggi, con l’adozione più avanzata in aree come le operazioni IT, la sicurezza e il rilevamento delle minacce e l’automazione dei processi aziendali. Già un terzo delle aziende utilizza già l’IA per le operazioni IT (AIOps) per automatizzare i processi chiave, il che le aiuta a mantenere le prestazioni delle applicazioni e allo stesso tempo rende più efficiente l’allocazione delle risorse. Un terzo delle aziende che implementano l’IA sta applicando l’elaborazione del linguaggio naturale a settori come il marketing, le vendite e l’assistenza clienti.+
“Più di un terzo delle organizzazioni intervistate nell’IBM Global AI Adoption Index 2022 afferma di utilizzare l’IA oggi per rispondere a una miriade di fattori e pressioni diversi”, ha affermato Tom Rosamilia, Senior Vice President, IBM Software. “La maggior parte degli intervistati ha affermato che sta già utilizzando o prevede di utilizzare l’IA come parte delle proprie iniziative di sostenibilità. Queste tendenze tutte sottolineano il ruolo crescente che l’IA sta giocando sia all’interno delle organizzazioni sia nella società”.
Sebbene gli investimenti nell’IA continuino a crescere, permangono ostacoli all’adozione, in particolare per le organizzazioni più piccole che hanno molte meno probabilità di trarre vantaggio dall’IA. Il sondaggio ha determinato che i tre principali ostacoli all’adozione dell’IA per le aziende sono: competenza o conoscenza dell’IA limitata (34%), prezzi elevati (29%) e mancanza di strumenti e piattaforme per lo sviluppo di modelli di IA (25%).
