Tuttavia, sebbene tutti concordino sul fatto che questa tecnologia possa cambiare le carte in tavola per le imprese, la domanda che ci si pone sempre più spesso nei consigli di amministrazione è se l’AI sia davvero pronta per le aziende.

L’AI per il business non è una novità

L’entusiasmo per l’AI ha raggiunto livelli senza precedenti, ma non si tratta di una tecnologia del tutto nuova.

Nick Bostrom, nel suo libro “Superintelligence�*, pubblicato per la prima volta più di dieci anni fa, fornisce un’eccellente sintesi della progressione dell’AI. Quest’opera contemporanea coglie gli stadi dell’AI: le aspettative gonfiate, l’apice e le scoperte.

Le organizzazioni si affidano da tempo all’apprendimento automatico per alimentare analisi avanzate e capacità predittive per aree molto diverse, dalla produzione alle operazioni finanziarie, fino all’approvvigionamento e alla supply chain. Questi algoritmi offrono ai responsabili le informazioni necessarie per ottenere una maggiore efficienza operativa.

L’AI è stata utilizzata ampiamente anche nelle forme tradizionali di algoritmi, ad esempio nei motori di ricerca, che hanno definito un’intera era del nostro sviluppo tecnologico e trasformato interi settori, in particolare quello pubblicitario.

Prepararsi all’intelligenza artificiale in azienda: le sfide

Ma ciò che funziona sul web non funziona necessariamente all’interno di un’organizzazione. Internet non si preoccupa delle autorizzazioni. Il management sì.

Con l’aumento delle preoccupazioni sulla privacy e sulla protezione dei dati, soprattutto alla luce delle attuali pressioni normative, molte imprese hanno implementato restrizioni sull’uso di strumenti aperti di AI.

E questo per una buona ragione. Immaginate che un dipendente condivida i bilanci, i contratti con i fornitori o le informazioni sullo stipendio con uno strumento di AI generativa che poi riutilizza quelle informazioni per rispondere alle richieste di altri utenti.

Uno strumento di AI generativa senza un elemento di autorizzazione non è semplicemente adatto per un’azienda e probabilmente è destinato a rimanere confinato a un solo caso d’uso o a un solo reparto, limitando la sua capacità di fornire maggior valore al business.

I problemi di sicurezza sorgono anche con il concetto di data lake, che combina fonti di dati  interne ed esterne al servizio dell’AI. I data lake possono essere insidiosi per un’organizzazione, soprattutto quando i dati devono essere esportati al di fuori delle grandi applicazioni aziendali.

In questo caso, è necessario un approccio federato che lasci i dati all’origine e non li copi o trasferisca. È fondamentale che le imprese mantengano il livello semantico dei dati, aspetto che può essere il tallone d’Achille di ogni progetto di data lake e, di conseguenza, dei modelli di AI generativa addestrati su quei dati.

Attenzione alle allucinazioni

Tuttavia, il pericolo maggiore dell’AI, quando non è pronta per il mondo aziendale, risiede nella sua tendenza ad avere “allucinazioni�.

La AI generativa è un ottimo algoritmo che fondamentalmente impara guardando a ciò che è disponibile nel suo dominio, di solito Internet. Siamo onesti: non ci si può più fidare di tutte le informazioni che si trovano sul web.

In un ambiente di business, i CEO cercano un’“unica versione della verità�. Ciò significa che la verifica dei fatti è importante, da cui segue la domanda: “Qual è il set di dati su cui dovrei addestrare la mia AI generativa?�. La verità è che i responsabili non possono costruire prodotti o sviluppare innovazione utilizzando modelli che inventano cose o utilizzano insight basati su informazioni false o imprecise.

In questo caso, i fornitori di suite applicative, come SAP, possono intervenire per aiutare. Le applicazioni enterprise che alimentano le imprese di tutto il mondo sono ricche di dati di business che possono essere estratti dagli algoritmi di intelligenza artificiale per creare insight accurati, rilevanti e affidabili. I vendor che operano in questo contesto hanno anche una notevole esperienza nei processi e nei dati contestualizzati: le fonti perfette per formare una AI generativa efficace.

Non c’è dubbio che le imprese beneficeranno della potenza dell’AI nei prossimi anni. Il fatto che sia pronta per le aziende dipende dai singoli sistemi e strumenti. Mentre alcuni modelli di AI sono già dotati di funzionalità di livello enterprise, altri potrebbero non soddisfare ancora tutti i requisiti di affidabilità e sicurezza. I responsabili devono prestare attenzione a creare casi d’uso basati sull’AI in grado di generare valore per il business, ad affidarsi a set di dati solidi e ad essere all’altezza delle aspettative. Solo con questi binari di sicurezza si potranno garantire soluzioni di AI rilevanti, affidabili e responsabili per il mondo aziendale.

