Nella corsa a incorporare l'IA nei sistemi IT, le organizzazioni camminano su un filo precario tra velocità, sicurezza e valore aziendale. Un recente sondaggio condotto tra 600 professionisti IT rivela che la leadership sta aumentando la pressione sui loro team IT per integrare quanto prima l'IA generativa nello stack tecnologico, con quasi il 60% che riporta aspettative irragionevoli da parte degli stakeholder aziendali sulla velocità e l'agilità nell'implementazione delle nuove tecnologie.
“I leader aziendali vogliono muoversi velocemente con l'IA per non essere superati dai loro pari,”
afferma David Egts, CTO per il settore pubblico di Salesforce.
“Ma i leader IT affrontano l’arduo compito di trasformare le richieste aziendali in realtà, facendolo in modo sicuro, protetto e responsabile.”
Con i dati all’interno di sistemi proprietari e in silos e nuovi modelli di IA che emergono ogni giorno, la pressione per incorporare rapidamente l'IA diventa ogni giorno più critica. L'implementazione dell'IA è un imperativo che ogni organizzazione deve ora affrontare. Di conseguenza, nove professionisti IT su dieci riportano che l'IA generativa li ha costretti a rivedere la loro strategia tecnologica – e a volte, a prendere decisioni di leadership per spostare la spesa IT tradizionale verso il finanziamento delle iniziative di IA.
L'Atto di Bilanciamento: Velocità, Sicurezza e Valore Aziendale
Mentre l'IA offre immense promesse per guidare l'innovazione e l'efficienza, la sua rapida implementazione può introdurre rischi significativi per la sicurezza. Centrale per mitigare questi rischi e preoccupazioni è l'integrazione, con il 95% dei leader IT che la cita come un ostacolo all'adozione dell'IA.
È qui che i leader IT si sentono sotto pressione. Per navigare con successo in questo paesaggio complesso — e sfruttare il potenziale dell'IA — i team IT devono costruire una strategia di integrazione efficace per implementare l'IA nel loro stack tecnologico garantendo al contempo l'integrità dei loro sistemi e dati.
Pertanto, le organizzazioni devono bilanciare attentamente la necessità urgente di adottare l'IA con l'imperativo di garantire l'integrità dei loro sistemi e dati. Tutto ciò dipende da una strategia di implementazione dell'IA comprensiva che includa una roadmap di integrazione.
5 Sfide dell'IA per i Team IT
L'adozione rapida dell'IA presenta una serie unica di sfide per i team IT. Questi ostacoli, se non affrontati efficacemente, possono ostacolare l'implementazione di successo delle soluzioni di IA e minarne i potenziali benefici.
Secondo il sondaggio, queste sono le 5 principali sfide dell'IA affrontate dai team IT.
#1 Mancanza di Competenze in IA
La natura in rapida evoluzione dell'IA richiede non solo che il personale sia qualificato, ma che sia anche continuamente aggiornato con i più recenti sviluppi. La scarsità di competenze in IA ha reso difficile per i team IT implementare e mantenere efficacemente le soluzioni di IA.
Un ostacolo significativo risiede nella carenza di professionisti qualificati che possiedono l'esperienza necessaria per lo sviluppo e il deployment dell'IA. Questo divario di competenze richiede una strategia che miri a talenti specializzati in IA. Tuttavia, richiede anche investimenti sostanziali nella formazione e nel miglioramento delle competenze del personale IT esistente. Entrambe le opzioni possono rivelarsi dispendiose in termini di tempo e costose, potenzialmente ritardando le iniziative di IA e mettendo sotto pressione i budget IT.
#2 Preoccupazioni per la Sicurezza dei Dati
Poiché l'IA si basa fortemente sui dati, garantire la loro sicurezza è fondamentale. Il 48% dei professionisti IT teme che l'infrastruttura di sicurezza della propria organizzazione non possa tenere il passo con la domanda di innovazione.
La paura delle violazioni dei dati e delle minacce informatiche può ostacolare significativamente la volontà di adottare soluzioni di IA. Garantire la riservatezza, l'integrità e la disponibilità di questi dati diventa imperativo. Pertanto, i team IT devono implementare misure di sicurezza robuste e aderire a regolamenti di conformità stringenti per proteggere i dati e mantenere la fiducia degli utenti.
#3 Qualità dei Dati
Il principio "garbage in, garbage out" è particolarmente vero quando si tratta di IA. La scarsa qualità dei dati può portare a intuizioni inaccurate e decisioni sbagliate.
Affrontare le preoccupazioni sulla qualità dei dati è vitale per il deployment e l'utilizzo di successo dell'IA. I team IT devono stabilire pratiche di governance dei dati rigorose per garantire che i dati utilizzati per l'addestramento e le decisioni dell'IA siano accurati, affidabili e rappresentativi dei casi d'uso previsti.
#4 L'Implementazione dell'IA Rallenta altre Iniziative
L'urgenza di implementare l'IA non dovrebbe venire a scapito della stagnazione di altri progetti cruciali. Tuttavia, il 31% dei lavoratori IT rivela di avere bisogno di più tempo per implementare e addestrare i modelli e gli algoritmi di IA, portando a un rallentamento delle iniziative IT complessive.
