Le aziende nell’area Emea sono le più propense verso l’IA e il Machine Learning

Gli imprenditori dell’area Emea accolgono con favore AI e ML, malgrado i considerevoli ostacoli rappresentati dai diversi tassi di adozione, dagli archivi di dati e dalla burocrazia

Workday Inc, fornitore leader di applicazioni cloud aziendali per la gestione finanziaria e delle risorse umane, ha pubblicato una recente indagine in cui si esamina come l’Intelligenza Artificiale (AI) e il Machine Learning (ML) influenzeranno il futuro del mondo del lavoro. Lo studio “Preparing to Power Up: Emea Leads the Way to an AI-Driven Future” rivela che gli imprenditori hanno chiara consapevolezza dei vantaggi che AI e ML porterebbero alle proprie aziende, nonostante vi sia una divergenza di opinioni in merito a queste tecnologie all’interno dei consigli di amministrazione. Lo studio evidenzia inoltre come gli archivi di dati e la burocrazia rappresentino i maggiori ostacoli all’adozione.

Le conclusioni principali relative all’area Emea:

L’ottimismo e l’elevata propensione all’investimento sono attribuiti a una migliore regolamentazione

 Il 48% dei dirigenti d’azienda in Italia accoglie con favore le opportunità offerte dall’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning per le proprie aziende, rispetto al 50% nelle Americhe e al 46% nell’area APJ. L’Austria (62%) e il Regno Unito (60%) sono i paesi in cui si fa uso con maggiore entusiasmo di AI e ML, mentre Norvegia (40%), Danimarca (44%) e Germania (45%) sono i meno entusiasti. Inoltre, il 44% delle aziende dell’area Emea ha apportato modifiche per garantire che le loro attività siano sufficientemente agili da consentire la riallocazione delle risorse in modo rapido e su scala.

L’indagine suggerisce inoltre che i dirigenti d’azienda dell’area Emea sono generalmente più fiduciosi nei confronti di AI e ML. Dopo l’introduzione del Regolamento generale sulla protezione dei dati, l’UE sta proponendo un nuovo quadro giuridico per l’Intelligenza Artificiale: l’EU AI Act. L’obiettivo è rafforzare la governance sulla qualità dei dati, la trasparenza e l’attività di supervisione svolta dall’uomo, incoraggiando una maggiore fiducia nella tecnologia.

L’entusiasmo per AI e ML tra i dirigenti d’azienda dell’area Emea, sostenuto dai progressi normativi, sta contribuendo ad aumentare la propensione agli investimenti. Le aziende del Nord Europa sono in testa agli investimenti in queste tecnologie, mentre quelle dell’Europa meridionale hanno un approccio più conservativo.

Le opinioni sull’adozione di AI e ML da parte dei consigli di amministrazione sono diverse

Malgrado l’entusiasmo sia elevato, i diversi uffici hanno opinioni differenti su AI e ML, nonché sull’implementazione di queste tecnologie.

I CEO sostengono l’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning: un significativo 53% dei CEO dell’area Emea è entusiasta di utilizzare queste tecnologie nelle proprie aziende. Tuttavia sono preoccupati per i potenziali errori in cui AI e ML potrebbero incorrere.

Il Finance è in testa nell’implementazione: i team finanziari sono a uno stadio più avanzato nell’implementazione di queste tecnologie nel loro lavoro quotidiano: il 19% dei CFO ha dichiarato che i propri team stanno implementando l’Intelligenza Artificiale e sono in fase avanzata, a un livello quasi triplo rispetto ai team finanziari delle Americhe (7%). I responsabili finanziari dell’area Emea utilizzano AI/ML per migliorare le previsioni, le decisioni di bilancio e la pianificazione degli scenari, oltre che per supportare la pianificazione strategica tra i diversi rami di attività.

L’HR è in ritardo nell’adozione: le risorse umane mostrano i tassi di adozione di AI più bassi, con il 44% dei leader HR dell’area Emea entusiasti del potenziale, ma con il 49% che non ha ancora iniziato ad adottare queste tecnologie all’interno dei propri team.

I leader IT sono i più propensi (51%) ad affermare che AI e ML renderanno più facile per l’IT supportare altri team aziendali o consentire loro di fornire un maggiore valore strategico. Ciò indica che nei team IT dell’area Emea si sta verificando un cambiamento culturale positivo nei riguardi di queste tecnologie.

Gli archivi di dati e la burocrazia frenano le aziende 

Oltre ai diversi tassi di adozione, lo sviluppo di Intelligenza Artificiale e Machine Learning è influenzato anche da altre problematiche. Lo studio evidenzia come la gestione dei dati e l’eccessiva burocrazia rappresentino degli ostacoli per i dirigenti aziendali nell’abbracciare e adottare appieno AI e ML. Il 60%delle aziende di area Emea afferma che i propri dati sono isolati, il che rende arduo l’accesso a informazioni che possano essere utilizzate in tempo reale. Inoltre, solo il 22% delle aziende ha compiuto progressi consistenti nell’eliminazione di alcuni passaggi burocratici che rallentano il processo decisionale.

