Studio SAS: l'IA è ancora agli inizi
Mancanza di conoscenza
Il collo di bottiglia in questo caso non è la tecnologia: la maggioranza è convinta che in generale siano già disponibili soluzioni adeguate. Gli ostacoli maggiori per la maggior parte dei partecipanti allo studio sono la mancanza di competenze in materia di scienza dei dati, le ragioni organizzative e la mancanza di accettazione sociale. Per il 55% degli intervistati, la sfida più grande è rappresentata dai cambiamenti nel mondo del lavoro, ovvero la potenziale perdita di posti di lavoro a causa dell'IA da un lato e i nuovi profili professionali legati all'IA dall'altro. I fattori etici sono stati citati al secondo posto. C'è ancora una grande necessità di intervento in termini di competenze all'interno dell'azienda: Solo il 20% delle aziende intervistate ha dichiarato che i propri team di data science sono ben posizionati per l'IA, mentre il 19% non ne ha affatto. Il 28% delle aziende prevede programmi per il personale e misure organizzative adeguate, mentre il 32% intende affrontare lo sviluppo delle conoscenze dell'IA attraverso ulteriori misure di formazione. Tuttavia, le aziende non sono ancora molto fiduciose sull'IA. Quasi un intervistato su due (49%) non ha fiducia nei risultati che l'IA è in grado di fornire - questo vale anche per le tecnologie in generale, che rappresentano una "scatola nera" per la maggior parte delle aziende.
Mancanza di infrastrutture adeguate
Lo studio ha anche analizzato se le aziende dispongono già dell'infrastruttura necessaria. Ne è emersa una triplice ripartizione tra coloro che ritengono che l'azienda e la sua infrastruttura siano attrezzate per l'IA (24%), il gruppo che ritiene necessari aggiornamenti e cambiamenti (24%) e coloro che non dispongono ancora di una piattaforma adeguata per l'IA (29%). "L'IA ha fatto enormi progressi negli ultimi tempi. Oggi gli algoritmi sono in grado di eseguire con una precisione impressionante compiti che prima erano appannaggio degli esseri umani", spiega Oliver Schabenberger, Executive Vice President e Chief Technology Officer di SAS. "Prima era impensabile: Un algoritmo ha battuto il miglior giocatore di Go del mondo. Abbiamo sempre pensato che il gioco non potesse essere modellato dai computer, almeno non da programmatori umani. Ora una macchina ci è riuscita. Una volta comprese le regole, il sistema ha imparato a giocare meglio del miglior giocatore umano. Possiamo utilizzare questa conoscenza per risolvere le attività aziendali meglio di quanto possano fare gli attuali sistemi statici. Possiamo sviluppare sistemi che imparano le regole aziendali e poi le migliorano da soli. È su questo che stiamo lavorando intensamente alla SAS". Per il Studio L'indagine ha interpellato i dirigenti di 100 aziende dei settori bancario, assicurativo, manifatturiero e del commercio al dettaglio, nonché i rappresentanti della pubblica amministrazione di tutta Europa.
