In Breve
- Cosa è la Trustworthy AI?
- La Trustworthy AI si riferisce a pratiche di intelligenza artificiale che garantiscono governance, trasparenza e spiegabilità.
- Qual è l'impatto della governance sull'IA?
- L'adozione di pratiche di governance può aumentare il ROI fino a 15 volte.
- Quante aziende hanno un'infrastruttura dati ottimizzata per l'IA?
- Solo il 17,5% delle imprese dispone di un'infrastruttura dati ottimizzata per supportare l'IA agentica.
Un’analisi condotta da SAS in collaborazione con IDC ha messo in luce l’importanza delle pratiche di Trustworthy AI, che si fondano su governance, trasparenza dei dati e spiegabilità. Secondo lo studio, queste pratiche possono incrementare la probabilità di ottenere un ritorno sugli investimenti (ROI) fino a 15 volte rispetto all’uso di sistemi privi di adeguati controlli.
Le organizzazioni che adottano protocolli rigorosi sulla qualità dei dati, la tracciabilità e l’auditabilità riescono a raddoppiare i risultati economici derivanti dall’implementazione dell’intelligenza artificiale. In contrasto, meno del 5% delle realtà che non seguono tali processi riporta ritorni simili. L’assenza di spiegabilità, infatti, limita l’efficacia dei sistemi: un sorprendente 97,2% degli utenti si trova costretto ad intervenire manualmente per correggere o modificare i risultati, vanificando così i guadagni di produttività.
Inoltre, la fiducia degli operatori tende a diminuire con l’aumentare dell’autonomia dei sistemi: dal 76% per l’IA generativa al 66% per l’IA agentica. Lo studio ha anche evidenziato che le imprese impegnate a garantire l’affidabilità dell’IA ottengono performance superiori su 13 indicatori aziendali, tra cui contenimento dei costi, crescita del fatturato e miglioramento dell’esperienza del cliente. Non sorprende quindi che l’85% delle aziende più avanzate preveda un aumento superiore al 10% degli investimenti in governance dell’IA nell’anno in corso.
Tuttavia, un limite diffuso è rappresentato dall’architettura informativa: solo il 17,5% delle imprese ha un’infrastruttura dati pienamente ottimizzata per supportare l’IA agentica. Al contrario, solide fondamenta dati possono quadruplicare la probabilità di ottenere un ROI elevato. L’adozione di framework strutturati varia significativamente tra i settori: nel settore bancario, l’85% delle aziende ad alta maturità ha linee guida di governance definite, rispetto al 29% dei ritardatari. Nel settore pubblico, il 41% dei leader prevede aumenti di spesa superiori al 20% per l’IA affidabile, mentre nelle scienze della vita la penetrazione dell’IA su scala aziendale è solo del 23%.
Secondo Bryan Harris, CTO di SAS, anche gli agenti avanzati possono registrare tassi di errore superiori al 25% nelle attività complesse. Per garantire accuratezza e ripetibilità, è fondamentale integrare competenze di dominio nei workflow agentici, mantenendo le persone al centro dei controlli. Chris Marshall, Vice President di IDC, sottolinea che supervisione, spiegabilità, responsabilità e solide basi dati sono prerequisiti essenziali per scalare con successo l’autonomia dell’IA.
