Mentre le tendenze di investimento nell'IA si evolvono ulteriormente nel 2025, i dirigenti devono affrontare una crescente pressione per prendere decisioni strategiche sulle implementazioni dell'intelligenza artificiale. Con la rapida adozione degli strumenti di IA da parte delle aziende - il 22% li sta implementando in modo estensivo e il 33% li sta utilizzando in modo limitato - capire come valutare e implementare le soluzioni di IA è diventato fondamentale per mantenere il vantaggio competitivo. Nel libro "The Executive Guide to Artificial Intelligence" di Andrew Burgess, l'autore forniva una guida completa per dirigenti aziendali che desiderano comprendere e implementare soluzioni di intelligenza artificiale nelle loro organizzazioni.

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Questo libro è stato pubblicato nel 2017 da Springer International Publishing e fornisce una panoramica pratica di come le aziende possono sfruttare l'intelligenza artificiale. Cosa è cambiato oggi?

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Tendenze attuali degli investimenti nell'IA 2025

Il panorama dell'IA sta vivendo una crescita senza precedenti, con organizzazioni che fanno investimenti più significativi per rimanere competitive.

Le basi:

Burgess ha enfatizzato l'importanza di iniziare definendo obiettivi chiari allineati con la strategia aziendale, un principio che rimane valido ancora oggi. Nel libro, ha identificato otto capacità fondamentali dell'IA:

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1. Riconoscimento delle immagini
2. Riconoscimento vocale
3. Search e information extraction
4. Clustering
5. Natural Language Understanding
6. Ottimizzazione
7. Prediction
8. Understanding (oggi)

Evoluzione dal 2018 al 2025:

Da quando il libro è stato scritto, l'IA è passata da una tecnologia emergente a una tecnologia mainstream. La capacità di "Understanding" che Burgess considerava futuristica, ha visto significativi progressi con l'avvento dei Large Language Models (LLM) e delle tecnologie di IA generativa, che non erano ancora emersi nel 2018.

Framework strategico per le decisioni di investimento nell'IA

Le quattro domande essenziali

Quando si valutano gli investimenti nell'IA, è fondamentale concentrarsi su queste domande critiche:

1. Definizione del problema aziendale
2. Metriche di successo
3. Requisiti per l'implementazione
4. Valutazione del rischio

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Nota: Questo framework a quattro domande proviene dalle conoscenze attuali e non è esplicitamente presentato nel libro di Burgess.

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Costruire un'efficace strategia di IA

Il framework di adozione:

Burgess propone un framework dettagliato per la creazione di una strategia di IA che include:

1. Allineamento con la strategia aziendale - Comprendere come l'IA può supportare gli obiettivi aziendali esistenti
2. Comprensione delle ambizioni IA - Definire se si desidera:
   • Migliorare processi esistenti
   • Trasformare funzioni aziendali
   • Creare nuovi servizi/prodotti
3. Valutazione della maturità IA - Determinare il livello attuale di maturità dell'organizzazione su una scala da 0 a 5:
   • Elaborazione manuale (Livello 0)
   • Automazione IT tradizionale (Livello 1)
   • Automazione di base isolata (Livello 2)
   • Implementazione tattica di strumenti di automazione (Livello 3)
   • Implementazione tattica di varie tecnologie di automazione (Livello 4)
   • Automazione strategica end-to-end (Livello 5)
4. Creazione di una heat map IA - Identificare le aree con maggiori opportunità
5. Sviluppo del business case - Valutare benefici "hard" e "soft"
6. Gestione del cambiamento - Pianificare come l'organizzazione si adatterà
7. Sviluppo di una roadmap IA - Creare un piano a medio-lungo termine

Evoluzione dal 2018 al 2025:

Il framework di Burgess rimane sorprendentemente attuale, ma oggi va integrato con considerazioni su:

• Etica dell'IA e regolamentazioni (come l'EU AI Act)
• Sostenibilità ambientale dell'IA
• Strategie di IA responsabile
• Integrazione con tecnologie emergenti come quantum computing

Misurare il ROI negli investimenti in IA

I fattori determinanti per il ritorno sull'investimento:

Burgess identifica diversi tipi di benefici dell'IA, categorizzati come "hard" e "soft":

Benefici hard:

• Riduzione dei costi
• Evitare costi
• Soddisfazione del cliente
• Conformità
• Mitigazione del rischio
• Mitigazione delle perdite
• Mitigazione della perdita di ricavi
• Generazione di ricavi

Benefici soft:

• Cambiamento culturale
• Vantaggio competitivo
• Effetto alone
• Abilitazione di altri benefici
• Abilitazione della trasformazione digitale

Ad oggi:

La misurazione del ROI dell'IA è diventata più sofisticata, con framework specifici per valutare l'impatto dell'IA generativa, che non esisteva quando Burgess ha scritto il libro.

