Per il 95% delle aziende analizzate, l’implementazione dell’IA generativa è carente. “Il tasso di fallimento del 95% per le soluzioni di IA aziendale rappresenta la manifestazione più evidente del GenAI Divide”, afferma il rapporto del MIT.
Il problema principale? Non la qualità dei modelli di intelligenza artificiale, ma il “divario di apprendimento” sia per gli strumenti che per le organizzazioni. Mentre i dirigenti spesso danno la colpa alla regolamentazione o alle prestazioni dei modelli, la ricerca del MIT evidenzia una scarsa integrazione aziendale. Strumenti generici come ChatGPT eccellono per i singoli utenti grazie alla loro flessibilità, ma si bloccano nell’uso aziendale perché non imparano dai flussi di lavoro o non si adattano ad essi, ha spiegato Challapally.
Aditya Challapally, autore principale del rapporto e collaboratore del progetto NANDA al MIT spiega a Fortune: “alcune grandi aziende, sia i progetti pilota che le startup più giovani, stanno davvero eccellendo nell’uso dell’IA generativa”, ha affermato Challapally. Le startup guidate da diciannovenni o ventenni, ad esempio, “hanno visto i ricavi passare da zero a 20 milioni di dollari in un anno”, ha affermato. “Questo perché individuano un punto critico, lo gestiscono bene e collaborano in modo intelligente con le aziende che utilizzano i loro strumenti”, ha aggiunto.
I dati rivelano anche un disallineamento nell’allocazione delle risorse. Oltre la metà dei budget per l’intelligenza artificiale generativa è dedicata a strumenti di vendita e marketing, eppure il MIT ha riscontrato il ROI maggiore nell’automazione del back-office, eliminando l’outsourcing dei processi aziendali, riducendo i costi delle agenzie esterne e semplificando le operazioni.
Altri fattori chiave per il successo includono la responsabilizzazione dei responsabili di linea, non solo dei laboratori di intelligenza artificiale centrali, nel promuovere l’adozione e la selezione di strumenti in grado di integrarsi profondamente e adattarsi nel tempo.
La trasformazione della forza lavoro è già in atto, soprattutto nei ruoli amministrativi e di assistenza clienti. Invece di licenziamenti di massa, le aziende stanno sempre meno cercando di ricoprire le posizioni vacanti. La maggior parte dei cambiamenti si concentra su posizioni precedentemente esternalizzate a causa del loro basso valore percepito.
Il rapporto evidenzia anche l’uso diffuso di “intelligenza artificiale ombra” – strumenti non autorizzati come ChatGPT – e la sfida continua di misurare l’impatto dell’intelligenza artificiale su produttività e profitti.
Guardando al futuro, le organizzazioni più avanzate stanno già sperimentando sistemi di intelligenza artificiale agentica in grado di apprendere, ricordare e agire in modo indipendente entro limiti definiti, offrendo un’idea di come potrebbe svilupparsi la prossima fase dell’intelligenza artificiale aziendale.
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