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Automazione e Strumentazione n Settembre 2024 Primo piano 23 MERCATI zare l’adozione della AI generativa nelle organiz- zazioni, sono state al centro del dibattito di SAS Innovate on Tour 2024 , un evento globale che, dopo Las Vegas, ha toccato varie città europee, tra cui Milano. L’evento, organizzato da SAS , società impegnata da oltre quarant’anni nello sviluppo di soluzioni software aziendali per l’analisi dei dati, e oggi tra i principali attori nel panorama della AI, ha riunito e aggiornato data scientist, sviluppatori, e varie categorie di utenti, sugli ultimi trend tec- nologici della AI e della GenAI. Evoluzione dell’utilizzo dell’AI In Italia, solo il 3% delle imprese ha integrato la GenAI nei processi. Nel nostro Paese, le aspet- tative sul potenziale innovativo dell’intelligenza artificiale generativa sono elevate, ma sono ancora poche le imprese che riescono a integrarla nei propri processi di business. Il dato emerge da uno studio condotto all’inizio del 2024 dalla società di ricerche di mercato Coleman Parkes Research , e sponsorizzato da SAS. Il sondaggio ha interpellato a livello globale e italiano decisori aziendali, nell’area della GenAI e dell’analisi dei dati, appartenenti a diversi settori industriali. Nel nostro paese, sei decision-maker su dieci credono che la GenAI possa migliorare sensibilmente l’esperienza dei clienti e costituisca un fattore cruciale d’innovazione all’interno delle aziende. Il 30% delle organizzazioni dichiara di aver già cominciato a usare la GenAI a livello sperimen- tale, un altro 30% prevede di farlo nei prossimi 12 mesi, mentre un altro 31% entro due anni. In realtà, però, nonostante le positive opinioni delle organizzazioni italiane riguardo alle potenzialità della tecnologia, e alla sua capacità di incremen- tare la produttività delle persone e delle aziende, permangono criticità che rallentano l’adozione dell’intelligenza artificiale generativa: a fronte di un 94% che dice di aver già pianificato gli investimenti sulla GenAI per il prossimo anno, come anticipato in precedenza, solo il 3% delle aziende italiane dichiara di aver completamente implementato queste tecnologie nei propri pro- cessi aziendali. Le difficoltà principali vanno dalla mancanza di tool appropriati (57%), ai dubbi sull’utilizzo dei dataset, sia interni sia esterni (56%), alla complessità di transizione dalla fase concettuale all’implementazione vera e propria, e alla capacità di dimostrare il ritorno dell’inve- stimento (51%). Ci sono i problemi d’integrazione con i sistemi preesistenti in azienda (45%), e le difficoltà derivanti dalla mancanza di compe- tenze interne (40%). Le organizzazioni sono pre- occupate anche per la privacy dei dati (79%), per la sicurezza (73%), e per le implicazioni etiche (65%) connesse all’uso della GenAI. Tre elementi chiave per generare valore Quando si tratta di implementare in produzione una piattaforma di analisi dati e AI, tre fattori chiave che fanno la differenza tra una soluzione e un’altra, ha illustrato Bryan Harris, executive vice president e chief technology office di SAS, sono prestazioni, produttività e fiducia. Sulle presta- zioni, Harris ha ricordato i risultati di uno studio pubblicato a giugno 2023 dalla società di ricerca e consulenza The Futurum Group, secondo cui, rispetto ad altre soluzioni AI/ML alternative, la piattaforma SAS Viya risulterebbe mediamente 30 volte più veloce nei differenti casi di test presi in considerazione, e sarebbe in grado di ridurre dell’86% i costi operativi del cloud. Mostrerebbe inoltre una scalabilità superiore con i dataset di grandi dimensioni. Velocità e prestazioni di una piattaforma AI sono importanti perché possono incidere su variabili come i costi operativi, e l’a- bilità della stessa di gestire modelli con volumi di dati di dimensioni crescenti. Alla fine, maggior velocità significa prendere prima decisioni di business cruciali, e raggiungere prima gli obiet- tivi aziendali. In termini di produttività, altre caratteristiche di cui tener conto, indica lo studio, sono l’abilità della piattaforma AI/ML di supportare molte- plici tipologie di modelli AI, e la flessibilità di funzionamento in cloud pubblici piuttosto che in ambienti on-premise. Da questo punto di vista, ha precisato Harris: “ SAS Viya è la piattaforma Nell’era dell’intelligenza artificiale, il tema ‘data quality’ assume una valenza ancora più importante (fonte: Pixabay)