Visualizza articoli per tag: aziende italiane

INTELLIGENZA ARTIFICIALE IN ITALIA: PERCHÉ LE AZIENDE SONO IN RITARDO?

Le cause culturali, economiche e infrastrutturali che frenano l'adozione dell’IA nel tessuto imprenditoriale italiano.

L'intelligenza artificiale (IA) rappresenta una delle innovazioni tecnologiche più significative del nostro tempo, con il potenziale di trasformare radicalmente il modo in cui viviamo e lavoriamo. Tuttavia, nonostante il suo vasto potenziale, le aziende italiane sembrano essere in ritardo rispetto alle aziende internazionali nell'adozione di queste tecnologie avanzate. Ma quali sono le ragioni di questo ritardo?

Uno dei principali problemi che ritardano l’adozione dell’intelligenza artificiale da parte delle aziende in Italia è la mancanza di un piano di integrazione allineato al piano strategico. Secondo il rapporto condotto da Minsait (società del gruppo Indra specializzata negli ambiti della Digital Transformation e delle Information Technologies), insieme al Centro di ricerca in Leadership, Innovazione e Organizzazione CLIO dell’Università Luiss Guido Carli, oggi solo un’azienda su quattro ha un piano AI in linea con la propria strategia.

Avere una strategia di adozione e di sviluppo dell’IA significa lavorare su degli aspetti ben specifici come la roadmap di implementazione in azienda. La velocità in questi casi è un aspetto fondamentale, considerando che la velocità di evoluzione di queste tecnologie è molto più rapida rispetto alle precedenti ondate di digitalizzazione.

Le aziende hanno la necessità di velocizzare i propri cambiamenti interni, di cambiare i processi, i ruoli e le responsabilità. Per fare questo, devono non solo avere le competenze, ma anche formare le persone e riqualificare coloro che cambieranno lavoro.

L’altro aspetto abilitante, altrettanto importante, è la tecnologia, l’infrastruttura. Avere un’infrastruttura potente, flessibile e dinamica significa lavorare su: l’infrastruttura di rete, la connettività che consente di trasferire e distribuire grosse quantità di dati; la capacità computazionale per elaborare grandi quantità di dati; e lo storage o capacità di raccogliere, elaborare e distribuire questi dati.

Oggi, i principali ostacoli all’adozione dell’intelligenza artificiale nelle imprese sono i limiti delle aziende in termini di competenze e infrastrutture tecnologiche. Secondo i dati del rapporto, il 65% delle aziende dichiara di non avere l’infrastruttura tecnologica adeguata per affrontare le sfide dell’intelligenza artificiale. Inoltre, la maggioranza ha segnalato la mancanza di competenze in questo settore come una delle principali barriere all’adozione.

L'IA richiede competenze specifiche in settori come la data science, il machine learning e la programmazione. In Italia, c'è una carenza di professionisti qualificati in questi campi. Le università italiane stanno iniziando a colmare questo divario, ma il processo è lento e non sufficiente per soddisfare la domanda crescente.

L'adozione dell'intelligenza artificiale in Italia è ostacolata da una combinazione di fattori culturali, economici e infrastrutturali. Superare queste sfide richiede uno sforzo da parte delle aziende, del governo e delle istituzioni educative. Solo attraverso un cambiamento di mentalità, un investimento significativo nelle competenze e nelle infrastrutture e un maggiore supporto alle PMI, l'Italia potrà colmare il divario tecnologico e sfruttare appieno il potenziale dell'IA.

L'IA non è solo una tendenza tecnologica, ma una necessità strategica per il futuro del business. Le aziende italiane devono abbracciare questa rivoluzione per rimanere competitive in un mercato globale sempre più digitalizzato.