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Approcci tecnici all'implementazione dell'IA

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Tipologie di soluzioni:

Burgess presentava tre approcci principali per l'implementazione dell'IA:

1. Software IA off-the-shelf - Soluzioni preconfezionate
2. Piattaforme IA - Fornite da grandi aziende tecnologiche
3. Sviluppo IA personalizzato - Soluzioni su misura

Per i primi passi, suggeriva di considerare:

• Proof of Concept (PoC)
• Prototipi
• Minimum Viable Product (MVP)
• Riskiest Assumption Test (RAT)
• Pilot

Cosa è cambiato:

Dal 2018, abbiamo assistito a:

• Democratizzazione degli strumenti di IA con soluzioni no-code/low-code
• Miglioramento drammatico delle piattaforme cloud IA
• Crescita dell'IA generativa e modelli come GPT, DALL-E, ecc.
• Aumento delle soluzioni di AutoML che automatizzano parti del processo di data science

Considerazioni sui rischi e sfide

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I rischi dell'intelligenza artificiale:

Burgess ha dedicato un intero capitolo ai rischi dell'IA, evidenziando:

1. Qualità dei dati
2. Mancanza di trasparenza - La natura "black box" degli algoritmi
3. Bias non intenzionali
4. Naiveté dell'IA - Limiti della comprensione contestuale
5. Dipendenza eccessiva dall'IA
6. Scelta della tecnologia sbagliata
7. Atti malevoli

Evoluzione dal 2018 al 2025:

Da quando il libro è stato scritto:

• Le preoccupazioni sul bias dell'algoritmo sono diventate una questione critica (in attesa di approfondimento)
• La sicurezza dell'IA è diventata fondamentale con l'aumento delle minacce
• La regolamentazione dell'IA è emersa come un fattore chiave
• I rischi dei deepfake e disinformazione IA generativa sono diventati significativi
• Le preoccupazioni di privacy sono aumentate con l'uso più pervasivo dell'IA

Creazione di un'organizzazione IA efficace

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Dal libro di Burgess (2018):

Burgess propose:

• Costruire un ecosistema IA con fornitori e partner
• Stabilire un Centro di Eccellenza (CoE) con team dedicati
• Considerare ruoli come Chief Data Officer (CDO) o Chief Automation Officer (CAO)

Evoluzione dal 2018 al 2025:

Da allora:

• Il ruolo di Chief AI Officer (CAIO) è diventato comune
• L'IA è ora spesso integrata in tutta l'organizzazione invece di essere isolata in un CoE
• La democratizzazione dell'IA ha portato a modelli operativi più distribuiti
• È emersa l'importanza dell'alfabetizzazione all'IA per tutti i dipendenti

Conclusione

Dal libro di Burgess (2018):

Burgess concludeva con l'importanza di:

• Non credere all'hype ma concentrarsi sui problemi aziendali reali
• Iniziare il percorso IA il prima possibile
• Future-proof dell'azienda attraverso la comprensione dell'IA
• Adottare un approccio equilibrato tra ottimismo e realismo

Evoluzione dal 2018 al 2025:

L'invito di Burgess a "non credere all'hype" rimane incredibilmente rilevante nel 2025, soprattutto con l'eccessivo entusiasmo che circonda l'IA generativa. Tuttavia, la velocità di adozione dell'IA è diventata ancora più critica, e le aziende che non hanno ancora iniziato il loro percorso IA si trovano ora in una posizione di svantaggio significativo rispetto a quelle che hanno seguito il consiglio di Burgess di iniziare presto (nel 2018!).

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Il panorama dell'IA nel 2025 è più complesso, più maturo e più integrato nella strategia aziendale di quanto si potesse prevedere nel 2018, ma i principi fondamentali di allineamento strategico, creazione di valore e gestione del rischio che Burgess ha delineato rimangono sorprendentemente validi.