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'ROI?
- L'adozione di pratiche di governance può aumentare il ROI fino a 15 volte.
- Quali sono i settori più avanzati nell'adozione della Trustworthy AI?
- Il settore bancario e quello pubblico mostrano i maggiori investimenti e linee guida di governance.
Un’analisi condotta da SAS, supportata da dati IDC, mette in luce l’importanza delle pratiche di Trustworthy AI, sottolineando come la governance, la trasparenza dei dati e la spiegabilità possano incrementare significativamente il ritorno sugli investimenti (ROI) aziendale. Secondo lo studio, le organizzazioni che implementano rigorosi protocolli sulla qualità dei dati, tracciabilità e auditabilità possono ottenere un ROI fino a 15 volte superiore rispetto a quelle che non adottano tali controlli.
Le aziende che si dedicano a garantire l’affidabilità dell’intelligenza artificiale riescono a raddoppiare i risultati economici derivanti dalla sua implementazione. Al contrario, meno del 5% delle aziende prive di processi di governance dichiarano ritorni analoghi. La mancanza di spiegabilità nei sistemi di intelligenza artificiale limita la loro efficacia: fino al 97,2% degli utenti si sente costretto a intervenire manualmente per correggere o modificare i risultati, vanificando i guadagni di produttività. Inoltre, la fiducia degli operatori diminuisce con l’aumentare dell’autonomia dei sistemi, passando dal 76% per l’IA generativa al 66% per l’IA agentica.
Lo studio di SAS evidenzia che le imprese che investono nell’affidabilità dell’IA ottengono performance superiori su 13 indicatori aziendali, tra cui contenimento dei costi, crescita del fatturato ed esperienza del cliente. Inoltre, l’85% delle aziende più avanzate prevede di aumentare gli investimenti in governance dell’IA di oltre il 10% nell’anno in corso.
Tuttavia, un limite comune riscontrato è l’architettura informativa: solo il 17,5% delle imprese dispone di un’infrastruttura dati completamente ottimizzata per supportare l’IA agentica. Le aziende con fondamenta dati solide hanno quattro volte più probabilità di ottenere un ROI elevato. L’adozione di framework strutturati varia notevolmente da settore a settore. Nel settore bancario, l’85% delle aziende ad alta maturità ha definito linee guida di governance, 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 del 23%.
Bryan Harris, CTO di SAS, avverte che anche gli agenti avanzati possono presentare 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.