Per molte organizzazioni un maggiore utilizzo dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning richiede un cambiamento culturale significativo, ma perché ciò avvenga è necessario che il management di alto livello sia d’accordo. Ciononostante, secondo la ricerca il 42% dei dirigenti in Italia ritiene che i dirigenti delle loro aziende non siano ancora consapevoli del ruolo fondamentale che svolgeranno queste tecnologie.

“L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico non possono essere strumenti a se stanti”, ha dichiarato Maryjo Charbonnier, Chief Human Resources Officer di Kyndryl. “Devono essere integrati nella strategia aziendale, nella strategia culturale e nella strategia HR”.

È il momento di agire ora

I dirigenti dell’area Emea sono entusiasti del potenziale di AI e ML per migliorare le loro attività, soprattutto se questo viene utilizzato per migliorare i processi HR o finanziari. Adottando soluzioni all’avanguardia basate sull’Intelligenza Artificiale, le aziende possono migliorare significativamente i risultati aziendali e raggiungere il successo.

“Per massimizzare il valore aziendale di AI e ML, è necessario iniziare ad allineare le aspettative con la realtà e dare priorità alle iniziative atte a risolvere i problemi aziendali”, ha suggerito Jens Löhmar, CTO continentale e Dach di Workday. “Assicuratevi che la vostra azienda sia pronta per poter implementare queste tecnologie in modo efficace, identificando e colmando le lacune in materia di competenze. Scegliete le opportunità di AI e ML che siano in linea con la strategia e le esigenze aziendali e create una roadmap chiara con obiettivi e parametri definiti. Valutate costantemente la loro efficacia e adattatevi all’evoluzione delle esigenze della vostra azienda e al panorama aziendale in continua evoluzione”.

Contenuti correlati

• 
  Il futuro della CAM tra digital twin e AI

  Il settore manifatturiero si prepara a un significativo salto di qualità in termini di produttività e flessibilità grazie all’evoluzione dei gemelli digitali intelligenti, capaci di comprendere e interpretare il funzionamento delle macchine. Alimentate dall’intelligenza artificiale e da...
• 
  Ottimizzare una linea di produzione in modo intelligente

  Il machine learning consente controlli qualità affidabili in tempo reale nella produzione industriale Leggi l’articolo
• 
  Dai dati alle decisioni

  AI e machine learning rivoluzionano la manifattura: dai dati nascono decisioni in tempo reale, manutenzione predittiva e processi adattivi. Infrastrutture avanzate e analisi continua migliorano efficienza, qualità e resilienza produttiva Leggi l’articolo
• 
  Automazione avanzata e OT cybersecurity

  Dalla supervisione industriale al machine learning e alla sicurezza OT: tecnologie e visione di ServiTecno per l’industria digitale Leggi l’articolo
• 
  La fabbrica che decide

  L’evoluzione non è una fabbrica senza uomini, ma una fabbrica che pensa con loro Leggi l’articolo
• 
  Robot fissi o cobot? Quali robot verranno impiegati nelle fabbriche del futuro?

  Cobot, robot mobili, umanoidi… la robotica si sta evolvendo a un ritmo vertiginoso grazie a nuove tecnologie come l’AI. Ma domanda è: è davvero realistico aspettarsi una produzione completamente automatizzata (dark factory) nel prossimo futuro? L’ultimo studio...
• 
  I benefici dell’AI nella gestione dei dati

  L’utilizzo dell’ intelligenza artificiale (AI) sta rivoluzionando la gestione dei dati a partire dalla loro raccolta, processo chiave dell’Industria 5.0, che trasforma i Big Data grezzi in informazioni utili per ottimizzare i processi di produzione. L’AI, grazie...
• 
  ABB lancia Automation Extended: innovare con continuità nel settore industriale

  ABB ha presentato il suo programma Automation Extended, un’evoluzione strategica dei suoi sistemi di controllo distribuito (DCS), progettato per aiutare le industrie a modernizzarsi senza impattare sulla produzione. Forte della leadership di lunga data di ABB nel...
• 
  Come il Machine Learning può valorizzare le miniere d’informazioni inesplorate

  Ogni azienda accumula dati a ritmo esponenziale. Transazioni, interazioni con i clienti, log di sistema, email, ticket di supporto: una raccolta continua che riempie, per non dire congestiona, dataset e repository. Eppure, una grande parte di queste...
• 
  Un assistente intelligente per gli operatori nel processo di laminazione dell’acciaio: progetto RPA

  Un sistema completo per la raccolta, la pulizia e l’analisi dei dati di processo, con modelli di intelligenza artificiale capaci di individuare precocemente anomalie dimensionali e di suggerire azioni correttive agli operatori: sono questi i risultati raggiunti da...