Secondo il MIT, le implementazioni di IA aziendale a un tasso del 95% lasciano un impatto trascurabile sui profitti e sulle perdite, con una scarsa integrazione identificata come una ragione chiave per i progetti di IA che non soddisfano le aspettative.
Il Massachusetts Institute of Technology (MIT) ha pubblicato uno studio completo sulle prestazioni dell'Intelligenza Artificiale (IA) in vari settori. La ricerca si basa su 150 interviste, un sondaggio di 350 dipendenti e un'analisi di 300 implementazioni pubbliche di IA.
Lo studio dipinge un quadro misto per l'adozione dell'IA. Solo un terzo degli strumenti interni di IA consegna i risultati attesi, secondo il MIT, con il 95% dei programmi pilota di IA che non raggiungono le prestazioni target. Tuttavia, il restante 5% dei programmi pilota di IA di successo si concentra su un unico obiettivo e lo fa bene, come dichiarato da Aditya Challapally, autore principale dello studio.
La ricerca affronta anche l'impatto dell'IA sulla forza lavoro. Contrariamente alle preoccupazioni per i licenziamenti diffusi, le aziende non stanno sostituendo i posti vacanti nei ruoli di supporto ai clienti e amministrativi. Invece, l'IA funziona meglio nell'automazione dell'ufficio posteriore, prendendo in carico i compiti amministrativi e ripetitivi. L'avvertimento sui potenziali licenziamenti si concentra sui lavori bianchi di livello base.
Questa tendenza potrebbe potenzialmente portare alla scomparsa di metà di tutti i lavori bianchi di livello base entro cinque anni, come hanno avvertito diversi CEO, tra cui Anthropic's Dario Amodei e Ford's Jim Farley.
Nonostante le sfide, ci sono storie di successo. Le aziende come Circunomics, Prodlane e FYTA hanno sviluppato soluzioni AI specializzate che hanno ottenuto benefici operativi e scalabilità. Circunomics ha creato una soluzione di gestione del ciclo di vita della batteria per veicoli elettrici, mentre la piattaforma AI di Prodlane MAIA elabora e analizza i dati industriali complessi. FYTA ha sviluppato sensori di piante intelligenti e un'app AI per comprendere meglio i segnali delle piante.
Il successo di questi programmi AI specializzati è dovuto alla loro concentrazione sulla costruzione di solide basi di dati, sull'ottimizzazione dell'interazione AI a basso sforzo per l'utente e sull'affrontare le sfide specifiche del settore. La ricerca del MIT indica che due terzi dei progetti che utilizzano fornitori di IA specializzati hanno successo.
In modo interessante, più della metà dei fondi spesi per i progetti AI si concentra sulle vendite e sul marketing, dipartimenti che potrebbero aver bisogno di un tocco umano. Inoltre, molte organizzazioni in settori altamente regolamentati come finanza e sanità preferiscono costruire i propri programmi AI per ridurre il rischio regolamentare.
Tuttavia, lo studio evidenzia anche il problema delle fughe di informazioni riservate dell'IA, il che sottolinea la necessità di misure di protezione dei dati più strette e di linee guida etiche nell'elaborazione e nel deployment dell'IA.
In conclusione, mentre il tasso di successo dell'IA rimane basso, lo studio suggerisce che l'IA specializzata ha il potenziale per consegnare benefici significativi. La chiave sta nel concentrarsi su compiti specifici, nel costruire solide basi di dati e nell'affrontare le sfide specifiche del settore. Man mano che l'IA continua a evolversi, è fondamentale trovare un equilibrio tra l'automazione e l'intervento umano per garantire che sia l'efficienza che le considerazioni etiche siano soddisfatte.
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