Nove progetti di intelligenza artificiale su dieci sono stati stroncati sul nascere
Secondo uno studio, il 90% delle aziende non si fida ancora abbastanza dell'intelligenza artificiale da includerla nei processi decisionali futuri. Ci vorrà quindi ancora un po' di tempo prima che i processi supportati dall'IA diventino commerciabili.
Nonostante la grande ambizione e la volontà di investire, anche in tempi di crisi, le aziende a livello internazionale non riescono a raggiungere i loro obiettivi, secondo lo studio "AI-Ambitions 2022" del data integrator Fivetran solo in misura limitata di utilizzare l'intelligenza artificiale (AI) nel contesto dei processi decisionali.
Enorme domanda arretrata
"Le aziende hanno molto da recuperare quando si tratta di trasferire e accedere ai dati. Tuttavia, un programma di AI di successo ha bisogno di una solida base di dati, che di solito inizia con un data warehouse o un data lake in cloud. I team di analisi dei dati che si affidano a un moderno stack di dati possono trarre il massimo vantaggio dai loro dati e realizzare un vero e proprio ritorno sugli investimenti nell'IA e nella scienza dei dati", afferma George Fraser, CEO di Fivetran.
La maggior parte delle aziende raccoglie e utilizza la maggior parte, se non la totalità, dei dati provenienti dai propri sistemi operativi (92%) e li utilizza per i modelli di apprendimento automatico (ML) (93%). Nonostante l'infrastruttura IT esistente, il 58% è ancora agli inizi o utilizza l'IA in misura moderata. Solo il 14% si affida ai processi decisionali supportati dall'intelligenza artificiale. Inoltre, il 90% continua ad affidarsi a processi di dati manuali anziché all'automazione tramite ML e AI.
Latecomer Germania
Secondo lo studio, le aziende tedesche sono particolarmente ambivalenti quando si tratta di IA: in un confronto internazionale, le aziende tedesche intervistate si considerano le meno "neofite dell'IA" (sette per cento). Allo stesso tempo, solo un quinto circa (21%) delle aziende tedesche raccoglie e fa confluire tutti i dati operativi in progetti di AI e ML. Anche i data scientist interni di solito non accedono ai dati in modo olistico (16%). La Germania si colloca quindi ben al di sotto di Stati Uniti, Regno Unito e Irlanda.
Fonte: Presstext.com
