Nove aziende su dieci utilizzano metodologie AI/ML per costruire modelli decisionali autonomi

Un sondaggio condotto da Fivetran e dalla società di ricerca indipendente Vanson Bourne evidenzia l’importanza dell’AI/ML (intelligenza artificiale/apprendimento automatico) nella costruzione di modelli decisionali autonomi.

Il grande pubblico è venuto a conoscenza della realtà e del potere dell’intelligenza artificiale (AI) con l’avvento di ChatGPT il 30 novembre 2022. Da allora, non passa giorno senza che le informazioni siano dedicate agli impatti dell’IA. Se i pessimisti sono preoccupati per i rischi di questa tecnologia i cui usi possono essere abusivi, gli ottimisti la vedono come nuove opportunità di business, fonte di crescita per le aziende. È il caso, ad esempio, dei 550 dirigenti che hanno risposto al sondaggio online”Rapporto Fivetran + Vanson Bourne: AI nel 2024” negli Stati Uniti, Regno Unito, Irlanda, Francia e Germania. Secondo i risultati di questa indagine, nove aziende su dieci utilizzano metodologie AI/ML (intelligenza artificiale/machine learning) per sviluppare modelli decisionali autonomi. Un altro segnale che le aziende (con 500 o più dipendenti) sono ottimiste riguardo all’adozione di questa tecnologia è che quasi tutte (il 97% in media) investiranno nell’intelligenza artificiale generativa nei prossimi due anni.

Siamo di fronte ad una rivoluzione? Il nostro rapporto con la gestione aziendale sta cambiando? L’indagine di Fivetran e Vanson Bourne ci mostra che l’ascesa dell’intelligenza artificiale è significativa, poiché offre sia opportunità che sfide nella sua implementazione. Secondo il rapporto del sondaggio, l’81% delle aziende globali si fida dei propri risultati AI/ML (intelligenza artificiale/apprendimento automatico), nonostante ammetta inefficienze fondamentali nei dati. Le aziende con un fatturato annuo globale medio di 5,6 miliardi di dollari riferiscono di perdere in media 406 milioni di dollari all’anno a causa di modelli di intelligenza artificiale poco performanti. Perdite derivanti da modelli di intelligenza artificiale basati su dati imprecisi o di scarsa qualità, che possono portare a decisioni aziendali scarsamente informate.

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