Consigli utili per affrontare queste 6 sfide di integrazione AI

Con l'era dell'AI che prende forma, le aziende cercano sempre più come integrare al meglio l'intelligenza artificiale nei loro sistemi esistenti. Prendiamo ad esempio Coca-Cola Europacific Partners, un'azienda di bevande globale che ha incorporato le analytics basate su AI come parte del proprio percorso di trasformazione del procurement. Questa scelta ha portato a oltre 40 milioni di dollari di benefici aziendali complessivi, di cui 5 milioni di dollari in risparmi annuali sui costi e nella prevenzione delle spese.¹

L'integrazione dell'AI nei processi aziendali è una componente vitale delle iniziative di trasformazione digitale. L'AI automatizza compiti ripetitivi, aiuta a migliorare l'efficienza, consente di scoprire insight attuabili e porta a un processo decisionale più rapido e intelligente.

L'integrazione dell'AI varia in base al settore, alle esigenze aziendali e ai casi d'uso. I rivenditori di e-commerce, ad esempio, potrebbero utilizzare analytics predittiva per Forecasting di vendita, recommendation engines per suggerimenti di prodotti personalizzati e assistente virtuale dotato di elaborazione del linguaggio naturale per migliorare l' esperienza del cliente. Le aziende di produzione, nel frattempo, potrebbero implementare agenti AI per la gestione dell'inventario e l'ottimizzazione delle supply chain, per la manutenzione predittiva degli asset robotici e chatbot come ChatGPT per il supporto clienti.

Per molte organizzazioni, tuttavia, l'integrazione dell'AI è tutt'altro che semplice. Possono incontrare ostacoli come problemi di compatibilità, problemi tecnici o interruzioni delle operazioni aziendali.

Ecco le sfide comuni che le imprese potrebbero incontrare e consigli per affrontarle semplificando l'integrazione dell'AI.

In uno studio dell'IBM Institute for Business Value (IBV), il 72% dei CEO afferma che i dati proprietari sono la chiave per sbloccare il valore dell'AI generativa.² Molte aziende, però, si trovano a gestire set di dati incompleti, obsoleti o isolati. Secondo un altro studio IBV, alcuni dei principali ostacoli che i chief data officer incontrano nell'utilizzo dei dati della propria organizzazione come base per l'AI includono accessibilità, accuratezza, completezza, coerenza e integrità.³

Consigli utili:

• Effettua audit per identificare le fonti di dati in tutta la tua organizzazione e valutare lo stato attuale dei dati, segnalando eventuali lacune o debolezze.²

• Investi nella pulizia, formattazione ed etichettatura dei dati.

• Stabilisci un framework che contribuisca a garantire dati di alta qualità, tenendo conto, tra le altre dimensioni, di accuratezza, completezza e coerenza.²

• Utilizza una piattaforma dati cloud-native che promuova la collaborazione in tempo reale tra i silos e renda i dati più accessibili, indipendentemente da dove risiedano.²

• Crea una strategia di governance dei dati che funga da roadmap per una gestione dei dati che includa raccolta, storage e utilizzo.

Il processo di integrazione richiede conoscenze e competenze specifiche per sviluppare, implementare e gestire sistemi di AI. Le aziende potrebbero trovare difficile formare un team equilibrato con tutti gli esperti giusti, che si tratti di architetti AI, data scientist o ingegneri di machine learning.

Consigli utili:

• Investi nella forza lavoro esistente attraverso programmi di formazione e sviluppo per l'AI.

• Assumi nuovi talenti con le competenze necessarie, se il budget lo consente.

• Prendi in considerazione consulenti o specialisti di terze parti che offrono servizi di integrazione dell'AI. Questi fornitori possono colmare eventuali lacune di competenze a breve termine mentre tu sviluppi le tue funzionalità di AI a lungo termine.

I costi di integrazione dell'AI possono essere elevati, soprattutto all'inizio. Per stare al passo con le attuali tecnologie di AI, le aziende potrebbero dover aggiornare la propria infrastruttura IT e modernizzare le applicazioni legacy. Occorre inoltre tenere conto dei costi di manutenzione continua. Tutte queste spese si sommano, consumando risorse finanziarie.

Consigli utili:

• Adotta un approccio graduale, iniziando con piccoli progetti su funzionalità secondarie. Questo ti dà un'idea dei costi iniziali, ti permette di valutare il valore e la scalabilità e ti offre l'opportunità di misurare il ROI dell'AI.

• Opta per soluzioni più economiche, come piattaforme basate su cloud, API o middleware mentre studi la modernizzazione dei sistemi legacy e dei modelli AI pre-addestrati che puoi mettere a punto invece di addestrare da zero.

