L'investimento di intelligence artificiale aziendale non ha precedenti, con l'IDC che proietta la spesa globale per AI e Genai per raddoppiare a $ 631 miliardi entro il 2028. Eppure, sotto gli impressionanti allocazioni di bilancio e l'entusiasmo della sala del consiglio si trova una realtà preoccupante: la maggior parte delle organizzazioni lotta per tradurre le loro ambizioni di AI in successo operativo.
Le statistiche che fanno riflettere dietro la promessa dell'IA
Il rapporto di riferimento per la governance dell'IA del 2025 di Modelop, basato sull'input di 100 AI senior e leader dei dati di Fortune 500 Enterprises, rivela una disconnessione tra aspirazione ed esecuzione.
Mentre oltre l'80% delle imprese ha 51 o più progetti di intelligenza artificiale in fasi di proposta, solo il 18% ha distribuito con successo più di 20 modelli in produzione.
IL Gap di esecuzione Rappresenta una delle sfide più significative che devono affrontare l'IA Enterprise oggi. La maggior parte dei progetti di intelligenza artificiale generativa richiede ancora da 6 a 18 mesi per vivere, se raggiungono la produzione.
Il risultato è un rendimento ritardato degli investimenti, le parti interessate frustrate e diminuite Fiducia nelle iniziative AI nell'impresa.
La causa: barriere strutturali, non tecniche
I maggiori ostacoli che impediscono la scalabilità dell'IA non sono limiti tecnici: sono inefficienze strutturali che affliggono le operazioni aziendali. Il rapporto di benchmark ModelOP identifica diversi problemi che creano ciò che gli esperti chiamano un “pantano di tempo per il mercato”.
Implementazione della peste di sistemi frammentati. Il 58% delle organizzazioni cita i sistemi frammentati come il miglior ostacolo all'adozione di piattaforme di governance. La frammentazione crea silos in cui diversi dipartimenti utilizzano strumenti e processi incompatibili, rendendo quasi impossibile mantenere una supervisione coerente nelle iniziative di intelligenza artificiale.
I processi manuali dominano nonostante la trasformazione digitale. Il 55% delle imprese si basa ancora su processi manuali, inclusi fogli di calcolo ed e -mail, per gestire l'assunzione di casi d'uso di intelligenza artificiale. La dipendenza da metodi antiquati crea colli di bottiglia, aumenta la probabilità di errori e rende difficile ridimensionare le operazioni di intelligenza artificiale.
La mancanza di standardizzazione ostacola il progresso. Solo il 23% delle organizzazioni implementa processi standardizzati di assunzione, sviluppo e gestione dei modelli. Senza questi elementi, ogni progetto AI diventa una sfida unica che richiede soluzioni personalizzate e un ampio coordinamento da parte di più team.
La supervisione a livello aziendale rimane rara Solo il 14% delle aziende eseguono la garanzia di intelligenza artificiale a livello aziendale, aumentando il rischio di sforzi duplicati e una supervisione incoerente. La mancanza di governance centralizzata significa che le organizzazioni spesso scoprono di risolvere gli stessi problemi più volte in diversi dipartimenti.
La rivoluzione della governance: dall'ostacolo all'acceleratore
Si sta svolgendo un cambiamento nel modo in cui le aziende vedono la governance dell'IA. Piuttosto che vederlo come un onere di conformità che rallenta l'innovazione, le organizzazioni lungimiranti riconoscono la governance come un importante fattore abilitante di scala e velocità.
L'allineamento della leadership segnala il cambiamento strategico. I dati di benchmark ModelOP rivelano un cambiamento nella struttura organizzativa: il 46% delle aziende ora assegna la responsabilità per la governance di intelligenza artificiale a un ufficiale di innovazione, più di quattro volte il numero che colloca la responsabilità in base legale o alla conformità. Questo Riposizionamento strategico Riflette una nuova comprensione che la governance non riguarda solo la gestione del rischio, ma può consentire l'innovazione.
L'investimento segue la priorità strategica. Un impegno finanziario per la governance dell'IA sottolinea la sua importanza. Secondo il rapporto, il 36% delle imprese ha previsto un budget di almeno $ 1 milione all'anno per Software di governance di AIMentre il 54% ha assegnato risorse specificamente per l'intelligenza del portafoglio di AI per tracciare il valore e il ROI.
