In Breve
- Qual è l'impatto della Trustworthy AI sul ROI?
- L'adozione di pratiche di Trustworthy AI può incrementare il ROI fino a 15 volte.
- Quali sono i fattori chiave per un ROI elevato?
- Governance, trasparenza dei dati e spiegabilità sono fondamentali per ottenere un ROI elevato.
- Quanto è diffusa l'adozione di pratiche di governance nell'IA?
- Solo il 17,5% delle imprese ha un'infrastruttura dati ottimizzata per supportare l'IA agentica.
Un recente studio condotto da SAS in collaborazione con IDC ha messo in evidenza l’importanza delle pratiche di Trustworthy AI, sottolineando che l’adozione di protocolli basati su governance, trasparenza dei dati e spiegabilità può incrementare notevolmente il ritorno sugli investimenti (ROI) delle aziende. Secondo l’analisi, le organizzazioni che implementano tali pratiche possono ottenere un ROI fino a 15 volte superiore rispetto a quelle che non dispongono di adeguati controlli.
Le aziende che adottano rigorosi protocolli sulla qualità dei dati, la tracciabilità e l’auditabilità riescono a raddoppiare i risultati economici derivanti dall’implementazione dell’intelligenza artificiale. Al contrario, meno del 5% delle aziende prive di tali processi riporta ritorni analoghi. L’assenza di spiegabilità nei sistemi di intelligenza artificiale, infatti, limita la loro efficacia: fino al 97,2% degli utenti si sente costretto a intervenire manualmente per correggere o modificare i risultati, vanificando i guadagni di produttività.
Inoltre, la fiducia degli operatori diminuisce con l’aumentare dell’autonomia dei sistemi: il 76% degli utenti si fida dell’IA generativa, mentre solo il 66% ripone fiducia nell’IA agentica. Lo studio evidenzia che le aziende impegnate per l’affidabilità dell’IA ottengono performance superiori su 13 indicatori aziendali, tra cui la riduzione dei costi, la crescita del fatturato e il miglioramento dell’esperienza del cliente.
Un dato interessante è che l’85% delle aziende più avanzate prevede di aumentare gli investimenti in governance dell’IA di oltre il 10% nel prossimo anno. Tuttavia, un limite comune è rappresentato dall’architettura informativa: solo il 17,5% delle aziende ha un’infrastruttura dati pienamente ottimizzata per supportare l’IA agentica. Le fondamenta dati solide, al contrario, quadruplicano la probabilità di ottenere un ROI elevato.
L’adozione di framework strutturati per la governance dell’IA varia notevolmente da settore a settore. Nel settore bancario, ad esempio, l’85% delle aziende ad alta maturità dispone di linee guida di governance definite, rispetto al 29% delle aziende che si trovano in ritardo. 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 attualmente del 23%.
Secondo Bryan Harris, CTO di SAS, anche gli 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 essenziali per scalare con successo l’autonomia dell’IA.
