In un contesto di spesa globale per l'intelligenza artificiale (AI) che raggiungerà, secondo le stime, i 644 miliardi di dollari nel 2025, con un aumento del 76,4% rispetto al 2024 secondo Gartner, è chiaro che le organizzazioni ritengono l'intelligenza artificiale esistente come essenzialmente necessaria. Ma che cosa pensano nello specifico le aziende quando investono nell'intelligenza artificiale?
Abbiamo deciso di collaborare con Forrester per scoprirlo. Abbiamo condotto uno studio tramite una metodologia in doppio cieco (double-blind) su 400 responsabili decisionali in materia di intelligenza artificiale e strategia cloud aziendale, tra cui direttori, vicepresidenti e dirigenti che operano in vari settori: tecnologia, servizi finanziari, media, retail, produzione e sanità.
L'obiettivo di questa ricerca era scoprire in che modo le aziende si avvicinano ai workflow e agli strumenti basati sull'intelligenza artificiale a breve e lungo termine, in particolare per le applicazioni rivolte ai clienti per le quali le aspettative sono più elevate. Nel rapporto Forrester OSNAP dal titolo Lo stato dell'AI aziendale: acquisire esperienza e gestire i rischi, è emerso come l'intelligenza artificiale sia ora un imperativo strategico in tutti i settori e le aree geografiche del mondo.
Per capire perché questi risultati sono importanti, proviamo ad esaminare ciò che li favorisce, perché l'adozione sembra così com'è e cosa potranno fare in futuro le organizzazioni e i team addetti allo sviluppo per restare al passo.
L'intelligenza artificiale sta definendo la concorrenza
I dati di Forrester mostrano come il 76% delle aziende applica soluzioni e app basate sull'intelligenza artificiale per migliorare le customer experience (CX), il 71% per rafforzare la fidelizzazione e il 76% per migliorare l'efficienza operativa. Questi sono i fattori principali alla base dell'incremento dei ricavi e del vantaggio competitivo.
Le organizzazioni che implementano con successo l'intelligenza artificiale si trovano in una posizione migliore per:
- Differenziare le customer experience
- Acquisire e proteggere le quote di mercato
- Accelerare i cicli dell'innovazione
- Favorire l'efficienza operativa
- Prepararsi per il futuro
Differenziare le customer experience
I servizi o i consigli personalizzati, un servizio accelerato dall'automazione e una risoluzione dei servizi intelligente migliorano direttamente le CX, che Forrester identifica come il principale fattore trainante dell'investimento nell'intelligenza artificiale. Nei settori più affollati, la qualità delle interazioni con i clienti è il fattore decisivo per acquisire e mantenere la loro fiducia.
Acquisire e proteggere le quote di mercato
Integrando l'AI generativa e altre funzionalità basate sull'intelligenza artificiale nel percorso del cliente, le aziende creano experience più coinvolgenti, che risultano più difficili da replicare per i concorrenti. Ciò non solo aumenta la fidelizzazione, ma incrementa anche i costi di transizione per i clienti.
Accelerare i cicli dell'innovazione
Le aziende che utilizzano l'intelligenza artificiale possono introdurre più rapidamente sul mercato nuovi prodotti e servizi, soprattutto quando integrano funzionalità avanzate come la creazione di contenuti procedurali, la ricerca visiva e l'analisi predittiva. Nei settori in cui la velocità di immissione dei prodotti sul mercato è correlata all'incremento delle azioni, si tratta di un vantaggio decisivo.
Favorire l'efficienza operativa
L'efficienza basata sull'intelligenza artificiale, sia per automatizzare i processi o aumentare le competenze del personale, si traduce in costi inferiori, una scalabilità più rapida e la possibilità di riallocare le risorse per focalizzarle su progetti più importanti.
Prepararsi per il futuro
Come sottolinea Forrester, le aziende stanno misurando il successo dell'intelligenza artificiale non solo in termini di efficienza, ma anche per il suo impatto sui ricavi a lungo termine e sulla soddisfazione dei clienti. Le organizzazioni titubanti in tal senso corrono il rischio di venire superate dalle aziende concorrenti che integrano l'intelligenza artificiale tra le funzionalità di base.
Dal punto di vista degli sviluppatori, questo cambiamento significa che l'intelligenza artificiale è ora integrata nel percorso critico dei risultati aziendali. Il codice che potenzia l'intelligenza artificiale influenza direttamente varie metriche come la fidelizzazione e la soddisfazione dei clienti. Ciò rende più importante che mai l'affidabilità, la scalabilità e l'etica nella progettazione dell'intelligenza artificiale.