Quali organizzazioni ad alte prestazioni fanno diversamente
Le imprese che colmano con successo il “gap di esecuzione” condividono diverse caratteristiche nel loro approccio all'implementazione dell'IA:
Processi standardizzati dal primo giorno. Le principali organizzazioni implementano processi standardizzati di assunzione, sviluppo e revisione del modello nelle iniziative AI. La coerenza elimina la necessità di reinventare i flussi di lavoro per ciascun progetto e garantisce che tutte le parti interessate comprendano le proprie responsabilità.
Documentazione centralizzata e inventario. Invece di consentire alle risorse di intelligenza artificiale di proliferare nei sistemi disconnessi, le imprese di successo mantengono inventari centralizzati che forniscono visibilità allo stato, alle prestazioni e alla conformità di ogni modello.
Checkpoint di governance automatizzati. Le organizzazioni ad alte prestazioni incorporano punti di controllo automatizzati di governance durante tutto il ciclo di vita dell'IA, contribuendo a garantire sistematicamente i requisiti di conformità e le valutazioni del rischio.
Tracciabilità end-to-end. Le principali imprese mantengono la completa tracciabilità dei loro modelli AI, tra cui fonti di dati, metodi di addestramento, risultati di convalida e metriche delle prestazioni.
Impatto misurabile della governance strutturata
I vantaggi dell'attuazione della governance completa dell'IA si estendono oltre la conformità. Secondo quanto riferito, le organizzazioni che adottano le piattaforme di automazione del ciclo di vita vedono drammatici miglioramenti nell'efficienza operativa e sui risultati aziendali.
Una società di servizi finanziari ha profilato nel rapporto ModelOp ha subito una dimissione di tempo alla produzione e una riduzione dell'80% del tempo di risoluzione delle emissioni dopo l'implementazione di processi di governance automatizzati. Tali miglioramenti si traducono direttamente in tempo di valore più rapido e maggiore fiducia tra le parti interessate.
Le aziende con solidi quadri di governance riportano la capacità di molte volte più modelli contemporaneamente mantenendo la supervisione e il controllo. Questa scalabilità consente alle organizzazioni di perseguire iniziative di intelligenza artificiale in più unità aziendali senza travolgere le loro capacità operative.
Il percorso in avanti: da bloccato a ridimensionato
Il messaggio dei leader del settore che il divario tra ambizione di AI e esecuzione è risolvibile, ma richiede un cambiamento di approccio. Piuttosto che trattare la governance come un male necessario, le imprese dovrebbero rendersi conto che consente l'innovazione di intelligenza artificiale su vasta scala.
Articoli di azione immediata per i leader dell'IA
Le organizzazioni che cercano di sfuggire al “Quagmire del mercato” dovrebbero dare la priorità a quanto segue:
- Audit Current State: Condurre una valutazione delle iniziative di intelligenza artificiale esistenti, identificare processi frammentati e strozzature manuali
- Standardizzare i flussi di lavoro: Implementare processi coerenti per l'assunzione di casi d'uso di intelligenza artificiale, lo sviluppo e l'implementazione in tutte le unità aziendali
- Investire nell'integrazione: Distribuire piattaforme per unificare strumenti e sistemi diversi in un unico quadro di governance
- Stabilire la supervisione delle imprese: Crea visibilità centralizzata in tutte le iniziative di intelligenza artificiale con capacità di monitoraggio e reporting in tempo reale
Il vantaggio competitivo di farlo bene
Le organizzazioni in grado di risolvere la sfida di esecuzione saranno in grado di portare più rapidamente soluzioni di intelligenza artificiale, scalare in modo più efficiente e mantenere la fiducia delle parti interessate e regolatori.
Le imprese che continuano con processi frammentati e flussi di lavoro manuali si troveranno svantaggiati rispetto ai loro concorrenti più organizzati. L'eccellenza operativa non riguarda l'efficienza ma la sopravvivenza.
I dati mostrano che gli investimenti in AI Enterprise continueranno a crescere. Pertanto, la domanda non è se le organizzazioni investiranno nell'intelligenza artificiale, ma se svilupperanno le capacità operative necessarie per realizzare il ritorno sugli investimenti. L'opportunità di guidare nell'economia guidata dall'IA non è mai stata maggiore per coloro che sono disposti ad abbracciare la governance come abilitante, non un ostacolo.
(Fonte dell'immagine: Non esplodente)
Fonte: www.artificialintelligence-news.com
