Le aziende europee sono più preparate a utilizzare l’AI, nonostante i ritardi a livello globale

 Le aziende europee sono più preparate a utilizzare l’AI, nonostante i ritardi a livello globale

Juniper Networks, leader nelle reti sicure basate su AI, annuncia i risultati di una ricerca globale dalla quale emerge che sebbene sia i consumatori sia le imprese vogliano usare in maggiore misura l’intelligenza artificiale – e molti manager la considerino una delle priorità strategiche per il 2021 – permangono molti problemi che ne hanno finora ostacolato l’adozione. L’indagine di Juniper è stata condotta su 700 decisori IT direttamente coinvolti nella definizione dei piani o nell’implementazione dei progetti relativi all’AI o al machine learning per valutarne atteggiamenti, percezioni e preoccupazioni.

L’indagine dimostra che le organizzazioni europee stanno promuovendo la cultura dell’apprendimento e dello sviluppo, gettando solide basi per l’upskilling digitale necessario per spingere l’adozione dell’AI. Il 59% delle organizzazioni leader in Europa ritiene che gli umani abbiamo il controllo dell’AI, ma che molto debba ancora essere fatto per governarne la crescita. Ciò permette di contestualizzare gli sforzi che l’Europa sta compiendo per governare e garantire la sicurezza dell’AI per mitigare rischi attuali e futuri.

Nel mondo aziendale, l’AI sta iniziando a essere utilizzata per automatizzare alcune attività quotidiane, come ad esempio le chatbot per il customer service, le riconciliazioni bancarie e i flussi di lavoro smart per la gestione degli interventi di assistenza IT. Secondo l’indagine, infatti, il 95% degli intervistati ritiene che la propria organizzazione ricaverebbe vantaggi dall’introduzione dell’AI nelle attività quotidiane, nei prodotti e nei servizi. Tuttavia, solo il 6% dei C-level (163 soggetti) ha riferito di avere già adottato nella propria organizzazione soluzioni basate sull’intelligenza artificiale.

La ricerca Juniper indica che tale gap è dovuto essenzialmente a tre motivi, in ordine di importanza:

  1. Stack tecnologici AI-ready: gli intervistati hanno citato lo sviluppo di data set e modelli AI che possano essere usati nell’intera azienda come la principale sfida di tipo tecnologico. Sono necessari investimenti in soluzioni cloud robuste e nella preparazione di data set che possano essere usati dall’AI: più della metà degli intervistati rivela che la propria azienda probabilmente raccoglierà dati di telemetria per consentire all’AI di migliorare l’esperienza utente e allo stesso tempo garantire la protezione dei dati sensibili.  
  2. Preparazione del personale: il 73% delle organizzazioni di appartenenza degli intervistati sta lavorando per formare ed espandere la propria forza lavoro e prepararla all’introduzione di sistemi di AI. Allo stesso tempo, gli intervistati C-level ritengono sia più importante assumere professionisti in grado di sviluppare le funzioni AI all’interno dell’organizzazione (priorità n. 1) che insegnare agli utenti finali a utilizzare tali strumenti (priorità n. 3). Le organizzazioni europee appaiono più avanti di quelle nordamericane e dell’area Asia Pacifico nella curva, in quanto stanno già allargando la pipeline dei talenti attraverso stage e partnership con le università (43%), viste come un modo per sviluppare nuove competenze e talenti.
  3. Governance dell’AI: il 67% degli intervistati afferma che l’AI è stata identificata come una priorità dal top management della propria organizzazione nel piano strategico per il 2021 e l’84% ritiene che il supporto e il coinvolgimento del management delle diverse funzioni sia fondamentale per l’integrazione dell’AI nei prodotti e servizi. Solo il 7% degli executive afferma di non avere identificato un leader AI al quale affidare la responsabilità delle strategie e della governance relative all’AI.

Molte organizzazioni in tutto il mondo stanno sviluppando soluzioni AI, ma quelle europee sono all’avanguardia per quanto riguarda l’integrazione della governance nelle proprie soluzioni. Il 35% degli intervistati europei ha dimostrato una profonda comprensione di ciò che contribuisce a costituire una soluzione AI solida ed efficace, indicando la disponibilità dei dati come la componente essenziale per l’adozione dell’AI, rispetto ai colleghi nordamericani che hanno messo al primo posto le funzionalità degli strumenti di AI. Le organizzazioni europee dispongono già, di conseguenza, di policy complete per l’AI e la data governance ai fini della protezione da danni finanziari e reputazionali. Ciò permette di alzare il livello di fiducia, sicurezza ed efficienza operativa dell’AI.

Nonostante l’AI comporti una serie di sfide significative, la ricerca Juniper dimostra che le organizzazioni che hanno già adottato l’AI possono vantare risultati concreti e significativi. IT e Operation sono le due aree di business in cui più spesso le aziende utilizzano l’AI e dove i cambiamenti positivi riguardano sia l’efficienza operativa sia l’esperienza utente. La ricerca indica inoltre che quando le organizzazioni allargano le funzionalità dell’AI e integrano il personale nelle soluzioni, la soddisfazione degli utenti tende a crescere e il tempo liberato permette alle persone di concentrarsi su attività a valore aggiunto che in precedenza potevano svolgere con difficoltà.

“Come CIO, quando vedo così tanto interesse in una tecnologia emergente, devo sempre ricordare alle persone che se la tecnologia non è gestita correttamente possono sorgere problemi”, afferma Sharon Mandell, SVP e CIO di Juniper Networks. “Per quanto riguarda l’intelligenza artificiale, non c’è dubbio che si intraveda la luce in fondo al tunnel e che ci sia il potenziale per generare risultati incredibili e ancora più significativi di quelli visti finora. Concentrandosi sullo sviluppo delle competenze del personale, investendo in un’infrastruttura robusta – in termini di dati, cloud e funzionalità di rete – e implementando una governance adeguata, le organizzazioni stanno preparando la forza lavoro digitale del prossimo futuro”.

La mission di Juniper è di utilizzare l’intelligenza artificiale per permettere ad aziende, service provider e cloud provider di semplificare le operation e offrire un’esperienza di qualità. L’automatizzazione del monitoraggio, della gestione e del troubleshooting della rete dal client al cloud provider, fornisce maggiori insight che permettono agli operatori di concentrarsi sulle attività di più alto livello e agli utenti finali di concentrarsi sulla generazione di valore, senza necessità di cercare nuovo personale con esperienza nell’AI.

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