Inoltre, l'implementazione dell'IA può distrarre involontariamente l'attenzione e le risorse da altre priorità IT essenziali. Al contrario, servire il debito tecnico distoglie l'attenzione e le risorse dall'innovazione a favore di iniziative come l'IA. Piattaforme di integrazione ben progettate riducono il debito tecnico e il rischio di sicurezza, liberando tempo e risorse per l'innovazione.
#5 Aumento dei Costi della Programmazione e degli Strumenti
Quasi la metà dei professionisti IT esprime preoccupazione per l'aumento dei costi di programmazione e degli strumenti associati all'integrazione dell'IA.
L'implementazione dell'IA comporta costi significativi, che comprendono la tecnologia stessa e l'infrastruttura, la formazione e la manutenzione necessarie per supportare i sistemi di IA. Le organizzazioni devono condurre analisi costi-benefici approfondite per valutare il ritorno sugli investimenti e garantire che i potenziali benefici dell'IA giustifichino le spese associate.
Mitigare le Sfide dell'IA con l'Integrazione
Molte delle sfide affrontate dai team IT sono radicate in un'infrastruttura non progettata per l'IA moderna. I dati sono spesso intrappolati in sistemi proprietari e in silos.
Anche se sembra che ogni giorno emergano nuovi modelli di intelligenza artificiale, un'implementazione rapida può portare a risposte imperfette e soggette a errori, se non adeguatamente fondate. Quasi la metà (45%) è preoccupata che l'infrastruttura di gestione dei dati della propria organizzazione non riesca a tenere il passo.
Nel frattempo, il personale è già sopraffatto dai compiti quotidiani che precedono l'avvento dell'IA. Quasi un terzo (31%) degli operatori IT afferma di non avere il tempo necessario per implementare e addestrare modelli e algoritmi di IA. Con un aumento complessivo della domanda sui team IT del 39% dal 2023, non sorprende che i team IT si trovino a dover bilanciare le richieste legate all'IA con tutte le altre responsabilità.
Ma l’imperativo rimane: l'IA è la priorità.
Per realizzare questo obiettivo, i sistemi devono essere integrati senza soluzione di continuità con l'infrastruttura IT e le applicazioni esistenti, ma l'infrastruttura attuale e la mancanza di tempo rappresentano ostacoli significativi. Senza un'integrazione, le iniziative di IA rischiano di essere scoordinate e inefficaci.
Per navigare con successo le sfide dell'implementazione dell'IA, i leader IT devono adottare un approccio proattivo e strategico che includa una strategia di integrazione end-to-end.
MuleSoft può sbloccare i dati intrappolati utilizzando connettori predefiniti e personalizzati. Questi connettori permettono ai dati di ancorare i prompt dell'IA con dati reali, minimizzando la tentazione dell'IA di dare risposte imperfette e soggette ad errori.
In secondo luogo, MuleSoft aiuta i team di sviluppo a sfruttare i modelli di IA più recenti e migliori attraverso la connettività guidata da API. Sfruttare le API per connettere applicazioni consente ai team IT di attuare pratiche efficaci di governance e gestione dei dati per garantire che i dati siano accurati, completi, coerenti e accessibili. Questo è essenziale per delineare ulteriormente come i dati saranno raccolti, archiviati, elaborati e utilizzati per addestrare e distribuire modelli di IA.
In terzo luogo, MuleSoft può aiutare i clienti a ridurre il debito tecnico nei loro percorsi di modernizzazione attraverso le API e il riutilizzo delle API. Minimizzare il debito tecnico libera tempo per gli sviluppatori per innovare e abbracciare pienamente l'IA.
Tutto Inizia con l'Integrazione
Il percorso verso l'implementazione dell'IA è indubbiamente pieno di sfide, ma con un approccio strategico e un impegno ad affrontare questi problemi direttamente, i team IT possono navigare con successo in questo labirinto complesso.
L'integrazione è un fattore cruciale per l'implementazione efficace dell'IA all'interno dell'organizzazione, poiché in questi sistemi risiedono i dati necessari affinché l'IA possa formulare raccomandazioni e ottenere approfondimenti. Dall'efficienza operativa al miglioramento delle interazioni con i clienti, i sistemi connessi portano a una comprensione più approfondita e a risultati aziendali migliori. Senza unire i vari sistemi, i progetti di IA rischiano di fallire, portando a uno spreco di risorse e a opportunità perse.
L'integrazione è fondamentale per tutte le preoccupazioni espresse dai leader IT. Secondo Egts,
"Il miglior modello di IA al mondo non è utile se non è collegato ai tuoi dati".
Una solida strategia di integrazione consente ai team di sfruttare moderne API e costruire automazioni come parte della roadmap dell'IA.
Bilanciare velocità, valore aziendale e sicurezza richiede uno sforzo concertato. Tracciando le basi dell'integrazione nella tua strategia di IA, le organizzazioni possono prepararsi meglio al futuro dell'IA.
Il panorama dell'IA continua a evolversi e la capacità di superare queste sfide determinerà non solo il successo delle iniziative di IA, ma anche la posizione delle aziende per una crescita sostenuta e innovazione nell'era digitale. Tracciando le basi dell'integrazione all’interno di una strategia di IA, le organizzazioni possono prepararsi meglio al futuro dell'IA.
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