L'intelligenza artificiale sta cambiando il modo di lavorare delle aziende, ma la crescente complessità dei nuovi sistemi rischia di esporre le mancanze delle organizzazioni e dei team IT.
Bernard Marr, autore per Forbes, evidenzia che i team aziendali devono rimanere al passo coi tempi per far sì che la propria impresa sia competitiva, ma senza un'adeguata preparazione rischiano di commettere errori che possono impattare molto negativamente la stabilità digitale dell'azienda.
Gestione errata della governance dell'IA
Uno degli errori a cui sono maggiormente esposti i team IT è quello di non gestire adeguatamente l'uso dell'IA in azienda. Senza linee guida precise si favorisce la diffusione del fenomeno di "shadow AI", ovvero l'uso di applicazioni di intelligenza artificiale al di fuori del controllo dell'IT.
Le conseguenze di questa mancanza possono essere output errati o, peggio, data breach o violazioni di normative di privacy.
È necessario che i leader IT lavorino per implementare framework di governance comprensivi che monitorino l'uso dell'IA sin dalla fase di selezione dei modelli. Oltre a indicazioni per la gestione del rischio, il framework dovrebbe fungere da guida per i dipendenti ed elencare soluzioni sicure di IA.
Ignorare le nuove normative
Attualmente, spiega Marr, i team IT non sono ancora preparati ad affrontare le nuove normative in tema di IA. Nel 2025 le organizzazioni saranno chiamate a dimostrare che i sistemi di IA in uso siano sicuri e trasparenti, in linea con le indicazioni delle normative, e dovranno fornire la documentazione necessaria sul funzionamento delle applicazioni ad alto rischio.
Senza una comprensione adeguata delle normative il rischio è di costruire applicazioni con elevato debito tecnico e fonte di preoccupazioni e multe per le organizzazioni. È necessario che i team IT si impegnino per conoscere a fondo le nuove regolamentazioni e che integrino i principi di trasparenza e inclusività nel design delle applicazioni.
Perdersi nella complessità d'integrazione
La corsa all'IA sta spingendo molte aziende a modernizzarsi, ma non sempre nel modo giusto: molte realtà cercano di integrare i nuovi tool e piattaforme con sistemi legacy che non sono in grado di supportare l'innovazione.
Invece di cercare di integrare le nuove soluzioni con infrastrutture che non hanno le capacità di eseguirle, è consigliato seguire un approccio ibrido che prevede la modernizzazione puntuale dei sistemi core, contando su un'architettura flessibile in grado di adattarsi ai cambiamenti.
Trascurare la qualità dei dati
Prima di imbarcarsi nell'adozione dei tool più moderni, è imprescindibile verificare la qualità dei dati per assicurarsi di alimentare correttamente i sistemi. Molti team lavorano ancora con dati suddivisi in silos isolati e policy di governance obsolete; ciò contribuisce alla diffusione di errori nelle informazioni.
Fornire questi dati alle soluzioni di IA non fa altro che incrementare il rischio di output errati; è necessario quindi prevedere un processo attento di pulizia della base dati che garantisca informazioni di alta qualità.
Mettere in secondo piano la cybersecurity
Nella corsa all'innovazione, la cybersecurity rischia sempre di rimanere indietro. Con un panorama di minacce in rapida evoluzione e attacchi sempre più sofisticati, i team IT non possono più permettersi di ignorare la sicurezza dei sistemi e devono lavorare per aumentare il livello di protezione.
Oltre a scegliere soluzioni all'avanguardia per la sicurezza dei sistemi, le aziende dovrebbero investire su architetture zero-trust e sull'implementazione di pratiche di DevSecOps che garantiscano la sicurezza in ogni fase dello sviluppo software.
È consigliabile inoltre investire su tool per la cifratura quantum-safe e su soluzioni di protezione potenziate dall'IA che permettono di individuare e bloccare le minacce in tempo reale.
Non investire sullo sviluppo di skill
L'innovazione richiede alle aziende di avere figure con la giusta expertise e le skill adeguate. Oggi le organizzazioni non hanno ancora compreso l'importanza della formazione e rischiano di trovarsi con competenze obsolete in pochi mesi.
Affinché il gap di skill si riduca è necessario investire su corsi e piattaforme di apprendimento continuo che forniscano ai team IT gli strumenti necessari per rimanere al passo dell'innovazione.
È importante inoltre favorire collaborazioni con vendor di IA, cloud provider e centri educativi per creare ambienti di apprendimento dinamici e comprensivi, in grado di formare i professionisti sulle nuove sfide dell'IT.
Affrontando queste sfide prima che diventino irrisolvibili, le organizzazioni possono proseguire sulla via dell'innovazione contando su sistemi robusti e una forza lavoro preparata e orientata al futuro.