Come la Governance e la Trasparenza nell’Intelligenza Artificiale Possono Incrementare il ROI Fino a 15 Volte

Un recente studio condotto da SAS, in collaborazione con IDC, ha rivelato che l’adozione di pratiche di Trustworthy AI, caratterizzate da governance, trasparenza dei dati e spiegabilità, può incrementare il ritorno sugli investimenti (ROI) delle aziende fino a 15 volte rispetto a sistemi privi di controlli adeguati.

Le organizzazioni che implementano protocolli rigorosi riguardo alla qualità dei dati, alla tracciabilità e all’auditabilità riescono a raddoppiare i risultati economici derivanti dall’uso dell’intelligenza artificiale. Al contrario, meno del 5% delle aziende che non adottano tali processi riesce a ottenere ritorni simili.

Un aspetto critico emerso dallo studio è l’importanza della spiegabilità nei sistemi di intelligenza artificiale. L’incapacità degli algoritmi di giustificare le proprie decisioni porta fino al 97,2% degli utenti a intervenire manualmente per correggere o modificare i risultati, vanificando così i guadagni di produttività. La fiducia degli operatori diminuisce anche con l’aumentare dell’autonomia dei sistemi: si passa dal 76% di fiducia per l’IA generativa al 66% per l’IA agentica.

Lo studio ha inoltre evidenziato che le imprese che si impegnano per l’affidabilità dell’IA ottengono performance superiori su 13 indicatori aziendali, tra cui contenimento dei costi, crescita del fatturato ed esperienza del cliente. L’85% delle aziende più avanzate prevede un aumento superiore al 10% degli investimenti in governance dell’IA nell’anno in corso.

Tuttavia, un limite comune riscontrato è l’architettura informativa: solo il 17,5% delle imprese dispone di un’infrastruttura dati completamente ottimizzata per supportare l’IA agentica. Avere fondamenta dati solide può quadruplicare la probabilità di ottenere un ROI elevato.

L’adozione di framework strutturati varia notevolmente tra i diversi settori. Nel settore bancario, l’85% delle aziende ad alta maturità ha già definito linee guida di governance, rispetto al solo 29%% dei ritardatari. Nel settore pubblico, il 41%% dei leader prevede aumenti di spesa superiori al 20%% per l’IA affidabile, mentre nelle scienze della vita la penetrazione dell’IA su scala aziendale è attualmente del 23%%.

Commentando i risultati, Bryan Harris, CTO di SAS, ha sottolineato che anche gli agenti avanzati possono registrare tassi di errore superiori al 25%% nelle attività complesse. Per garantire accuratezza e ripetibilità, è fondamentale integrare competenze di dominio nei workflow agentici, mantenendo le persone al centro dei controlli. Chris Marshall, Vice President di IDC, ha aggiunto che supervisione, spiegabilità, responsabilità e solide basi dati sono prerequisiti essenziali per scalare con successo l’autonomia dell’IA.