I leader aziendali stanno proseguendo con l’intelligenza artificiale, anche se alcuni risultati iniziali rimangono disomogenei. Segnalazione da parte del Giornale di Wall Street E Reuters mostra che la maggior parte dei CEO prevede che la spesa per l’intelligenza artificiale continuerà ad aumentare fino al 2026, nonostante la difficoltà di legare tali investimenti a rendimenti chiari a livello aziendale.
La tensione evidenzia il punto in cui si trovano ora molte organizzazioni nel loro percorso verso l’intelligenza artificiale. La tecnologia è andata oltre le sperimentazioni e le prove di concetto, ma deve ancora trasformarsi in una fonte di valore affidabile. Le aziende operano in una fase intermedia, in cui l’ambizione, l’esecuzione e le aspettative sono tutte sotto pressione allo stesso tempo.
La spesa continua, anche se i rendimenti rallentano
Negli ultimi due anni i budget per l’intelligenza artificiale sono aumentati costantemente nelle grandi imprese. La pressione competitiva, la supervisione del consiglio di amministrazione e la paura di rimanere indietro hanno tutti avuto un ruolo. Allo stesso tempo, i dirigenti sono più aperti riguardo ai limiti che vedono. I guadagni spesso si manifestano nelle tasche piuttosto che nel business, i progetti pilota non riescono a diffondersi e il costo per connettere i sistemi di intelligenza artificiale agli strumenti esistenti continua ad aumentare.
UN Giornale di Wall Street Un sondaggio condotto tra i dirigenti senior ha rilevato che la maggior parte degli amministratori delegati considera l’intelligenza artificiale un elemento centrale per la competitività a lungo termine, anche se i benefici a breve termine sono difficili da misurare. Per molti, l’intelligenza artificiale non sembra più un optional. Viene trattata come una capacità che deve essere sviluppata nel tempo, piuttosto che come un progetto che può essere messo in pausa se i risultati deludono.
Questa visione aiuta a spiegare perché la spesa rimane stabile. I leader temono che i tagli attuali potrebbero indebolire la loro posizione in seguito, soprattutto quando i rivali miglioreranno il modo in cui utilizzano la tecnologia.
Perché i piloti faticano a crescere
Uno dei principali ostacoli a rendimenti più consistenti è il passaggio dalla sperimentazione all’uso quotidiano. Molte organizzazioni hanno lanciato progetti pilota di intelligenza artificiale in team diversi, spesso senza regole o coordinamento condivisi. Sebbene questi sforzi possano generare insight e interesse, pochi si traducono in cambiamenti che incidono sul business più ampio.
Reuters ha riferito che le aziende che cercano di scalare l’intelligenza artificiale spesso incontrano problemi con la qualità dei dati, i collegamenti di sistema, i controlli di sicurezza e i requisiti normativi. I problemi non sono solo tecnici, ma riflettono l’organizzazione del lavoro. La responsabilità è spesso divisa tra i team, la proprietà non è chiara e le decisioni rallentano quando i progetti toccano le funzioni legali, di rischio e IT.
Il risultato è un modello di ingenti spese per le sperimentazioni, con progressi limitati verso i sistemi integrati nelle operazioni principali.
I costi delle infrastrutture rimodellano l’equazione
Anche il costo delle infrastrutture pesa sui rendimenti dell’IA. I modelli di formazione ed esecuzione richiedono grandi quantità di potenza di calcolo, archiviazione ed energia. Le fatture del cloud possono aumentare rapidamente con l’aumento dell’utilizzo, mentre la realizzazione di sistemi in loco richiede investimenti iniziali e lunghi cicli di pianificazione. Dirigenti citati da Reuters hanno avvertito che i costi infrastrutturali possono superare i benefici forniti dagli strumenti di intelligenza artificiale, in particolare nelle fasi iniziali. Ciò ha portato a scelte difficili: se centralizzare le risorse dell’intelligenza artificiale o lasciare che i team sperimentino per conto proprio; se costruire sistemi interni o affidarsi a fornitori; e quanti rifiuti sono accettabili mentre le capacità sono ancora in fase di formazione.
In pratica, queste decisioni stanno modellando la strategia di intelligenza artificiale tanto quanto le prestazioni del modello o la selezione dei casi d’uso.
La governance dell’intelligenza artificiale si sposta al centro del processo decisionale dei CEO
Con l’aumento della spesa per l’intelligenza artificiale, aumenta anche il controllo. I consigli di amministrazione, le autorità di regolamentazione e i team di audit interno si pongono domande più difficili. In risposta, molte organizzazioni stanno rafforzando i controlli. I diritti decisionali si stanno spostando verso i team centrali, i consigli di intelligenza artificiale stanno diventando più comuni e i progetti sono collegati più strettamente alle priorità aziendali.
IL Giornale di Wall Street riferisce che le aziende si stanno allontanando da esperimenti vagamente collegati verso obiettivi, misure e tempistiche più chiari. Ciò può rallentare il progresso, ma riflette la crescente convinzione che l’intelligenza artificiale debba essere gestita con la stessa disciplina degli altri importanti investimenti.
Questo cambiamento segna un cambiamento nel modo in cui viene trattata l’intelligenza artificiale. Non si tratta più di uno sforzo secondario o di una curiosità, ma viene introdotto nelle strutture operative e di rischio esistenti.
Le aspettative vengono ripristinate, non abbandonate
È importante sottolineare che la persistenza della spesa per l’intelligenza artificiale non segnala un cieco ottimismo. Riflette invece un ripristino delle aspettative. I CEO stanno imparando che l’intelligenza artificiale raramente offre rendimenti immediati e ampi. Il valore tende ad emergere gradualmente, man mano che le organizzazioni adeguano i flussi di lavoro, riqualificano il personale e perfezionano le basi dati.
Invece di abbandonare le iniziative legate all’intelligenza artificiale, molte aziende stanno restringendo il campo d’azione. Stanno dando priorità a un minor numero di casi d’uso, chiedendo una proprietà più chiara e allineando maggiormente i progetti ai risultati aziendali. La ricalibrazione può ridurre l’entusiasmo a breve termine, ma aumenta la probabilità di rendimenti sostenibili.
Quali segnali la strategia AI del CEO per la pianificazione del 2026
Per le organizzazioni che stanno delineando i loro piani per il 2026, il messaggio per ogni CEO non è quello di ritirarsi dall’intelligenza artificiale, ma di perseguirla con maggiore attenzione man mano che le strategie di intelligenza artificiale maturano. La proprietà, la governance e le scadenze realistiche contano più dei livelli di spesa principali o delle affermazioni audaci.
Coloro che hanno maggiori probabilità di trarne vantaggio considerano l’intelligenza artificiale come un cambiamento a lungo termine nel modo in cui funziona l’organizzazione, non come un percorso rapido verso la crescita. Nella fase successiva, il vantaggio dipenderà meno da quanto si spende e più da quanto bene l’intelligenza artificiale si inserisce nelle operazioni quotidiane.
(Foto di Ambra Estève)
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