* “Superintelligenza. Tendenze, pericoli, strategie� è stato scritto dall’autore Nick Bostrom e pubblicato per la prima volta nel 2013 dalla Oxford University Press.

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Parlando con i responsabili di importanti aziende di tutta la regione, sono emersi alcuni temi comuni: dalla necessità di costruire una maggiore resilienza e ridurre i rischi, all’urgenza di sfruttare il potere dell’AI e di migliorare gli sforzi di sostenibilità, garantendo al contempo che gli investimenti diano valore in tempi brevi.

Nel 2024, sono diverse le tendenze tra loro interconnesse che i leader europei dovranno affrontare nel corso dell’anno, in particolare:

1) Ridurre i rischi per l’impresa

In un ambiente caratterizzato da volatilità e incertezza geopolitica, i responsabili d’impresa devono affrontare ogni giorno rischi crescenti in tutte le loro attività. Questo sta determinando una forte necessità di interventi operativi e tecnologici per ridurre i rischi e portare maggiore stabilità all’organizzazione, salvaguardandone allo stesso tempo l’agilità.

Il panorama normativo europeo sta diventando sempre più complesso per tenere il passo con l’impatto dirompente della tecnologia. Il , ad esempio, stabilirà regole e standard rigorosi sullo sviluppo e l’applicazione dell’AI in contesti di business. Ciò include guardrail per l’AI per scopi generici, un divieto assoluto di utilizzare l’AI in relazione ai diritti dei cittadini e ai processi democratici e il diritto dei consumatori di presentare reclami e chiedere spiegazioni significative sulle decisioni basate sui sistemi di intelligenza artificiale.

Inoltre, un’ondata di nuove normative in materia di commercio e dogane in tutta la regione aggiungerà pressione alla conformità delle imprese già provate dalle continue sfide legate ad alcuni elementi delle loro catene di approvvigionamento. Dal 1° gennaio di quest’anno, le imprese che desiderano svolgere attività commerciali in Europa sono soggette al sistema di scambio di quote di emissione dell’UE che mira a rendere l’Europa il primo continente a impatto climatico zero, un obiettivo davvero importante.

Tutta questa complessità richiede ingenti investimenti in sofisticati strumenti digitali per fornire una maggiore visibilità sull’impatto climatico di tutta la supply chain, il che mi porta al punto successivo:

2) La resilienza della supply chain non è uguale a quella dell’agilità

Oltre ai continui effetti della pandemia sulle supply chain globali, che hanno rappresentato una grossa sfida negli ultimi due anni, i leader aziendali si sono trovati a dover far fronte a conflitti geopolitici. Che si tratti di reindirizzare le navi per evitare il canale di Suez, di trovare una soluzione alla carenza di componenti di alta tecnologia o di gestire la volatilità dei prezzi delle materie prime – dal cibo all’energia -, questi fattori creano un’enorme instabilità delle supply chain. In risposta, le aziende più lungimiranti cercano una maggiore agilità per rispondere alle minacce delle catene di fornitura. Un recente sottolinea l’importanza della tecnologia per massimizzare le possibilità di successo delle organizzazioni nel mantenere supply chain stabili.

Uno degli obiettivi chiave della trasformazione digitale delle catene di approvvigionamento è la capacità di migliorare la visibilità end-to-end. Tuttavia, ha rilevato che il 43% delle organizzazioni globali ha una visibilità limitata o nulla sulle prestazioni dei propri fornitori di primo livello, una statistica sorprendente.

Una maggiore visibilità sui processi della supply chain sostiene meglio anche gli sforzi di sostenibilità. Lo stesso studio di KPMG ha rilevato che solo il 5% delle emissioni della supply chain deriva dalla produzione diretta; le emissioni provenienti dalla catena di approvvigionamento più ampia sono da cinque a dieci volte maggiori.

Le piattaforme digitali possono migliorare notevolmente la capacità delle imprese di raccogliere dati sulle emissioni e fissare obiettivi adeguati per i fornitori chiave al fine di ottenere a livello collettivo migliori risultati in termini di sostenibilità lungo l’intera catena di approvvigionamento.

Inoltre, le organizzazioni sfrutteranno sempre più la potenza dell’AI per migliorare la gestione della supply chain, la logistica e gli approvvigionamenti. Si prevede infatti che il prossimo anno metà delle organizzazioni investirà in applicazioni per le proprie supply chain che .

