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Intelligenza Artificiale

Maturità dell'AI: dalla sperimentazione ai risultati

5 marzo 2022 5-minuti di lettura

REPORT DI RICERCA

In breve

  • L'AI sta già influenzando il nostro modo di vivere e lavorare, ma la maggior parte delle organizzazioni non sfrutta appieno le sue potenzialità.
  • Una ricerca Accenture ha rivelato che nel mondo solo il 12% delle organizzazioni utilizza l'AI per aumentare significativamente la crescita. Sono gli “AI Achiever”.
  • Gli AI Achiever registrano una crescita dei ricavi fino al 50% superiore rispetto ai loro peer, con risultati migliori nella customer experience e nella sostenibilità.
  • Queste organizzazioni si distinguono per le alte performance in 5 aree, tra cui la progettazione responsabile dell'AI “by design”.

Maturità dell'AI: perché è importante

Le aziende di diversi settori di mercato stanno investendo nell'AI, affidandosi a essa per migliorare il servizio clienti, accrescere l'efficienza, migliorare il lavoro dei dipendenti e molto altro ancora. Nonostante questa attenzione crescente, la maggior parte delle organizzazioni non sfrutta al meglio le potenzialità dell'AI e gli investimenti fatti.

Nel 2021, tra i dirigenti delle 2.000 aziende più grandi al mondo (per capitalizzazione di mercato), quelli che hanno trattato il tema dell'AI nelle loro Earnings Call hanno mostrato il 40% di probabilità in più di registrare una crescita della quotazione delle loro azioni, una percentuale in aumento rispetto al 23% del 2018. Tuttavia, secondo un'analisi approfondita condotta da Accenture su circa 1.200 aziende, solo il 12% di esse ha fatto progredire la propria maturità in ambito AI in misura sufficiente a realizzare una crescita superiore dei ricavi e una trasformazione del business. In media, questi “AI Achiever” possono attribuire all'AI quasi il 30% del loro fatturato totale e registrano in media una crescita dei ricavi superiore del 50% rispetto ai competitor. Presentano inoltre risultati migliori sul fronte della customer experience e della sostenibilità.

I nostri modelli di machine learning suggeriscono che la quota di AI Achiever aumenterà rapidamente e in modo significativo, più che raddoppiando da qui al 2024, passando dall'attuale 12% al 27%. In breve, far progredire la maturità in ambito AI è un requisito ormai imprescindibile. Rappresenta una sfida e un'opportunità per ogni settore, ogni azienda e ogni leader.

Passare dalla sperimentazione ai risultati

La nostra ricerca ha rivelato che la maturità in ambito AI si traduce nel padroneggiare un insieme di capability chiave nelle giuste combinazioni (non solo nel campo dei dati e dell'AI, ma anche nell'ambito della strategia organizzativa, della gestione dei talenti e della cultura aziendale) in grado di dare alle aziende un forte vantaggio competitivo. Un AI Achiever non si definisce soltanto in funzione del livello di sofisticazione di una specifica capability, ma dalla forza che nasce dalla combinazione delle diverse capability.

Queste aziende sono quindi in grado di spingersi oltre, impiegando soluzioni AI per risolvere problemi complessi, individuare opportunità e superare i competitor in termini di performance.

I 5 fattori di successo degli AI Achiever

Assodato che l'AI è chiaramente una scienza, i nostri risultati dimostrano che esiste anche un'arte della maturità in ambito AI. Far progredire l'AI dalla sperimentazione alla generazione di risultati sostenibili richiede focalizzazione e impegno. Ecco cinque lezioni che possiamo imparare dagli AI Achiever:

Promuovere l'AI

come priorità strategica per l'intera organizzazione, supportata dal pieno appoggio della leadership.

Investire significativamente

nei talenti (acquisizione, recruiting e formazione) per ottenere il massimo ritorno dagli investimenti nell'AI.

Industrializzare l'AI

con strumenti e team creando capability scalabili.

Progettare l'AI in modo responsabile

fin dal principio.

Prioritizzare gli investimenti

a lungo e breve termine.

Con le giuste strategie e priorità, un numero maggiore di aziende può diventare AI Achiever, integrando l'AI in modo responsabile in tutte le proprie attività, e raccogliendone i frutti ora e in futuro. Sebbene la scienza dell'AI sia rivoluzionaria e stimolante, sfruttarne appieno le potenzialità è un'arte che richiede una costante attenzione da parte dei leader.

Valutare la maturità dell'AI: esempi di domande per la C-Suite

Domande principali:

  • La vostra C-suite ha una chiara responsabilità per la strategia dei dati e dell'AI e la sua esecuzione?
  • Come si individua il valore potenziale e come si dà priorità ai business case, considerando le potenzialità, i rischi e l'allineamento con la strategia generale dell'organizzazione?
  • State destinando risorse sufficienti per realizzare internamente prodotti e servizi di AI e siete in grado di ottenere il massimo dai partner del vostro ecosistema?

Domande principali:

  • In che misura disponete di una piattaforma cloud e di una strategia tecnologica a supporto della vostra strategia di AI?
  • Disponete di un'efficace piattaforma aziendale per i dati e di solide prassi di gestione e governance dei dati, in grado di soddisfare le esigenze aziendali?
  • Utilizzate efficacemente i team di data science e machine learning nel ciclo di vita dello sviluppo dell'AI?

Domande principali:

  • La vostra strategia di formazione sui dati e l'AI è allineata agli obiettivi aziendali?
  • In che misura la conoscenza dei dati e dell'AI è stata fissata come priorità per i leader, gli stakeholder di business e i dipendenti della vostra organizzazione?
  • Disponete di un modello olistico di gestione dei talenti per scalare, differenziare, trattenere e sviluppare i talenti in ambito AI (team diversificati e dedicati di machine-learning engineers, data scientist, esperti di dominio dei dati e data engineer)?
  • Come state istituzionalizzando una cultura dei dati e dell'AI all'interno della vostra organizzazione?

Domande principali:

  • Disponete di un quadro di riferimento a livello aziendale che vi aiuti a realizzare operativamente una gestione responsabile dei dati e dell'AI, dai principi alla pratica?
  • Seguite un approccio coerente e industrializzato alla responsabilità dei dati e dell'AI nell'intero ciclo di vita di tutti i vostri modelli di AI?
  • Seguite regolarmente l'evoluzione delle leggi e delle normative in materia di AI nei diversi Paesi in cui operate, anticipando e preparandovi a cambiamenti futuri?
Sanjeev Vohra

Lead – Accenture Artificial Intelligence

Sanjeev contribuisce a far crescere idee ambiziose e a integrare innovazione e automazione nei processi di delivery dei servizi tecnologici per i clienti.

Ajay Vasal

GROWTH & STRATEGY LEAD – ACCENTURE APPLIED INTELLIGENCE

Ajay dirige le attività volte a definire una visione e una strategia per la crescita del business dei dati e determinare le priorità d'investimento.

Philippe Roussiere

GLOBAL LEAD – RESEARCH INNOVATION

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