{"id":4896,"date":"2022-12-19T17:34:47","date_gmt":"2022-12-19T22:34:47","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=4896"},"modified":"2024-08-31T16:31:59","modified_gmt":"2024-08-31T21:31:59","slug":"6-motivi-per-cui-i-progetti-di-ai-falliscono","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/it\/6-reasons-why-ai-projects-fail\/","title":{"rendered":"6 motivi per cui i progetti di intelligenza artificiale falliscono"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Indice dei contenuti<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Allinea la tabella dei contenuti\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/6-reasons-why-ai-projects-fail\/#6_Reasons_Why_AI_Projects_Fail\" >6 motivi per cui i progetti di intelligenza artificiale falliscono<\/a><ul class='ez-toc-list-level-2' ><li class='ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/6-reasons-why-ai-projects-fail\/#1_Poor_Data_Management\" >1. Cattiva gestione dei dati<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/6-reasons-why-ai-projects-fail\/#2_Lack_of_AI_Capabilities_and_Awareness_Among_Employees\" >2. Mancanza di capacit\u00e0 e consapevolezza dell'IA tra i dipendenti<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/6-reasons-why-ai-projects-fail\/#3_Unclear_Business_Objectives\" >3. Obiettivi aziendali non chiari<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/6-reasons-why-ai-projects-fail\/#4_Underestimating_Time_and_Cost_of_the_Data_Component_of_AI_Projects\" >4. Sottovalutazione dei tempi e dei costi della componente dati dei progetti di IA:<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/6-reasons-why-ai-projects-fail\/#5_Lack_of_Leadership_Commitment_and_Ownership\" >5. Mancanza di impegno e di propriet\u00e0 della leadership<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/6-reasons-why-ai-projects-fail\/#6_Vendor_Misalignment_on_Promise_VS_Reality\" >6. Disallineamento tra promesse e realt\u00e0 da parte dei fornitori<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/6-reasons-why-ai-projects-fail\/#How_can_Skim_AI_Help\" >Come pu\u00f2 aiutare Skim AI?<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6_Reasons_Why_AI_Projects_Fail\"><\/span>6 motivi per cui i progetti di intelligenza artificiale falliscono<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<p>Sembra che l'IA sia presente ovunque, ma la realt\u00e0 \u00e8 che molte aziende incontrano problemi nell'implementazione dell'IA. Secondo il <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/projects\/winning-with-ai\/\">Rapporto di ricerca e studio esecutivo globale sull'intelligenza artificiale del MIT SMR-BCG<\/a>sette dirigenti su dieci, le cui organizzazioni hanno investito nell'Intelligenza Artificiale (IA), hanno dichiarato di averne risentito poco o nulla. <\/p>\n<\/p>\n<p>Inoltre, <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/projects\/winning-with-ai\/#:~:text=Even%20so%2C%20this%20means%2040%25%20of%20organizations%20making%20significant%20investments%20in%20AI%20do%20not%20report%20business%20gains%20from%20AI\">40% di imprese che investono<\/a> pesantemente nell'IA non riportano alcun beneficio per l'azienda. Il tasso di fallimento non dovrebbe essere cos\u00ec alto, dato il numero di cervelli intelligenti, risorse e sforzi investiti in questi progetti. Il problema \u00e8 la mancata adesione alle best practice per la gestione delle iniziative di IA, non una tecnologia inferiore o persone non motivate. <\/p>\n<p>In questo articolo discutiamo le 6 ragioni per cui i progetti di IA falliscono, insieme ad alcuni consigli su come evitare di diventare un'altra statistica di iniziative di IA fallite.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Poor_Data_Management\"><\/span>1. Cattiva gestione dei dati<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Per rendere utili le soluzioni di IA \u00e8 necessario disporre di dati sufficienti e di alta qualit\u00e0, che seguano una metodologia coerente e comprensibile. Molte aziende non dispongono delle risorse o dell'esperienza necessarie per gestire dati non puliti, conservati in formati o posizioni incompatibili. I data scientist perdono troppo tempo (spesso fino a 70% del loro tempo) a gestire i dati invece di applicare le loro conoscenze per creare soluzioni utili o per ricavarne spunti a supporto delle decisioni aziendali.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Lack_of_AI_Capabilities_and_Awareness_Among_Employees\"><\/span>2. Mancanza di capacit\u00e0 e consapevolezza dell'IA tra i dipendenti<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Un sondaggio di Gartner ha rivelato che 56% delle aziende avevano <a href=\"https:\/\/www.gartner.com\/en\/newsroom\/press-releases\/2019-07-15-gartner-survey-reveals-leading-organizations-expect-t\">difficolt\u00e0 nell'utilizzo dell'IA a causa di una carenza di competenze<\/a> nel proprio personale. I dipendenti possono non avere fiducia nell'IA, rifiutarla del tutto o avere piena fiducia in essa e accettare tutti i risultati di un modello di IA senza alcun dubbio. Un'idea sbagliata comune tra i professionisti che lavorano \u00e8 che l'IA li sostituir\u00e0. A causa di tutti questi fattori, le aziende dovrebbero prendere in considerazione la possibilit\u00e0 di aumentare l'alfabetizzazione al ML\/AI dei propri dipendenti e di formarli sui nuovi processi tecnologici.