3) Sfruttare il vero valore dell’AI per il business

Sul tema dell’AI, il nuovo anno vedrà senza dubbio un maggior numero di aziende sfruttare l’AI generativa per promuovere innovazione, efficienza e produttività.

Non sorprende che che la gestione della fiducia, del rischio e della sicurezza nei modelli di AI sarà uno dei temi tecnologici principali di quest’anno, basato sui progressi nel monitoraggio dei modelli, nella sicurezza delle applicazioni di AI e nella privacy.

Tuttavia, le imprese europee potrebbero essere più esitanti a utilizzare l’AI in tutte le loro operazioni. ha rilevato infatti che i responsabili in EMEA sono molto meno convinti dei loro colleghi nordamericani che i clienti preferiscano interagire con i modelli di AI.

Inoltre, considerando la legislazione UE già menzionata, le aziende europee che desiderano incorporare l’intelligenza artificiale nei loro modelli di business o ambienti operativi dovranno costruire i loro casi d’uso ponendo al centro sia la conformità che la privacy.

Nondimeno, le aziende potranno accelerare il valore derivante dalle loro implementazioni di soluzioni AI sfruttando l’intelligenza artificiale creata appositamente per il business. I grandi fornitori di cloud e software, come SAP, hanno investito in modo significativo nell’integrazione dell’intelligenza artificiale responsabile all’interno dei loro prodotti principali. Ciò significa che i clienti possono trarre immediatamente vantaggio e sbloccare valore di business dai propri investimenti software.

Il 2024 sarà un anno cruciale per molti leader in tutta l’area EMEA, sebbene con alcune luci e ombre, ma anche un momento incredibilmente entusiasmante per guidare le proprie organizzazioni verso nuovi traguardi.

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Tra i temi trasversali per la COP di quest’anno c’è il ruolo cruciale giocato dalla tecnologia che ci aiuterà a rispettare i piani di Parigi. Ritengo che la tecnologia rappresenti per le imprese il catalizzatore della decarbonizzazione nelle loro operazioni e supply chain. Non solo abbiamo bisogno che i leader riconoscano l’urgenza di ridurre le proprie emissioni per la salute del pianeta, ma stiamo lavorando affinché vedano le enormi opportunità di sviluppo per le loro organizzazioni derivanti dalla trasformazione sostenibile del business e dall’economia a basse emissioni di carbonio.

Abbiamo svolto recentemente una ricerca in 21 paesi che ha coinvolto oltre 4750 business leader, secondo cui il 72% dei rispondenti ritiene che la sostenibilità stia contribuendo a differenziare le loro aziende dai concorrenti. In Italia siamo quasi al 70%, con un 38% di aziende che prevede di aumentare i propri investimenti nelle strategie di sostenibilità nei prossimi tre anni…

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Il grande quesito

Praticamente ogni cliente che incontro in questi giorni vuole sapere cosa significa e cha impatto avrà l’AI sulla propria organizzazione. Come utilizzare l’AI per migliorare la produttività e il processo decisionale? Cosa ha senso automatizzare per risparmiare ed essere più efficiente? Quale saranno le ricadute sulla forza lavoro del futuro? Quali sono le questioni morali ed etiche che l’AI porta con sé?

Una delle più importanti esperte di intelligenza artificiale al mondo, , conosce molto bene il potenziale impatto dell’AI sulle nostre aziende e sulla nostra vita. Il suo background è in geopolitica, un ambito dove è evidente il ruolo della tecnologia e la sua forte influenza sulle dinamiche di mercato a livello globale. Così, quando Schick ha incontrato per la prima volta l’intelligenza artificiale generativa nel 2017, sapeva che sarebbe stata un game changer, e ha fondato una società di consulenza focalizzata sull’AI generativa. Ho avuto la fortuna di incontrare Schick all’inizio di quest’anno.

La sua visione è semplice: l’AI generativa è un elemento che cambierà il futuro. ChatGPT è solo l’inizio. I risultati miglioreranno in modo significativo e cambieranno ogni attività nel mondo. Ma ciò che è importante capire è che non si tratta solo di migliorare l’efficienza all’interno dell’azienda. Cambierà radicalmente i mercati del lavoro e intere economie, il che solleva domande filosofiche molto più grandi sull’utilizzo dell’AI.

