Perché GenAI Si Ferma Senza una Governance Solida
Molte aziende si trovano bloccate nella fase di pilotaggio dei progetti di Generative AI, mentre cercano di passare dall’esperimento alla produzione. Secondo recenti ricerche, il 92% delle organizzazioni è preoccupato che i progetti pilota di GenAI stiano accelerando senza affrontare prima le questioni fondamentali legate ai dati. Ancora più indicativo è che il 67% delle aziende non è riuscito a scalare nemmeno la metà dei propri progetti pilota in produzione. Questo divario di produzione è meno legato alla maturità tecnologica e più alla preparazione dei dati sottostanti. Il potenziale di GenAI dipende dalla solidità della base su cui poggia e, al momento, per la maggior parte delle organizzazioni, quella base è instabile.
Perché GenAI Si Blocca in Pilot
Sebbene le soluzioni di GenAI siano potenti, sono efficaci solo quanto i dati che le alimentano. L’antico adagio “garbage in, garbage out” è più vero che mai. Senza dati affidabili, completi, autorizzati e spiegabili, i modelli di GenAI producono spesso risultati inaccurati, distorti o inadeguati.
Purtroppo, le organizzazioni si sono affrettate a implementare casi d’uso a basso sforzo, come i chatbot potenziati dall’IA che offrono risposte personalizzate da documenti interni. Anche se questi migliorano in parte l’esperienza del cliente, non richiedono cambiamenti profondi nell’infrastruttura dei dati di un’azienda. Tuttavia, per scalare GenAI strategicamente, che si tratti di assistenza sanitaria, servizi finanziari o automazione della catena di approvvigionamento, è necessaria una diversa maturità dei dati.
Infatti, il 56% dei Chief Data Officer cita l’affidabilità dei dati come una delle principali barriere all’implementazione dell’IA. Altri problemi includono dati incompleti (53%), questioni di privacy (50%) e lacune nella governance dell’IA (36%).
Nessuna Governance, Nessun GenAI
Per portare GenAI oltre la fase pilota, le aziende devono trattare la governance dei dati come un imperativo strategico per il loro business. Devono garantire che i dati siano idonei a alimentare i modelli di IA e per farlo, devono affrontare le seguenti domande:
- Proviene dai sistemi giusti il dato utilizzato per addestrare il modello?
- Abbiamo rimosso le informazioni identificabili personalmente e rispettato tutte le normative sui dati e sulla privacy?
- Siamo trasparenti e possiamo provare la provenienza dei dati utilizzati dal modello?
- Possiamo documentare i nostri processi di dati e dimostrare che i dati non presentano bias?
La governance dei dati deve essere incorporata anche nella cultura di un’organizzazione. Per fare ciò, è necessario costruire alfabetizzazione dell’IA in tutti i team. Il Regolamento sull’IA dell’UE formalizza questa responsabilità, richiedendo sia ai fornitori che agli utenti dei sistemi di IA di garantire che i dipendenti siano sufficientemente alfabetizzati in materia di IA, assicurandosi che comprendano come funzionano questi sistemi e come utilizzarli in modo responsabile. Tuttavia, l’adozione efficace dell’IA va oltre le competenze tecniche; richiede anche una solida base di competenze sui dati, dalla comprensione della governance dei dati alla formulazione di domande analitiche. Trattare l’alfabetizzazione dell’IA in isolamento rispetto a quella dei dati sarebbe miope, data la loro interconnessione.
In termini di governance dei dati, c’è ancora molto da fare. Tra le aziende che desiderano aumentare i propri investimenti nella gestione dei dati, il 47% concorda che la mancanza di alfabetizzazione dei dati è una delle principali barriere. Ciò evidenzia la necessità di costruire supporto ai massimi livelli e sviluppare le giuste competenze in tutta l’organizzazione. Senza queste fondamenta, anche i modelli di linguaggio di grandi dimensioni più potenti faticheranno a fornire risultati.