<\/p>\n<p>L'alfabetizzazione tecnologica garantisce che sia i vostri tecnici che i non tecnici <a href=\"https:\/\/hbr.org\/2021\/08\/how-data-literate-is-your-company\">i dipendenti sono informati sull'IA<\/a>che cosa pu\u00f2 fare per loro, i punti di forza e di debolezza della tecnologia e come pu\u00f2 essere vantaggiosa per loro. \u00c8 inoltre fondamentale che i dipendenti non si affidino all'IA solo per prendere decisioni senza capire come vengono prese.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Unclear_Business_Objectives\"><\/span>3. Obiettivi aziendali non chiari<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Invece di scegliere progetti in cui si intravede il potenziale per una svolta tecnica, le organizzazioni devono identificare i casi d'uso con ritorno sull'investimento (ROI) che possono avere la massima influenza sui loro KPI (aumento del fatturato, riduzione dei costi operativi, aumento dell'esperienza del cliente, ecc.) I progetti di intelligenza artificiale di solito falliscono a causa di obiettivi mal definiti, mancanza di dati e risorse insufficienti.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_Underestimating_Time_and_Cost_of_the_Data_Component_of_AI_Projects\"><\/span>4. Sottovalutazione dei tempi e dei costi della componente dati dei progetti di IA:<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Le organizzazioni spesso sottovalutano il tempo e le risorse necessarie per gestire efficacemente i progetti di IA. Troppo spesso i progetti vengono avviati senza aver prima considerato i requisiti dei dati e senza avere una persona dedicata che si occupi di raccogliere il giusto tipo e la giusta quantit\u00e0 di dati. Questi progetti sono spesso rallentati dalla mancanza di accesso ai dati necessari. Per questo motivo, la raccolta dei dati necessari per l'IA \u00e8 il primo passo per la gestione di un progetto di IA.<\/p>\n<p>L'IA richiede una strategia incentrata sui dati e le aziende dovrebbero valutare attentamente se hanno il tempo e le risorse da dedicare alla raccolta di quantit\u00e0 sufficienti di dati di alta qualit\u00e0 per i loro progetti.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_Lack_of_Leadership_Commitment_and_Ownership\"><\/span>5. Mancanza di impegno e di propriet\u00e0 della leadership<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Questo \u00e8 un errore comune a tutti i progetti, non solo a quelli che riguardano l'IA. Senza la dedizione e la titolarit\u00e0 di un team di leadership interfunzionale, un'iniziativa di IA non avr\u00e0 le risorse o il talento necessari per il successo. Un progetto di IA pu\u00f2 avere successo solo se dispone di leader capaci che vi si dedicano.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6_Vendor_Misalignment_on_Promise_VS_Reality\"><\/span>6. Disallineamento tra promesse e realt\u00e0 da parte dei fornitori<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Spesso le aziende si lasciano ingannare dal marketing e dalle promesse fatte dai venditori sui loro prodotti. Oppure le aziende possono scegliere la soluzione di un particolare fornitore per poi scoprire che non \u00e8 la pi\u00f9 adatta alle loro esigenze. I fattori legati ai fornitori vengono spesso trascurati, il che \u00e8 una delle cause principali del fallimento di un progetto di IA. <\/p>\n<p>Una causa frequente \u00e8 l'incapacit\u00e0 di porre le domande giuste in anticipo, il che impedisce di capire che, nonostante il prodotto sia fantastico, non soddisfa le vostre esigenze. Per evitare di cadere vittima del clamore, \u00e8 bene fare i compiti, porre le domande giuste e capire come gestire le iniziative di IA.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_can_Skim_AI_Help\"><\/span>Come pu\u00f2 aiutare Skim AI?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>L'IA sta rivoluzionando il modo in cui conduciamo gli affari, e ci vuole tempo e impegno per scoprire come creare soluzioni utili con un ROl quantificabile.<\/p>\n<p>Consigliamo ai nostri clienti di costruire un quadro di riferimento per l'implementazione di soluzioni di ML e AI basate sulle best practice. I rendimenti degli investimenti in IA non sono lineari. Piuttosto, aumentano man mano che si aggiunge un buon lavoro a una base creata con le best practice.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>6 Reasons Why AI Projects Fail It seems AI is present everywhere but the reality is that many businesses are experiencing problems in successfully implementing AI. 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