L’intelligenza artificiale è sempre più presente nelle aziende, ma il suo successo dipende da chi la usa. L’errore più comune è considerarla una bacchetta magica capace di risolvere qualsiasi problema. Secondo Walter Riviera, Technical Lead per l’area EMEA di Intel, l’IA è uno strumento che deve essere applicato con criterio: “È inutile che usi l’intelligenza artificiale se non sai quello che stai facendo.”
Un’affermazione cruciale, ma spesso e volentieri sottovalutata. Eppure in ambito professionale avere la giusta visione può davvero fare la differenza, mentre invece l’adozione dell’IA senza una strategia chiara porta a costi inutili, inefficienza e decisioni errate. E infatti prima di tutto è necessario ragionare su quali sono i problemi da affrontare.
Le aziende devono capire che l’IA non trova soluzioni da sola: prima serve identificare i problemi aziendali, poi raccogliere dati validi, infine scegliere le giuste tecnologie. Senza questi passaggi, l’IA rischia di generare risultati irrilevanti o, peggio, dannosi.
L’IA non è una bacchetta magica
Molti imprenditori vedono l’IA come una soluzione universale. L’idea che possa moltiplicare l’efficienza aziendale senza sforzo è diffusa, ma errata. “L’analogia con la bacchetta magica la sposo, perché effettivamente a volte è proprio questa l’impressione,” spiega Riviera, riferendosi proprio all’idea che a volte chi vuole adottare l’AI la vede come una soluzione magica e non tecnologica.
Il rischio è adottare strumenti di IA senza aver chiaro quale problema risolvere, con il risultato di non ottenere alcun valore concreto.
L’intelligenza artificiale non funziona senza un processo strutturato. Serve una fase iniziale di analisi: capire le reali necessità aziendali e verificare se l’IA può essere una soluzione adatta. Senza questa fase, anche le migliori tecnologie diventano inutili.
Senza dati e strategia, l’IA è inutile
Un altro errore comune è credere che l’IA possa funzionare senza dati di qualità. Riviera sottolinea: “Il passo numero uno per l’adozione in un’impresa è identificare i problemi o le sfide.” Solo dopo aver definito chiaramente gli obiettivi, si deve valutare se l’azienda dispone dei dati necessari per addestrare e ottimizzare i modelli di IA.
Le imprese dovrebbero partire con due liste: una dei problemi da risolvere, l’altra delle risorse disponibili. Questo evita situazioni in cui si implementano strumenti di IA senza un database affidabile, con il rischio di ottenere risultati distorti o inutilizzabili.
Inoltre, non tutte le aziende hanno dati sufficienti per sfruttare l’IA in modo efficace. In questi casi, invece di forzare l’adozione, è meglio valutare alternative come software di analisi tradizionali o sistemi basati su regole.
L’output dell’IA dipende da chi la usa
L’IA non è infallibile. Non genera risposte esatte, ma suggerisce la soluzione più probabile basata sui dati di cui dispone. Questo significa che chi usa l’IA deve essere in grado di interpretare e correggere i risultati. “L’output di un’IA è tanto migliore quanto più è competente chi la usa”, evidenzia Riviera.
E una delle prime cose su cui è necessario essere competenti è forse il prompt engineering, l’arte di formulare richieste precise per ottenere risposte utili dai modelli generativi. Senza una comprensione delle logiche dell’IA, il rischio è di produrre risposte inutili o persino dannose, e quindi avremo perso tempo - o peggio.
Per questo motivo, l’adozione dell’IA nelle aziende non può prescindere da un investimento concreto nella formazione. Non basta introdurre strumenti avanzati se chi li utilizza non ha le competenze per interpretarne correttamente i risultati. I team devono essere in grado di verificare l’accuratezza delle risposte, riconoscere eventuali errori o bias nei dati e intervenire quando l’output generato dall’IA non è affidabile.
Questa necessità è ancora più evidente nei contesti in cui l’IA supporta processi decisionali critici, come la selezione dei candidati in ambito HR, la previsione della domanda nel settore retail o l’analisi finanziaria. Chi usa l’IA deve avere la competenza specifica riguardo al tema su cui si sta lavorando, ma anche saper comprendere le logiche che guidano il modello; diversamente, c’è il rischio che risultati errori passino i controlli, portando a decisioni aziendali sbagliate con impatti significativi su operazioni, strategie e investimenti.
Inoltre, la supervisione umana è essenziale per identificare anomalie e migliorare le performance dell’IA nel tempo. I modelli di intelligenza artificiale non sono statici: si basano su dati che possono cambiare e devono essere costantemente aggiornati. Senza un monitoraggio attento, si rischia di lavorare con modelli che diventano obsoleti o inaffidabili, compromettendo la qualità delle previsioni e delle analisi su cui l’azienda si basa.
Come usare davvero l’IA in azienda
Per implementare correttamente l’IA, le imprese devono adottare un approccio strutturato. “Se vogliamo farla bene ed efficace, mi aspetto che io entro in casa tua e tu padrone di casa mi dici: c’è l’impianto luci della camera che non funziona,” dice Riviera, sottolineando l’importanza di identificare con precisione i problemi prima di cercare soluzioni.
Le aziende devono seguire alcuni passaggi chiave:
- Definire gli obiettivi: Chiedersi quali processi possono essere migliorati con l’IA.
- Verificare i dati disponibili: Assicurarsi di avere informazioni di qualità per addestrare il modello.
- Scegliere la giusta tecnologia: Non tutte le IA sono adatte a tutti i problemi.
- Formare il personale: Senza competenze, anche il miglior strumento diventa inutile.
- Supervisionare i risultati: Validare gli output dell’IA per evitare decisioni basate su errori.
Un aspetto critico è la selezione di consulenti ed esperti. “Il problema dell’affidabilità nelle competenze è un problema che però le aziende non trovano solamente adesso con l’intelligenza artificiale,” spiega Riviera. Questo significa che non basta scegliere una soluzione perché è di moda: serve valutare la credibilità e l’esperienza di chi la propone.
L’intelligenza artificiale può portare vantaggi significativi alle aziende, ma solo se applicata con metodo. Serve una strategia chiara, una comprensione dei dati e una valutazione critica dei risultati. Senza questi elementi, l’IA diventa solo un costo aggiuntivo, senza generare valore reale.