UNQlik®, leader mondiale nell'integrazione dei dati, nella qualità dei dati, nell'analisi e nell'intelligenza artificiale (IA), annuncia i risultati di un nuovo studio condotto con Enterprise Strategy Group (ESG) che evidenzia una discrepanza critica tra gli investimenti in IA e la loro esecuzione.
Il rapporto di ricerca ESG, “Prontezza dei dati per un'intelligenza artificiale generativa di impatto”rivelando che le aziende si stanno muovendo in modo aggressivo per scalare l'IA, ma molte non hanno un piano strutturato per costruire le basi di dati necessarie per il successo a lungo termine Mentre il 94% stanno aumentando la spesa in prodotti e servizi per rendere pronti i dati per l'IA, solo il 21% è riuscito a integrare completamente l'IA nelle proprie operazioni. Sebbene la maggior parte delle organizzazioni riconosca che la qualità dei dati è fondamentale, la governance, la conformità e la rilevazione dei bias continuano a essere le principali lacune, impedendo alle aziende di sfruttare appieno il potenziale dell'IA.
"Le aziende stanno correndo ad adottare l'IA investendo fortemente senza una strategia coesa", dice Drew Clarke, Vicepresidente Esecutivo e Direttore Generale dell'Unità di Business dei Dati di Qlik. L'IA non è una soluzione temporanea — è una trasformazione permanente che richiede struttura, governance e trasparenza. Senza un piano chiaro e basi di dati solide, le aziende aumentano i loro rischi anziché creare valore.
Una nuova ricerca di Qlik ed ESG evidenzia un netto disallineamento tra l'adozione dell'intelligenza artificiale e le precauzioni necessarie per garantirne il successo:
– L’adozione dell’intelligenza artificiale sta accelerando, ma molte aziende non hanno una strategia di implementazione chiara:Il 94% delle organizzazioni sta aumentando la spesa in prodotti e servizi che consentono la preparazione dei dati per l'intelligenza artificiale, ma solo il 21% ha integrato completamente l'intelligenza artificiale nelle proprie operazioni.
– Le aziende stanno raccogliendo più dati, ma hanno difficoltà a renderli utilizzabili per l’intelligenza artificiale:Il 64% delle organizzazioni raccoglie dati da 100 a 499 fonti ogni giorno, il che evidenzia l'entità della complessità dei dati.
– L’efficienza operativa è la metrica chiave, ma l’impatto completo dell’IA rimane poco chiaro:Il 57% misura il successo dell'intelligenza artificiale in base all'efficienza operativa, mentre una percentuale minore ne monitora l'impatto strategico sul business.
– Le lacune in termini di pregiudizi, governance e conformità stanno creando rischi significativi:Il 48% delle organizzazioni cerca di affrontare i pregiudizi nell'intelligenza artificiale attraverso la trasparenza nelle decisioni relative ai modelli e nelle fonti dei dati.
– La qualità dei dati è fondamentale, ma la governance resta una sfida:Solo il 47% concorda fermamente sul fatto che le proprie politiche di governance siano applicate in modo coerente, evidenziando lacune nella supervisione e nella conformità.
L'IA non è un problema di tecnologia — è un problema di esecuzione», afferma Stephen Catanzano, Analista Senior ESG. Le organizzazioni di tutti i settori si stanno muovendo rapidamente per scalare l'IA, ma senza le dovute precauzioni rischiano di subire conseguenze regolamentari, finanziarie e di reputazione. Sebbene riconoscano l'importanza della qualità dei dati, la maggior parte non dispone ancora della governance necessaria per garantire che i modelli di IA siano sicuri e imparziali. Questa lacuna nell'esecuzione spiega perché molti progetti di IA sono bloccati o non riescono a offrire un ROI tangibile.
Rapporto Qlik ed ESGProntezza all'intelligenza artificialeidentifica as sfide più urgenti nell'implementazione dell'IA e fornisce strategie per garantire il successo a lungo termine. Per ottenere approfondimenti più approfonditi e raccomandazioni da esperti, accedi all'eBook qui:https://www.qlik.com/us/biblioteca-di-risorse/dati-prontezza-per-l'impatto-intelligenza artificiale generativa
