L’importanza dei Chief Information Officers (CIO) nell’adozione dell’Intelligenza Artificiale
Secondo lo studio presentato da BCG Boston Consulting Group, gli Chief Information Officers (CIO) o altri dirigenti responsabili della tecnologia, hanno grande interesse ad adottare la GenAI per offrire a se stessi e all’azienda i vantaggi concreti dalla tecnologia.
Due opportunità
In primo luogo, GenAI ha implicazioni significative per la funzione tecnologica, e aiuta i CIO a ottimizzare la produttività IT della propria azienda. Una scoperta chiave dello studio di BCG è che circa un terzo del potenziale di valore della scalabilità dell’IA risiede nell’abilitazione di funzioni come il servizio clienti, gli acquisti e l’IT. Le aziende che hanno implementato casi d’uso GenAI di alto valore, e ce ne sono alcuni interessanti per la tecnologia, stanno già ottenendo risparmi fino al 10% nell’IT. Ma finora, relativamente pochi CIO stanno sfruttando quella vena.
In secondo luogo, GenAI offre ai CIO l’opportunità di espandere la propria cerchia di influenza all’interno dell’organizzazione. Per avere successo con GenAI, e l’IA in senso più ampio, le aziende devono affrontare e comunicare i rischi, costruire una base per la scalabilità e creare policy chiare che governino gli strumenti, gli usi e la conformità normativa dell’IA. Niente di tutto questo è facile, ma i CIO sono in una posizione unica per guidare questi argomenti critici. Così facendo, non solo adotteranno GenAI in modo appropriato, ma aiuteranno anche a stabilire l’IT come partner di innovazione dell’azienda, anziché un semplice fornitore di servizi. Ciò è fondamentale, poiché è il tratto distintivo di una funzione tecnologica di livello mondiale e di un’azienda leader.
Ottimizzazione della produttività IT
Una difficoltà che molte aziende hanno incontrato con GenAI riguarda l’identificazione di dove risiede il valore della tecnologia: i casi d’uso che forniscono capacità essenziali e guidano efficienze critiche. All’interno della funzione tecnologica, questa domanda sta diventando più facile da rispondere. (Vedi la barra laterale “GenAI in Tech”).
Percorsi verso il valore
Tre tipi di casi d’uso della GenAI sono particolarmente interessanti. Innanzitutto, gli assistenti di programmazione, come GitHub Copilot, possono aumentare la produttività dello sviluppo software oltre il 30% se distribuiti in modo intelligente. In secondo luogo, gli strumenti di help desk IT consentono il self-service per problemi comuni e automatizzano attività come la risoluzione dei ticket e la gestione degli incidenti; ad esempio, un fornitore di assicurazioni globale con cui BCG ha lavorato stima che GenAI possa gestire il 75% dei suoi ticket di help desk gestendo problemi ripetitivi e di bassa complessità. In terzo luogo, GenAI eccelle nella gestione della conoscenza. Le interfacce in linguaggio naturale, che, in effetti, consentono agli utenti di parlare con i dati, forniscono un accesso intuitivo a contenuti come la documentazione del sistema IT, i report sullo stato di sviluppo e i dati e le descrizioni dei prodotti, soprattutto in combinazione con un sistema di generazione aumentata dal recupero (RAG). RAG integra la formazione di GenAI facendo riferimento a contenuti specifici, come informazioni o documenti aggiornati, al di fuori dei dati di formazione.
La sicurezza informatica
Un altro ambito in cui GenAI può fornire preziosi miglioramenti è la sicurezza informatica. Mentre esamina i registri di sicurezza, le e-mail e altri dati non strutturati, la tecnologia può individuare minacce che i sistemi più tradizionali potrebbero non rilevare. Sfortunatamente, GenAI porta efficienze anche ai criminali informatici, e per quanto riguarda i budget informatici le due tendenze potrebbero annullarsi a vicenda. Un ulteriore vantaggio di GenAI sta nell’accelerare lo sviluppo agile assistendo in attività come la pianificazione dello sprint, la gestione del backlog e la segnalazione dello stato.
Attualmente, tuttavia, relativamente poche organizzazioni stanno raccogliendo questi benefici. Lo studio di BCG ha scoperto che i tassi di adozione intersettoriali raramente superano valori minimali.
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