Da un’intervista con Federica Maria Rita Livelli, consulente specializzata in Risk Management e Business Continuity, sono emersi temi cruciali legati all’adozione dell’intelligenza artificiale (IA) nelle aziende. Nonostante l’IA rappresenti una leva fondamentale per l’innovazione, molte organizzazioni incontrano ostacoli significativi che ne compromettono il successo. Tra i problemi più comuni ci sono la mancanza di una chiara definizione del problema, l’assenza di una gestione strutturata dei dati e l’insufficiente coinvolgimento dei dipendenti. Come sottolinea Livelli, “falliscono i progetti di artificial intelligence perché manca di fatto una definizione del problema nella fase iniziale.” Analizziamo i cinque errori principali e le soluzioni pratiche per evitarli.
I 5 errori più comuni nei progetti di intelligenza artificiale
1. Mancanza di una chiara definizione del problema
Uno degli errori più gravi è l’assenza di un obiettivo ben definito all’inizio del progetto. Molte aziende adottano l’IA solo perché considerata una tecnologia all’avanguardia, senza chiedersi quale problema debba risolvere. Secondo Livelli, “perché io devo implementare l’artificial intelligence? Per raggiungere quale obiettivo? Per risolvere quale problema?”
ChatGPT non ha FUTURO, evoluzione solo nei nuovi modelli - Nicola Grandis
Soluzione: partire da un’analisi dei propri bisogni, identificando chiaramente le criticità da affrontare e gli obiettivi da raggiungere. Solo così sarà possibile progettare un intervento efficace e misurabile.
2. Sottovalutazione dell’impatto organizzativo
L’implementazione dell’IA comporta cambiamenti significativi nei processi aziendali, che spesso non vengono valutati con la dovuta attenzione. “Nel momento in cui io introduco una tecnologia nel mio ambito organizzativo, devo vedere quali cambi di paradigma devo attuare per inserirla e fare accogliere questa tecnologia,” afferma Livelli. L’errore consiste nel non coinvolgere le funzioni aziendali interessate, creando resistenze interne.
Soluzione: Analizzare l’impatto dell’IA sull’organizzazione e coinvolgere i dipendenti fin dalle prime fasi. La formazione e la comunicazione interna sono essenziali per garantire un’adozione fluida della tecnologia.
3. Dati di scarsa qualità o inadeguati
Un altro problema ricorrente è l’utilizzo di dati inaffidabili, incompleti o non rappresentativi per il training degli algoritmi. Livelli evidenzia: “L’intelligenza artificiale è efficace solo con dati trasparenti e di buona qualità che non esasperano difetti, le cosiddette bias.” Senza dati adeguati, i risultati saranno poco accurati e i modelli rischiano di riflettere distorsioni o errori.
Soluzione: Implementare processi per la raccolta, pulizia e verifica dei dati. Assicurarsi che i dati siano rappresentativi e conformi alle normative, come il GDPR e l’Artificial Intelligence Act.
4. Ignorare la gestione del rischio
Molti progetti di IA non considerano i rischi associati all’adozione di questa tecnologia, come la non conformità normativa, i problemi etici o la possibilità di errori critici. “Devo capire i rischi, devo capire come funziona questa tecnologia per utilizzarla meglio,” afferma Livelli.
Soluzione: Integrare un approccio basato sul Risk Management, valutando l’impatto potenziale della tecnologia e identificando le strategie per mitigarne i rischi. Le normative europee possono offrire un framework utile per questa analisi.
5. Mancanza di formazione e coinvolgimento del personale
L’IA viene spesso introdotta senza preparare adeguatamente i dipendenti che dovranno utilizzarla. Questo crea diffidenza e difficoltà operative. “Mettere in condizione le persone di riconoscerne le valenze positive, non solo quelle negative, è essenziale,” sottolinea Livelli.
Soluzione: Investire in programmi di formazione che permettano ai dipendenti di comprendere i vantaggi e i rischi dell’IA, favorendo un approccio consapevole e collaborativo.
Digitalizzazione vs Innovazione
Federica Maria Rita Livelli ha sottolineato come molte aziende confondano la digitalizzazione con l’innovazione. “È difficile ancora comprendere se le aziende abbiano veramente compreso in toto la differenza tra digitalizzazione e innovazione,” osserva. La digitalizzazione riguarda l’adozione di tecnologie per migliorare processi esistenti, mentre l’innovazione implica l’uso della tecnologia per creare qualcosa di nuovo.
Per evolversi, le aziende devono andare oltre la semplice digitalizzazione e utilizzare l’IA come strumento per innovare, sviluppando nuovi modelli di business e soluzioni.
Cyber Resilience e leadership aziendale
La resilienza aziendale è un tema centrale nell’era dell’IA. Come afferma Livelli, “il leader aziendale ha il dovere di mettere in condizione le persone di conoscere attraverso esercitazioni, formazione, coinvolgimento.” La Cyber Resilience combina Risk Management, Business Continuity e Cyber Security, creando una base solida per gestire le minacce digitali.
La leadership deve promuovere una cultura della conoscenza e della prevenzione, coinvolgendo tutti i livelli dell’organizzazione e garantendo una preparazione adeguata.
L’importanza della qualità dei dati
La qualità dei dati è un tema ricorrente nell’intervista. “Molte organizzazioni posseggono dati ma non ne hanno consapevolezza, non li sanno sfruttare,” evidenzia Livelli. La scarsa qualità dei dati non solo limita l’efficacia dei progetti di IA, ma può anche compromettere decisioni strategiche.
Le aziende devono investire nella creazione di un’infrastruttura dati robusta e nella formazione di competenze specifiche per gestire al meglio queste risorse.
Come emerge dall’intervista, i progetti di intelligenza artificiale possono fallire per errori comuni ma evitabili. Partire da una chiara definizione degli obiettivi, coinvolgere le persone, garantire dati di qualità e adottare un approccio basato sulla gestione del rischio sono passi fondamentali per il successo. Come ricorda Livelli, “per me è sempre un cammino senza fine, io non smetterò mai di imparare.” È questa mentalità aperta e curiosa che deve guidare l’innovazione aziendale, trasformando l’IA da sfida a opportunità.