Le organizzazioni di tutto il mondo stanno già utilizzando e investendo con entusiasmo nell’IA generativa. Ma quali sono le region e i Paesi leader nell’utilizzo di questa tecnologia? Secondo un recente studio condotto da Coleman Parkes Research Ltd e promosso da SAS, leader nelle soluzioni per i dati e l’intelligenza artificiale, la Cina è al primo posto. I decision maker aziendali in Cina riferiscono che l’83% delle loro organizzazioni sta già impiegando la GenAI nelle loro attività. Si tratta di un dato superiore a quello del Regno Unito (70%), degli Stati Uniti (65%) e dell’Australia (63%). Le organizzazioni statunitensi, però, sono in vantaggio in termini di maturità e di completa implementazione, con il 24% rispetto al 19% della Cina e all’11% del Regno Unito.
Cosa significa questo in termini di impatto economico globale dell’intelligenza artificiale e della GenAI? In un report del 2023, McKinsey ha stimato che l’IA generativa potrebbe generare l’equivalente di 2,6 trilioni di dollari a 4,4 trilioni di dollari all’anno in una serie di casi d’uso. Si tratta di un valore paragonabile all’intero PIL del Regno Unito nel 2021. Questo impatto aumenterebbe l’incidenza complessiva dell’intelligenza artificiale dal 15% al 40%.
“Sebbene la Cina possa essere in testa nei tassi di adozione della GenAI, una maggiore adozione non equivale necessariamente a un’implementazione efficace o a migliori ritorni”, ha dichiarato Stephen Saw, Managing Director di Coleman Parkes. “In effetti, gli Stati Uniti sono in vantaggio con il 24% delle organizzazioni che hanno implementato completamente la GenAI, rispetto al 19% della Cina.”
Le region di tutto il mondo si affidano sempre più alla GenAI
Tra i punti salienti dei risultati della survey globale vi sono indicatori che segnalano che le diverse region sono già pienamente convinte dell’IA generativa e stanno iniziando ad adottarla in modo significativo, ma a ritmi diversi.
“Con qualsiasi nuova tecnologia, le organizzazioni devono attraversare una fase di scoperta, tenendo separata la concitazione del momento dalla realtà, per comprendere la complessità delle implementazioni in azienda. Con l’IA generativa abbiamo raggiunto questa seconda fase”, ha dichiarato Bryan Harris, Executive Vice President e CTO di SAS. “Dopo l’hype della scoperta, ora le organizzazioni devono saper implementare la GenAI in modo mirato per poi fornire risultati di business ripetibili e affidabili grazie a questa tecnologia.”
Le region che utilizzano e implementano pienamente l’IA generativa nei processi della loro organizzazione a che punto sono? (Percentuale relativa all’implementazione GenAI nei processi aziendali)
- Nord America: 20%
- APAC: 10%
- LATAM: 8%
- Europa: 7%
Quali region hanno implementato policy in ambito GenAI? (Percentuale in riferimento alle aziende con policy)
- APAC: 71%
- Nord America: 63%
- Europa: 59%
- LATAM: 52%
In che misura le aziende che hanno previsto un investimento nella GenAI nel prossimo esercizio finanziario dispongono di un budget dedicato?
- APAC: 94%
- Europa: 91%
- Nord America: 89%
- LATAM: 84%
Come si posizionano i settori specifici in termini di piena implementazione della GenAI e nei processi aziendali?
- Settore bancario: 17%
- Telco: 15%
- Assicurazioni: 11%
- Life science: 11%
- Servizi professionali: 11%
- Retail: 10%
- Settore pubblico: 9%
- Healthcare: 9%
- Manufacturing: 7%
- Energia e utility: 6%
Quali settori hanno indicato di utilizzare già l’IA generativa quotidianamente?
- Telco: 29%
- Retail: 27%
- Banche: 23%
- Servizi professionali: 23%
- Assicurazioni: 22%
- Life science: 19%
- Assistenza sanitaria: 17%
- Energia e utility: 17%
- Manufacturing: 16%
- Settore pubblico: 13%
Quali dipartimenti all’interno delle organizzazioni stanno utilizzando o pianificando di utilizzare la GenAI?
- Sales: 86%
- Marketing: 85%
- IT: 81%
- Finanza: 75%
- Produzione: 75%
Gli early adopter riscontrano molti ostacoli nell’utilizzo e nell’implementazione della GenAI
Il primo posto nell’elenco delle sfide che le organizzazioni devono affrontare per l’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa è la mancanza di una chiara strategia.
Solo il 9% dei partecipanti al sondaggio indica di essere estremamente familiare con l’adozione di GenAI da parte della propria organizzazione. Tra gli intervistati le cui organizzazioni hanno implementato pienamente l’IA generativa, solo il 25% dichiara di essere estremamente familiare con la strategia di adozione della GenAI della propria organizzazione. Anche i decision maker responsabili dell’investimento tecnologico non hanno familiarità con l’IA, compresi quelli delle organizzazioni che sono più avanti nella curva di adozione.
Nove senior decision maker su 10 del mondo tecnologico ammettono di non comprendere appieno la GenAI e il suo potenziale impatto sui processi aziendali. I CIO, con il 45%, sono in testa alla classifica dei dirigenti che comprendono la strategia di adozione dell’IA della loro organizzazione. Tuttavia, solo il 36% dei Chief Technology Officer (CTO) afferma di essere pienamente aggiornato.
Tuttavia, nonostante questo gap di comprensione, la maggior parte delle organizzazioni (75%) dichiara di aver stanziato dei budget da investire nella GenAI per il prossimo anno finanziario.
Tra le altre sfide che le organizzazioni devono affrontare vi sono:
- Dati
Quando le organizzazioni adottano la GenAI, si rendono conto di non avere dati sufficienti per mettere a punto i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Inoltre, una volta che sono già in fase di implementazione, realizzano di non avere gli strumenti adeguati per implementare con successo l’IA. I responsabili IT delle organizzazioni sono preoccupati soprattutto per la data privacy (76%) e la messa in sicurezza dei dati (75%).
- Regolamentazione
Solo un decimo delle organizzazioni dichiara di essere pienamente preparato a rispettare le normative sull’IA in arrivo. Un terzo delle organizzazioni che hanno implementato completamente l’IA afferma di poter rispettare le normative. Solo il 7% fornisce un alto livello di formazione sulla GenAI governance. E solo il 5% dispone di un sistema affidabile per misurare i rischi di bias e privacy nei LLM.
Nonostante gli ostacoli, alcuni early adopter hanno già riscontrato benefici notevoli: l’89% riferisce di aver migliorato l’esperienza e la soddisfazione dei dipendenti; l’82% afferma di aver risparmiato sui costi operativi e sempre l’82% dichiara una maggiore customer retention.
La ricerca
SAS e Coleman Parkes si sono rivolti a 1.600 decision maker nei principali mercati globali. Gli intervistati lavorano in diversi settori, tra cui banche, assicurazioni, settore pubblico, life science, healthcare, telco, produzione, retail, energia e utility, e servizi professionali. Le organizzazioni più piccole intervistate impiegavano una forza lavoro compresa tra 500 e 999 persone, mentre le più grandi più di 10.000.
Per scoprire di più sulla ricerca, è possibile consultare il report integrale e la data dashboard interattiva.