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Cosa è la Trustworthy AI?
La Trustworthy AI è un approccio all'intelligenza artificiale che enfatizza governance, trasparenza e spiegabilità.
Qual è l'impatto della governance sul ROI?
L'adozione di pratiche di governance può aumentare il ROI fino a 15 volte.
Quali settori stanno investendo di più in IA affidabile?
Il settore bancario e il pubblico sono tra quelli che prevedono aumenti significativi negli investimenti in IA affidabile.

Trustworthy AI: un nuovo paradigma per le aziende

In un contesto in cui l’intelligenza artificiale (IA) sta diventando sempre più centrale nelle strategie aziendali, un’analisi condotta da SAS in collaborazione con IDC mette in luce l’importanza di pratiche di Trustworthy AI. Queste pratiche, che includono governance, trasparenza dei dati e spiegabilità, possono incrementare la probabilità di ottenere un elevato ritorno sugli investimenti (ROI) fino a 15 volte rispetto a sistemi privi di adeguati controlli.

Governance e qualità dei dati: fattori chiave per il successo

Le organizzazioni che adottano protocolli rigorosi riguardo alla qualità dei dati, alla tracciabilità e all’auditabilità riescono a raddoppiare i risultati economici derivanti dall’implementazione dell’IA. Al contrario, meno del 5% delle aziende che non adottano tali processi riesce a dichiarare ritorni analoghi. Questo mette in evidenza come la governance e la qualità dei dati siano fondamentali per massimizzare i benefici dell’IA.

La spiegabilità come elemento cruciale

Un altro aspetto critico emerso dallo studio è l’importanza della spiegabilità nell’IA. L’incapacità degli algoritmi di motivare le proprie decisioni porta fino al 97,2% degli utenti a intervenire manualmente per correggere o modificare i risultati, annullando così i guadagni di produttività. Inoltre, la fiducia degli operatori diminuisce con l’aumentare dell’autonomia dell’IA: dal 76% per l’IA generativa al 66% per l’IA agentica.

Performance aziendali superiori per chi investe in IA affidabile

Lo studio evidenzia che le imprese che si impegnano per garantire l’affidabilità dell’IA ottengono performance migliori su 13 indicatori aziendali, tra cui contenimento dei costi, crescita del fatturato ed esperienza del cliente. Inoltre, l’85% delle aziende più avanzate prevede un aumento superiore al 10% degli investimenti in governance dell’IA nell’anno in corso.

Le sfide dell’architettura informativa

Tuttavia, un limite diffuso è rappresentato dall’architettura informativa: solo il 17,5% delle imprese dispone di un’infrastruttura dati pienamente ottimizzata per supportare l’IA agentica. È interessante notare che solide fondamenta dati quadruplicano la probabilità di ottenere un ROI elevato.

Variazioni settoriali nell’adozione di framework strutturati

L’adozione di framework strutturati per la governance dell’IA varia notevolmente tra i diversi settori. Nel settore bancario, l’85% delle realtà ad alta maturità ha linee guida di governance 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%.

Conclusioni e raccomandazioni

Secondo Bryan Harris, CTO di SAS, anche agenti avanzati possono registrare tassi di errore superiori al 25% nelle attività complesse. Per garantire accuratezza e ripetibilità, è fondamentale 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 per scalare con successo l’autonomia dell’IA.