Ciò che è interessante è che l’AI stessa non è nulla di nuovo. A vari livelli di sofisticazione, è stata integrata nei sistemi che intrecciano la nostra vita tutti i giorni da diversi anni. Dall’assistenza sanitaria, alle auto a guida autonoma, dagli investimenti finanziari al marketing e dagli assistenti intelligenti ai robot di produzione, l’AI incorporata automatizza processi, ottimizza le risorse, prevede e consente di sviluppare nuovi modelli di business.

Il Game Changer

Tuttavia, l’AI generativa è un game changer. A differenza delle precedenti forme “mainstream” di AI, che principalmente danno un’etichetta e una categoria ai dati, l’AI generativa consiste nel generare o creare nuovi dati in qualsiasi formato digitale. E mentre ci siamo appena immersi in ciò che può fare, ciò che è chiaro è che l’intelligenza artificiale generativa ha il potenziale di rimodellare la società e il business in modi che stiamo iniziando a capire solo ora. Infatti, Schick prevede che entro il 2030 oltre il 90% dei contenuti online sarà “creatoâ€� dall’AI.

La paura è che lasciata incontrollata, l’AI possa diventare uno strumento per pratiche dubbie, come le fake news. O che finisca per creare un divario economico e digitale ancora più grande tra mercati sviluppati ed emergenti. Ecco perché è fondamentale che poniamo delle barriere. I regolatori stanno già rivolgendo la loro attenzione all’AI, con l’UE che sta preparando un quadro che impone a chi la utilizza – e quindi tutti noi – di farlo in modo affidabile, responsabile ed etico.

Ciò che è interessante è il modo in cui le grandi aziende tecnologiche hanno risposto all’AI generativa negli ultimi sei mesi. Stavano comunque lavorando su progetti di AI. Poi, Microsoft ha fatto un investimento di 10 miliardi di dollari in OpenAI e ha portato ChatGPT nel suo sistema operativo e motore di ricerca. Anche Google ha riorientato strategicamente, potenziando le sue capacità di ricerca AI e costruendo i propri chat bot.

51·çÁ÷sta collaborando con Microsoft, IBM e altri player del settore su una serie di offerte congiunte di AI generativa per aiutare a risolvere le principali sfide di business dei clienti. Recentemente ha anche annunciato investimenti in tre startup AI – Aleph Alpha, Anthropic e Cohere.

Praticamente ogni azienda tecnologica sta rilasciando modelli in open source nella convinzione che saranno più influenti nel lungo termine perché questi modelli diventeranno una parte fondamentale dell’intero ecosistema. Si tratta di aziende che muovono i mercati e sono tutte alla ricerca di una fetta del più ampio mercato della gestione dei dati aziendali.

La domanda che le aziende si pongono sempre più spesso è come poter avere un prodotto simile a ChatGPT nella propria azienda, basato sui propri dati proprietari per i propri casi di utilizzo, come ad esempio il servizio clienti, le vendite, il marketing: tutto può avere un certo livello di automazione. Il numero di casi di utilizzo che sta emergendo è semplicemente sorprendente.

A fine settembre 51·çÁ÷ha presentato Joule, il copilot di AI generativa e in linguaggio naturale che trasformerà il modo di gestire il business. Joule sarà integrato in tutto il portafoglio cloud enterprise di SAP, e offrirà insight proattivi e contestualizzati.

Non si tratta quindi solo di ingegneri altamente qualificati che utilizzano l’intelligenza artificiale generativa per accelerare la progettazione di componenti aeronautici.  Si tratta di aziende che utilizzano i propri dati per scrivere descrizioni dei prodotti in linea con lo stile e la voce del loro brand, o per scrivere annunci di lavoro per posizioni aperte senza bias. Si tratta di qualsiasi azienda che sia in grado di eseguire dati strutturati e non strutturati attraverso un modello generativo in grado di estrarre informazioni per te. L’impatto è profondo.

Certo, le grandi questioni restano. L’AI aumenterà le mie opportunità o mi automatizzerà? Saranno entrambe le cose. Le macchine diventeranno così intelligenti che prenderanno il sopravvento e non agiremo più? Ipoteticamente questo è possibile, dice Schick. Ma non è realistico. E puntando su quella narrazione, dimentichiamo che l’azione rimane a noi. Possiamo decidere in che modo queste tecnologie saranno integrate nelle nostre aziende e nella nostra società.

«Non sono una pessimista. Perché penso che la cosa più importante sia accettare il cambiamento. E penso che la storia della nostra vita sia che sperimenteremo l’evoluzione tecnologica più importante rispetto a quanto è successo in passato. Quindi, in ultima analisi, questa non è una storia sulla tecnologia. Questa è una storia sull’umanità�, dice.

E questo è qualcosa che dovremmo tutti cercare di riconoscere.

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