Cosa succede quando l'intelligenza artificiale non viene gestita: il punto di vista del team dirigenziale di Nitro

L'adozione dell'IA sta accelerando in tutti i settori. Tuttavia, un'adozione senza un adeguato controllo comporta dei rischi. Cosa succede quando le organizzazioni implementano strumenti di IA senza una governance chiara, protocolli di sicurezza o criteri per misurarne il successo?

Abbiamo chiesto al team dirigenziale di Nitro di esprimersi su una singola domanda: cosa c'è in gioco se l'IA non viene gestita correttamente?

Le loro risposte riguardano il posizionamento competitivo, la sicurezza, il budget e il comportamento dei dipendenti. Insieme, dipingono un quadro del perché sia importante oggi avere una governance dell'IA adeguata.

Perché le aziende prive di governance dell'IA restano indietro rispetto alla concorrenza

Le organizzazioni che non riescono a integrare l'IA in modo efficace rischiano di perdere terreno rispetto ai concorrenti che lo capiscono per primi.

"Se le organizzazioni non gestiscono l'IA in modo efficace, rischiano che la concorrenza le superi", afferma Garrett La Cava, SVP Global Sales. "Se l'IA non è correttamente integrata nei livelli in cui operano all'interno della loro azienda in modo che sia facile da accedere, facile da utilizzare e facile per i loro dipendenti usarla a proprio vantaggio, rimarranno indietro."

La frase chiave in questo caso è "facile da usare". Gli strumenti di IA che rimangono inutilizzati perché troppo complicati o mal integrati non apportano alcun valore. I dipendenti devono essere in grado di adottare rapidamente questi strumenti e applicarli al lavoro reale. Altrimenti, l'investimento non viene ripagato e l'organizzazione perde i guadagni in termini di produttività che i concorrenti stanno ottenendo.

Perché la mancanza di politiche di governance dell'IA crea vulnerabilità di sicurezza

Una cattiva implementazione e la mancanza di governance sono in cima alla lista dei rischi legati all'IA per molte imprese, e i dati suggeriscono che la maggior parte delle organizzazioni non è preparata.

"Sorprendentemente, il 63% delle aziende non dispone effettivamente di politiche di governance dell'IA, e questo espone le imprese a molti rischi, in particolare se i prodotti che hanno scelto non sono progettati mettendo la sicurezza al primo posto", afferma Cassie Harman, Chief Product Officer.

Questo dato dovrebbe preoccupare qualsiasi responsabile IT o della sicurezza. Senza politiche di governance in atto, le organizzazioni non dispongono di un quadro di riferimento per valutare quali strumenti di IA siano sicuri da utilizzare, come debbano essere gestiti i dati o chi sia responsabile quando qualcosa va storto.

Anche la progettazione incentrata sulla sicurezza è importante. Non tutti i prodotti di IA presenti sul mercato considerano la protezione dei dati un requisito fondamentale. Le organizzazioni devono valutare come i fornitori gestiscono i dati, se le informazioni vengono conservate o utilizzate per l'addestramento e quali certificazioni di conformità sono in vigore.

Come definire il budget per gli strumenti di IA e misurare il ROI

Per utilizzare correttamente l'IA sono necessari sia investimenti finanziari sia un modo per verificare se tali investimenti stanno dando i loro frutti.

"Credo fermamente che se i dipendenti non abbracciano questa tecnologia, loro e le organizzazioni rimarranno indietro", afferma Dave Andreasson, Chief Financial Officer. "Inoltre, come si misura il successo di quei progetti e di quegli strumenti? Esiste un ROI chiaro a cui fare riferimento per determinare se qualcosa sta funzionando o meno? Pertanto, ritengo che avere una visione chiara di entrambi questi aspetti sia estremamente importante."

Due aspetti spiccano in questo contesto. In primo luogo, i dipendenti hanno bisogno di spazio per sperimentare. Limitare completamente i budget destinati all'IA o restringere eccessivamente l'accesso può sembrare un approccio prudente, ma impedisce all'organizzazione di capire quali strumenti producano effettivamente risultati.

In secondo luogo, la misurazione è fondamentale. Gli strumenti di IA possono suscitare grande entusiasmo, ma senza metriche chiare è difficile distinguere i miglioramenti reali della produttività dall'hype. I responsabili finanziari e IT dovrebbero chiedersi: come monitoriamo il tempo risparmiato? Dove stiamo osservando riduzioni dei costi? Quali flussi di lavoro sono effettivamente cambiati?

Cos'è l'IA ombra e perché rappresenta un rischio di conformità

Un rischio che molte organizzazioni trascurano è ciò che accade quando i dipendenti non hanno accesso a strumenti di IA approvati. La risposta: se ne trovano di propri.

"Il rischio maggiore è non fornire strumenti di IA alla propria organizzazione", afferma John Fitzpatrick, Chief Technology Officer. "Gli utenti vogliono utilizzare questi strumenti basati sull'IA per i guadagni in termini di efficienza che offrono. Quindi, se non si forniscono loro gli strumenti gestiti dall'azienda, molti utenti finiranno semplicemente per utilizzare strumenti non approvati privi dei controlli a livello aziendale, della residenza dei dati e della sicurezza che la vostra azienda richiede per rimanere conforme."

Questo è il problema dell'IA ombra. I dipendenti che riconoscono il valore dell'IA troveranno il modo di utilizzarla, con o senza l'approvazione dell'IT. Quando ricorrono a strumenti di livello consumer privi di controlli di sicurezza aziendali, i dati sensibili possono finire in luoghi in cui non dovrebbero trovarsi.

La soluzione non è vietare l'IA. È fornire strumenti gestiti che soddisfino sia le esigenze dei dipendenti sia i requisiti di sicurezza aziendali. In questo modo, le organizzazioni possono ottenere vantaggi in termini di produttività mantenendo il controllo sui dati e sulla conformità.

Costruire una strategia di IA che funzioni

Le opinioni della leadership di Nitro convergono su un messaggio chiaro: la gestione dell'IA non è facoltativa. I rischi dell'inazione riguardano il posizionamento competitivo, la sicurezza, la supervisione finanziaria e la conformità.

Le organizzazioni che creano strutture di governance, investono in strumenti che mettono la sicurezza al primo posto, stanziano fondi per la sperimentazione e misurano i risultati saranno in grado di cogliere i vantaggi dell'IA. Quelle che non lo fanno dovranno affrontare vulnerabilità di sicurezza, investimenti sprecati e dipendenti che lavorano al di fuori dei sistemi approvati.

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