I sistemi basati su AI apprendono inavvertitamente le distorsioni che potrebbero essere presenti nei dati di addestramento e che si presentano negli algoritmi di machine learning. Queste distorsioni apprese possono ripercuotersi sull'implementazione del modello, portando a risultati potenzialmente dannosi, come ad esempio piattaforme di gestione delle candidature che discriminano in base al genere o gli strumenti di AI nel settore sanitario che restituiscono risultati di minore precisione per gruppi storicamente sottorappresentati.

Nel frattempo, le allucinazioni dell'AI si verificano quando strumenti di computer vision basati sull'AI generativa o modelli linguistici di grandi dimensioni producono output apparentemente corretti ma completamente inventati o del tutto imprecisi. Le allucinazioni dell'AI sono una caratteristiche intrinseca della natura non deterministica di questi modelli e di solito compaiono durante ragionamenti complessi, interazioni estese o lunghe sequenze.

L'integrazione efficace dell'AI richiede una gestione attiva dei rischi associati ai pregiudizi e alle allucinazioni dell'AI, poiché entrambi possono essere dannosi per un'azienda se non affrontati.

Consigli utili:

• Introduci pratiche che favoriscano equità e accuratezza, come la formazione di diversi team di sviluppo AI, l'utilizzo di set di dati rappresentativi e l'integrazione di un approccio umano nel ciclo o supervisione umana durante tutto il processo di Integrazione.

• Implementa processi di mitigazione delle distorsioni e delle allucinazioni lungo tutto il ciclo di vita dell'AI. Ciò comporta la selezione del modello di apprendimento più appropriato, la definizione di limiti che circoscrivano i possibili risultati e delineino chiari livelli di probabilità, l'esecuzione di test rigorosi, un monitoraggio costante e un perfezionamento continuo.

• Sviluppa una strategia di governance dell'AI che comprenda framework, politiche e standard che guidino lo sviluppo e l'uso dell'AI responsabile.

Mantenere i dati privati e sicuri deve essere una priorità per le aziende. Secondo il report Cost of a Data Breach 2025 di IBM: "i sistemi AI non governati hanno maggiori probabilità di essere violati e sono più costosi in caso di violazioni".⁴ Sebbene il report abbia rilevato che solo una piccola percentuale della popolazione oggetto di ricerca (13%) ha subito violazioni di modelli AI o applicazioni, tra coloro che sono stati compromessi, il 97% non disponeva di controlli di accesso all'AI adeguati.⁵ Di conseguenza, il 60% degli incidenti di sicurezza AI ha portato a dati compromessi, mentre il 31% ha causato interruzioni operative.⁵

Consigli utili:

• Rafforza la sicurezza delle identità adottando metodi di autenticazione moderni resistenti al phishing come le passkey e implementando controlli operativi affidabili per identità non umane come gli agenti AI.⁴

• Rafforza le basi della cybersecurity, inclusi il controllo degli accessi, la crittografia e la gestione delle chiavi.⁴

• Istruisci regolarmente i tuoi dipendenti sulle minacce emergenti dell'AI e sulle best practice.

• Aggiorna e testa periodicamente le tue strategie di risposta agli incidenti includendo scenari rilevanti che tengano conto delle complessità e dei rischi specifici introdotti dall'AI.

Solitamente, il cambiamento viene accolto con diffidenza. Per quanto riguarda i team, questa può manifestarsi sotto forma di preoccupazioni relative alla sicurezza del posto di lavoro e alla perdita del posto, ostacolando l'adesione alle nuove tecnologie o mostrandosi scettici nell'adattarsi a workflow modificati. Non importa quanto siano sofisticati i tuoi strumenti di AI o quanto siano stati integrati efficacemente nella tua organizzazione, se l'adozione è bassa, tutti i tuoi sforzi saranno vani.

Consigli utili:

• Coinvolgi i tuoi dipendenti fin dall'inizio, tenendo conto dei loro feedback durante tutto il processo di Integrazione dell'AI.

• Promuovi un cambiamento di mentalità, presentando l'AI come un sistema progettato per potenziare e non sostituire le capacità umane, permettendo al personale di concentrarsi su compiti di maggior valore.

• Offri una formazione mirata, ad esempio illustrando un workflow specifico ai tuoi team, in modo che possano constatarne immediatamente il beneficio.

• Offri un supporto continuo non solo su come utilizzare le tecnologie AI, ma anche su come interpretare gli insight che generano per un processo decisionale più informato.

• Promuovi una cultura collaborativa e AI-ready, ideando strategie per lavorare in modo costruttivo insieme all'AI.

Conoscendo queste sfide e sapendo come superarle, sarai sulla buona strada per semplificare il processo di integrazione e realizzare il pieno potenziale dell'AI per la tua azienda.