Casi di utilizzo di comprovata validità e la prossima ondata di innovazione
Forrester sottolinea che i casi di utilizzo dell'intelligenza artificiale più diffusi sono quelli che hanno un impatto diretto sui punti di contatto con i clienti: personalizzazione (53%), automazione della risoluzione del servizio clienti (53%) e risposte alle domande dei clienti (52%). Questi casi di utilizzo sono dominanti perché forniscono risultati misurabili a breve termine.
Un motore di raccomandazione che aumenta i tassi di conversione o una chatbot che riduce il tasso di abbandono è molto più facile da giustificare per i dirigenti rispetto ad astratte iniziative di intelligenza artificiale con un ritorno sugli investimenti (ROI) poco chiaro. Per le aziende e i loro team addetti allo sviluppo, questa focalizzazione si traduce in una costante domanda di sistemi in grado di scalare, elaborare dati in tempo reale e ridurre al minimo la latenza nelle interazioni con i clienti.
Le scelte tecnologiche faranno la differenza tra vincitori e perdenti nella corsa all'intelligenza artificiale
Le aziende stanno iniziando a cavalcare questa potente ondata di intelligenza artificiale senza finire sul lastrico. Esistono molte storie di insidie e fallimenti legati all'intelligenza artificiale, quindi è necessario adottare un approccio ponderato e deliberato per avere successo.
Spesso, la scelta di iniziare con casi di utilizzo consolidati per ottenere risultati rapidi, come una chatbot basata sull'intelligenza artificiale, contribuisce a migliorare il flusso dell'intelligenza artificiale e a creare fiducia nella strategia correlata.
A sua volta, questa fiducia apre la porta ad implementazioni basate sull'intelligenza artificiale più complesse o di nicchia, che vengono maggiormente personalizzate in base alle specifiche attività. Questi fattori tendono a variare a seconda del settore, ad esempio:
Il retail e il settore dei viaggi si concentrano sulla personalizzazione e sulla ricerca visiva per migliorare le customer experience.
I servizi finanziari danno maggiore valore all'automazione e al rilevamento delle frodi.
Il settore scientifico-sanitario adotta l'intelligenza artificiale con maggiore cautela, bilanciando l'innovazione con la conformità e i rischi correlati.
Oltre a questi casi di utilizzo consolidati, la sperimentazione è in aumento. Quasi la metà delle organizzazioni (46%) sta sperimentando la creazione di contenuti procedurali, il 40% sta esaminando la ricerca visiva e il 37% sta esplorando il riconoscimento facciale.
Questi esperimenti sono importanti perché i "progetti collaterali" di oggi possono diventare la base competitiva di quelli di domani. Pensate a come il check-in effettuato sui dispositivi mobili nel settore alberghiero non sia più una novità, ma sia diventato una necessità. Le aziende che incoraggiano i team addetti allo sviluppo a provare le tecnologie emergenti sono più propense a prepararsi allo straordinario aumento nel numero di strumenti e soluzioni basati sull'intelligenza artificiale.
Rischio, sicurezza e reputazione: i costi nascosti dell'intelligenza artificiale
Lo studio evidenzia anche alcune realtà che fanno riflettere. In totale, il 63% degli intervistati considera i problemi legati alla sicurezza come un ostacolo principale, il 55% si preoccupa della conformità e quasi la metà (45%) teme danni alla reputazione se l'intelligenza artificiale non soddisfa le aspettative.
Da un punto di vista tecnico, queste cifre sottolineano la necessità di adottare sistemi di governance in grado di:
- Proteggere le pipeline dei dati per prevenire eventuali esfiltrazioni
- Monitorare i modelli per rilevare eventuali anomalie o deviazioni
- Sottoporre a test i protocolli che rispecchiano le condizioni di produzione
Tuttavia, mitigare questi rischi va oltre l'adozione di misure di sicurezza tecniche.
Le aziende possono trarre vantaggio dalla capacità di pensare in modo olistico alla gestione dei rischi. La sicurezza richiede non solo un'infrastruttura rafforzata, ma anche chiare policy di gestione dei dati e controlli regolari per rilevare le vulnerabilità prima dei criminali. La conformità richiede la collaborazione tra i team addetti allo sviluppo, il reparto legale e gli esperti in materia di normative per garantire che i modelli soddisfino gli standard di settore e locali in continua evoluzione. Inoltre, il rischio per la reputazione richiede trasparenza e responsabilità.
