Una recente impennata nell’adozione dell’IA generativa in tutti i settori ha portato a una scoperta sorprendente. Secondo un sondaggio di Asana, circa il 25% dei leader IT si rammarica di aver investito affrettatamente nell’intelligenza artificiale. Ciò evidenzia le potenziali insidie di una rapida implementazione senza un’adeguata pianificazione.
L’impennata nell’adozione dell’intelligenza artificiale comporta una maggiore pressione
Il sondaggio Asana, che ha intervistato oltre 1.200 professionisti IT negli Stati Uniti e nel Regno Unito, ha rivelato una forte correlazione tra l’adozione dell’intelligenza artificiale e l’influenza del dipartimento IT.
Quasi due terzi degli intervistati hanno segnalato un aumento dell’influenza del proprio dipartimento poiché le aziende danno priorità alle iniziative legate all’intelligenza artificiale. Questa maggiore pressione, tuttavia, ha avuto un prezzo. Quasi il 55% dei professionisti IT intervistati ha ammesso di sentirsi stressato a causa della spinta verso l’implementazione dell’intelligenza artificiale.
L’indagine sottolinea inoltre il ruolo crescente dei dipartimenti IT nella definizione delle strategie organizzative di intelligenza artificiale. I CEO si affidano sempre più ai CIO e ai leader IT per guidare le iniziative di intelligenza artificiale, che abbracciano tutto, dalla selezione della soluzione al monitoraggio post-implementazione. Questo spostamento di responsabilità pone i dipartimenti IT in prima linea nel successo o nel fallimento dell’IA.
Sebbene l’intelligenza artificiale offra un potenziale significativo, una rapida adozione senza un’attenta considerazione può portare a ostacoli imprevisti. Un recente studio di Gartner prevede che entro il 2028, oltre la metà delle aziende che attualmente costruiscono modelli LLM personalizzati abbandoneranno i propri sforzi a causa di fattori quali costi elevati, complessità di implementazione e debito tecnico.
Le sfide dell’adozione rapida dell’IA
La natura frenetica dell’innovazione dell’intelligenza artificiale crea un’altra sfida: anche le aziende che utilizzano soluzioni dei fornitori possono accumulare debito tecnico se non dispongono di una solida architettura sottostante. Il debito tecnico qui si riferisce anche alle conseguenze a lungo termine del dare priorità alla velocità rispetto alla qualità del codice, portando potenzialmente a problemi di manutenzione continua.
Il percorso verso il raggiungimento delle aspirazioni legate all’IA è ulteriormente complicato da un panorama normativo in evoluzione. Le prossime normative e decisioni giudiziarie relative all’intelligenza artificiale hanno il potenziale di avere un impatto significativo sul modo in cui le aziende possono sviluppare e implementare queste tecnologie. I leader IT devono rimanere consapevoli di questi sviluppi per garantire che le loro strategie di intelligenza artificiale rimangano conformi.