Sviluppare IA che Deve Essere Responsabile
Nell’attuale contesto normativo, non è più sufficiente che l’IA “funzioni”; deve anche essere responsabile e spiegabile. Il Regolamento sull’IA dell’UE e il proposto Piano d’Azione sull’IA del Regno Unito richiedono trasparenza nei casi d’uso dell’IA ad alto rischio. Altre giurisdizioni stanno seguendo l’esempio, con oltre 1.000 progetti di legge correlati all’ordine del giorno in 69 paesi.
Questo movimento globale verso la responsabilità è una diretta conseguenza delle crescenti richieste dei consumatori e delle parti interessate per l’equità negli algoritmi. Ad esempio, le organizzazioni devono essere in grado di fornire le ragioni per cui un cliente è stato rifiutato per un prestito o ha ricevuto un’aliquota assicurativa elevata. Per poterlo fare, devono conoscere come il modello ha preso quella decisione, e ciò dipende da avere una chiara e auditabile traccia dei dati utilizzati per addestrarlo.
In assenza di spiegabilità, le aziende rischiano di perdere la fiducia dei clienti, oltre a dover affrontare ripercussioni finanziarie e legali. Pertanto, la tracciabilità della provenienza dei dati e la giustificazione dei risultati non sono un “plus”, ma un requisito di conformità.
Con l’espansione di GenAI da strumenti semplici ad agenti completamente sviluppati capaci di prendere decisioni e agire, le scommesse per una governance dei dati solida aumentano ulteriormente.
Passi per Costruire un’IA Affidabile
Qual è quindi la strada da seguire? Per scalare GenAI in modo responsabile, le organizzazioni dovrebbero adottare una strategia dei dati unica basata su tre pilastri:
- Adattare l’IA al business: catalogare i propri dati attorno agli obiettivi chiave del business, assicurandosi che riflettano il contesto unico, le sfide e le opportunità specifiche della propria azienda.
- Stabilire fiducia nell’IA: stabilire politiche, standard e processi per la conformità e la supervisione dell’uso etico e responsabile dell’IA.
- Costruire pipeline di dati pronte per l’IA: combinare le proprie fonti di dati diverse in una base dati resiliente per una robusta integrazione dell’IA, incorporando connettività GenAI predefinita.
Quando le organizzazioni riescono in questo, la governance accelera il valore dell’IA. Ad esempio, nei servizi finanziari, i fondi hedge stanno utilizzando GenAI per superare gli analisti umani nella previsione dei prezzi delle azioni, riducendo al contempo i costi. Nella produzione, l’ottimizzazione della catena di approvvigionamento guidata dall’IA consente alle organizzazioni di reagire in tempo reale ai cambiamenti geopolitici e alle pressioni ambientali.
Queste non sono solo idee futuristiche, ma realtà già in atto, guidate da dati affidabili.
Con solide fondamenta di dati, le aziende riducono il rischio di drift dei modelli, limitano i cicli di riaddestramento e aumentano la velocità nel generare valore. Ecco perché la governance non è un ostacolo; è un abilitatore di innovazione.
Cosa Aspettarsi?
Dopo la sperimentazione, le organizzazioni stanno andando oltre ai chatbot e investendo in capacità trasformative. Dalla personalizzazione delle interazioni con i clienti all’accelerazione della ricerca medica, al miglioramento della salute mentale e alla semplificazione dei processi normativi, GenAI inizia a dimostrare il suo potenziale in vari settori.
Eppure, questi guadagni dipendono interamente dai dati che li sostengono. GenAI inizia costruendo una solida base di dati, attraverso una governance dei dati robusta. E mentre GenAI e l’IA agentica continueranno a evolversi, non sostituiranno presto la supervisione umana. Invece, stiamo entrando in una fase di creazione strutturata di valore, in cui l’IA diventa un co-pilota affidabile. Con i giusti investimenti nella qualità dei dati, nella governance e nella cultura, le aziende possono finalmente trasformare GenAI da un promettente pilota a qualcosa che può decollare completamente.
