Le aziende si stanno affrettando ad abbracciare l’intelligenza artificiale generativa poiché diventa una priorità essenziale per i consigli di amministrazione e la leadership esecutiva. Tuttavia, la questione su come finanziare questa tecnologia trasformativa incombe enorme, innescando una crisi della spesa nel panorama IT. In questo articolo esploriamo le sfide che i CIO devono affrontare nel finanziare iniziative di IA generativa, le potenziali ripercussioni della riallocazione dei budget, il ruolo critico del personale e le strategie per il successo nell’era dell’IA generativa basata sul cloud.
Le crescenti esigenze di budget dell’intelligenza artificiale generativa
La spinta verso l’intelligenza artificiale generativa ha colto di sorpresa molti dirigenti IT, in particolare per quanto riguarda i requisiti di budget. Nel 2023, si prevede che i budget per l’IA generativa saranno 3,4 volte maggiori del previsto. Sebbene l’urgenza di investire in questa tecnologia sia evidente, solo il 15% dei dirigenti tecnologici prevede di finanziare questo sostanziale aumento con spese completamente nuove.
Data l’assenza di sostanziali fondi non stanziati, il 33% dei dirigenti tecnologici sta escogitando strategie per deviare risorse da altre parti del portafoglio IT per supportare iniziative di intelligenza artificiale generativa. Ciò include il 37% dei dirigenti tecnologici che intendono riallocare la spesa per l’intelligenza artificiale generativa dal loro più ampio portafoglio di investimenti nell’intelligenza artificiale. Tuttavia, questo approccio solleva preoccupazioni sulle potenziali conseguenze del sottofinanziamento delle aree critiche.
Il vero costo dell’intelligenza artificiale generativa
La spesa per l’IA generativa va oltre le tariffe del cloud e include i costi del personale, che possono essere sostanziali. Si prevede che l’impatto dell’intelligenza artificiale generativa sulla spesa per manodopera e cloud sarà di vasta portata. Trovare, formare e trattenere personale qualificato per implementare sistemi di intelligenza artificiale generativa sarà costoso, superando di gran lunga le spese associate ai sistemi IT tradizionali.
I CEO devono comprendere chiaramente in che modo i progetti ad alto impatto utilizzeranno le risorse per budgetare adeguatamente i costi associati. Il rischio di un’errata allocazione e di un sottofinanziamento in questa era di trasformazione è reale e può danneggiare sia i profitti che il morale dei dipendenti. Trovare il giusto equilibrio tra investimenti e personale è fondamentale per il successo.
Sfide relative al personale: il tallone d’Achille dell’intelligenza artificiale generativa
I costi del personale rappresentano una sfida significativa per l’adozione dell’IA generativa, con almeno 20 posizioni aperte per ogni candidato qualificato. Sebbene questa carenza di talenti possa migliorare nel tempo con la maturazione del mercato, le aziende hanno bisogno di competenze interne per ottenere un vantaggio competitivo nell’intelligenza artificiale generativa basata sul cloud. Trovare questi esperti può essere un compito arduo.
Competenze richieste per l’intelligenza artificiale generativa
Le competenze più richieste per l’intelligenza artificiale generativa includono scienza dei dati, ingegneria e pensiero progettuale. Tuttavia, non è solo una questione di esperienza con un singolo fornitore di servizi cloud; i candidati devono comprendere i sistemi di intelligenza artificiale generativa su varie piattaforme per massimizzare il loro valore.
Poiché le aziende adottano sempre più l’intelligenza artificiale nel cloud, il rischio più significativo per i progetti non è il fatto che la tecnologia non sia all’altezza delle aspettative, ma piuttosto finanziamenti inadeguati e una carenza di talenti qualificati. Questa situazione potrebbe essere aggravata nel caso dell’intelligenza artificiale generativa, che ha esigenze e applicazioni uniche.
Considerazioni e soluzioni
Prima di tuffarsi a capofitto nell’adozione dell’IA generativa, le organizzazioni dovrebbero valutare attentamente se questi sistemi sono realmente necessari. L’errata applicazione dell’intelligenza artificiale generativa può portare allo spreco di risorse. Inoltre, le aziende dovrebbero esplorare l’ottimizzazione su tutte le piattaforme, compresi i data center, per garantire il funzionamento più efficiente delle soluzioni di intelligenza artificiale generativa.
Affrontare le sfide dell’intelligenza artificiale generativa richiede un processo decisionale strategico, proprio come le tendenze tecnologiche precedenti come l’architettura client/server, Internet, l’architettura orientata ai servizi e il cloud computing. Sebbene l’intelligenza artificiale generativa abbia un enorme potenziale per le aziende, è fondamentale prendere decisioni obiettive basate sulle esigenze e sugli obiettivi specifici dell’organizzazione.
Nonostante gli ostacoli legati ai finanziamenti e al personale, l’intelligenza artificiale generativa rimane una tecnologia con il potere di trasformare le imprese. Sfruttare con successo questa tecnologia sarà un fattore chiave di differenziazione per le aziende, ma per farlo è necessario un approccio ponderato che bilanci i vincoli di bilancio e le sfide in termini di personale. Mentre l’intelligenza artificiale generativa continua ad evolversi, le organizzazioni devono adattarsi e fare scelte informate per rimanere competitive in questo panorama in continua evoluzione.