L'IA generativa promette di trasformare i settori industriali, ma realizzarne il potenziale può essere difficile. Un'indagine di Gartner ha rilevato che più della metà (54%) dei progetti di IA generativa non viene mai implementata. Nonostante l'entusiasmo e il potenziale di questa tecnologia rivoluzionaria, molte organizzazioni hanno bisogno di aiuto per passare dalla fase di proof of concept a un'implementazione di successo. Vediamo cosa frena le aziende e come superare questi ostacoli.
Le principali sfide dell'implementazione di GenAI
Comprendere queste sfide è fondamentale per passare con successo la GenAI dalla fase di proof of concept alla produzione e per liberare tutto il suo potenziale di innovazione e valore. Le sfide più comuni includono:
Identificare e dare priorità ai casi d'uso: I clienti di successo vedono il ROI più elevato nei casi d'uso greenfield che coinvolgono i dati non strutturati. Poiché questi casi d'uso sono così nuovi, la maggior parte delle aziende fatica a identificarli e a classificarli.
Ottenere dati pronti per l'AI: Il successo delle applicazioni GenAI dipende in larga misura dalla qualità dei dati che le alimentano. Tuttavia, le difficoltà nel connettersi alle fonti di dati e nel preparare i dati non strutturati per l'uso con GenAI sono le ragioni principali che ne impediscono l'implementazione.
Problemi di governance: La privacy, la sicurezza e la conformità dei dati sono le principali preoccupazioni che possono ritardare o bloccare le implementazioni. Senza un solido quadro di governance, le organizzazioni spesso esitano, temendo rischi normativi o conseguenze indesiderate che possono derivare dall'implementazione di GenAI su scala.
Mancanza di best practice: Molte aziende non hanno una roadmap chiara per implementare GenAI in modo efficace. Senza best practice standardizzate per identificare e dare priorità ai casi d'uso, determinare quando utilizzare la GenAI, applicare le politiche di sicurezza dei dati e della privacy e valutare le prestazioni dell'IA, i progetti GenAI possono trascinarsi e non soddisfare le aspettative.
Sviluppo dei talenti: in un ambiente in rapida evoluzione come quello dell'IA, trovare e aggiornare i dipendenti per stare al passo con i cambiamenti è una sfida.
Le imprese vedono i primi successi con GenAI
Le organizzazioni di tutti i settori stanno contrastando questa tendenza e stanno trovando il modo di superare i comuni ostacoli all'attivazione della GenAI. Prendiamo ad esempio queste prime storie di successo:
- Independent Bank ha permesso all'IT di ridurre il backlog dell'helpdesk e di concentrarsi su soluzioni innovative utilizzando più agenti AI
- Spirent ha modernizzato l'integrazione dei dati e delle app, ha ridotto i costi dei dati composti e ha attivato l'intelligenza artificiale per l'automatizzazione delle vendite.
- Il dipartimento finanziario di SnapLogic ha utilizzato GenAI per automatizzare il processo di riconciliazione dei dati e ha finito per recuperare milioni di dollari nel processo.
Suggerimenti per superare le barriere più comuni all'attivazione della GenAI
Le organizzazioni che hanno implementato con successo progetti GenAI hanno utilizzato un approccio strategico che comprende le seguenti componenti:
1. Sfruttare partner esperti
Cercate fornitori e integratori di sistemi che abbiano aiutato più clienti a implementare con successo le soluzioni GenAI in produzione. Se avete bisogno di un punto di partenza, vi consigliamo di consultare le reti di colleghi, di controllare i rapporti e le recensioni del settore e di partecipare a conferenze e webinar per capire cosa è disponibile per il vostro ecosistema.
2. Investire in moderne piattaforme di integrazione
Sostituire le vecchie piattaforme di integrazione on-premise con piattaforme di integrazione moderne che combinano l'integrazione e la gestione di dati, applicazioni e API e supportano la creazione di un'architettura compostabile. Investite in piattaforme di integrazione low-code che supportino la progettazione visiva e forniscano connettività immediata a un'ampia gamma di applicazioni aziendali e SaaS. Inoltre, una moderna piattaforma di integrazione dovrebbe aggiungere ed evolvere rapidamente la connettività all'ecosistema GenAI, compresi gli LLM, i database vettoriali e le utilità di elaborazione dei dati non strutturati.
3. Costruire un solido quadro di governance.
Stabilire la governance fin dal primo giorno. Affrontare tempestivamente i temi della privacy, della sicurezza e della conformità dei dati evita ritardi o problemi aggiuntivi in seguito. Una governance proattiva rassicura gli stakeholder e attenua i timori di rischi o impatti indesiderati, aprendo la strada a un'implementazione senza intoppi.
4. Creare un "Centro di eccellenza" GenAI
Costruite un team interfunzionale per standardizzare il vostro approccio a GenAI adottando le migliori pratiche in tutto il ciclo di vita del progetto. Ciò include pratiche efficaci per la preparazione dei dati, la progettazione tempestiva, la gestione delle conoscenze, la valutazione dei risultati, la sicurezza e la governance. Una roadmap coerente e ben definita aiuta i team a eseguire con sicurezza ed efficacia.
5. Colmare il divario di competenze
Affrontate la carenza di talenti investendo nella formazione e collaborando con esperti esterni. L'aggiornamento del team e la creazione di partnership strategiche possono fornire le conoscenze specialistiche necessarie per portare a termine i progetti GenAI senza sovraccaricare le risorse interne.
Trasformare le sfide in opportunità
La GenAI ha il potenziale per rivoluzionare i settori industriali, ma solo se le aziende riescono a superare le barriere che impediscono un'implementazione di successo. Creando una solida base di dati, implementando una solida governance, seguendo le best practice, garantendo l'integrazione e colmando il gap di competenze, le aziende possono sbloccare il vero potenziale di GenAI e ottenere un impatto duraturo.
AgentCreator di SnapLogic è stato progettato per aiutare ad affrontare queste sfide, offrendo alle aziende un modo semplice per sfruttare i dati e distribuire efficacemente gli agenti AI.
Non lasciate che il vostro progetto GenAI faccia parte di quel 54% di progetti mai realizzati. Con un approccio strategico e gli strumenti giusti, è possibile trasformare le idee sull'IA in soluzioni pratiche e d'impatto che generano un valore reale per l'organizzazione.