Le aziende in grado di spiegare in che modo i loro sistemi basati sull'intelligenza artificiale prendono decisioni e dimostrano equità sono molto meno propense a far fronte ad un contraccolpo quando qualcosa va storto. In altre parole, le aziende non stanno semplicemente scrivendo i modelli, ma implementano sistemi di importanza critica che riflettono l'integrità dell'organizzazione.
Ridurre i rischi significa combinare disciplina tecnica e responsabilità organizzativa, in modo che la ricerca dell'innovazione non vada a discapito della sicurezza, della conformità o della fiducia.
Superare gli ostacoli all'integrazione
Le aziende stanno evitando i rischi mediante l'adozione di diversi approcci tecnologici. Forrester segnala un'elevata adozione di tecnologie cloud native (81%), strumenti open source basati sull'intelligenza artificiale (72%) e servizi di AI gestiti (77%). Tuttavia, il 55% delle organizzazioni continua ad identificare le lacune tecnologiche e delle piattaforme come la principale sfida.
Questa dualità riflette una realtà che gli sviluppatori conoscono bene: gli strumenti esistono, ma l'integrazione è difficile. Le API proprietarie, gli ecosistemi frammentati e i requisiti di conformità non uniformi sono tutti elementi che rallentano il progresso. Le organizzazioni basate su architetture ibride flessibili che utilizzano l'innovazione open source, i servizi gestiti per scalare e le implementazioni sull'edge per garantire experience a bassa latenza superano questi ostacoli più frequentemente.
Le aziende che intendono implementare l'intelligenza artificiale a livello globale nel breve termine richiedono molto di più dell'infrastruttura cloud: hanno bisogno di partner in grado di operare in diverse aree normative, supportare la residenza dei dati locali e garantire performance coerenti.
I provider specializzati nelle soluzioni basate sull'intelligenza artificiale occupano i primi posti nelle classifiche di Forrester come partner preferiti. Ciò è in linea con quanto si vede nella pratica: le organizzazioni desiderano fornitori in grado di combinare una portata globale con profonde competenze tecniche.
I cinque passaggi che le aziende possono attualmente adottare
Lo studio di Forrester rende chiaro un aspetto: l'intelligenza artificiale è qui per rimanere e il successo del suo utilizzo dipende dal modo in cui le organizzazioni si orientano sia in termini di opportunità che di rischi. Sulla base dei risultati ottenuti, ecco i cinque passaggi pratici che potete intraprendere subito:
- Ancorare l'intelligenza artificiale al valore per il cliente. Ogni implementazione deve essere collegata direttamente a miglioramenti misurabili in termini di CX, fidelizzazione o ricavi.
- Equilibrio tra velocità e governance. Muovetevi rapidamente, ma costruite soluzioni con caratteristiche di conformità, esecuzione dei test e monitoraggio nel ciclo di sviluppo fin dall'inizio.
- Investire in un'architettura flessibile. Evitate la dipendenza da un unico fornitore grazie alla combinazione strategica di servizi basati sull'intelligenza artificiale open source, cloud native e gestiti.
- Scegliere i partner con saggezza. Cercate fornitori in grado di offrire scalabilità globale, competenze in materia di conformità locale e un'affidabilità comprovata.
Trattate la sperimentazione come R&D. Non isolate i vostri progetti pilota, ma integrate le nozioni apprese nelle roadmap dell'intelligenza artificiale a lungo termine.
Definire la nuova era dell'intelligenza artificiale
Lo studio di Forrester conferma ciò che molti di noi hanno già osservato: l'intelligenza artificiale è diventata un elemento centrale nella strategia aziendale. Tuttavia, i dati evidenziano anche la tensione tra promesse e rischi.
Sviluppatori, architetti e responsabili aziendali devono riconoscere che creare oggi l'intelligenza artificiale significa non solo modellare le applicazioni, ma anche creare le customer experience e la reputazione dei brand di domani. Le aziende che basano l'intelligenza artificiale sul valore per il cliente, adottano strategie tecnologiche flessibili e collaborano per la scalabilità non solo riusciranno a mantenere il passo nell'era dell'intelligenza artificiale, ma contribuiranno anche a definirla.
Ulteriori informazioni
Se siete interessati a scoprire ulteriori informazioni sullo stato dell'intelligenza artificiale aziendale, leggete il rapporto completo.
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