Studio UK sull’uso di dataset e intelligenza artificiale nel mercato britannico

Bandiera U.K. - Regno Unito

Un’analisi di EY per il Governo britannico ha preso in esame il grado di adozione di dati e AI nel mercato UK, valutandone anche l’impatto e le barriere all’adozione. Lo studio include tutta l’economia britannica – compresi il terzo settore e le piccole e le PMI – e ha raccolto indicazioni sul valore percepito dei dati nel processo decisionale, l’adozione e l’uso delle basi di dati e dell’intelligenza artificiale.

Alcuni settori (scienze della vita, finanza, prodotti industriali) si aspettano che migliorando i dataset otterranno maggior valore, al contrario di altri settori (ad esempio, servizi e infrastrutture) che non lo ritengono un punto fondamentale.

Dal sito che illustra i risultati è possibile evincere quanto segue:

1. Valore dei dati

  • Il 99% delle organizzazioni partecipanti concorda sul fatto che i dati sono importanti per il loro successo. Il 90% delle aziende intervistate ha in atto una strategia sui dati o iniziative correlate ai dati.
  • Le organizzazioni si aspettano di realizzare un valore dalla loro strategia sui dati principalmente attraverso un aumento della produttività (60% degli intervistati), una riduzione dei costi (47% degli intervistati) e un migliore coinvolgimento dei clienti (46% degli intervistati).
  • Non ci sono state differenze sostanziali nel valore percepito dei dati tra organizzazioni di diverse dimensioni, anni di operatività, livello di adozione dell’AI o posizione geografica. Ciò suggerisce che la comprensione della potenziale importanza dei dati è diventata più diffusa.
  • Anche se le organizzazioni hanno capito l’importanza dei dati fanno ancora difficoltà a quantificarne valore, il ritorno sugli investimenti e l’impatto derivante dal loro miglioramento. Questo porta le organizzazioni a non essere in grado di valutare l’efficacia delle iniziative sui dati o di preparare casi aziendali convincenti per gli investimenti, cosa che potrebbe impattare il livello di investimento.
  • La qualità è stata identificata come la caratteristica dei dati più importante per il successo di un’organizzazione, scelta dal 41% degli intervistati. Il dato è simile tra organizzazioni di diverse dimensioni, anni di operatività, settore, livello di adozione dell’AI o località geografica.

2. Adozione di basi di dati e IA

  • L’adozione delle fondazioni di dati sembra essere relativamente diffusa, senza differenze significative fra aziende di diverse dimensioni, regioni o settori. Tuttavia, il livello di adozione delle fondazioni di dati nel terzo settore è risultato relativamente basso rispetto al settore privato.
  • Le organizzazioni sono ancora in una fase relativamente iniziale del loro viaggio verso il corretto uso dei dati, con molte organizzazioni che concentrano la loro strategia sui dati per migliorarne qualità e governance (63% degli intervistati), sicurezza (53% degli intervistati), condivisione e fruibilità (47% degli intervistati).
  • Le organizzazioni vedono benefici da una migliore adozione dei dataset e si aspettano un impatto positivo ad ampio raggio, tra cui una maggiore produttività (80% degli intervistati), generazione di entrate (75% degli intervistati) e coinvolgimento dei clienti (72% degli intervistati).
  • L’AI rimane una tecnologia emergente poiché solo il 27% delle organizzazioni hanno già progetti AI avviati; il 38% pianifica o sta testando la tecnologia; mentre solo il 33% delle organizzazioni non ha adottato progetti di AI né ha intenzione di farlo.
  • Il 56% degli intervistati pianifica di aumentare gli investimenti nelle tecnologie AI entro i prossimi tre anni, e solo 2 su 399 intervistati hanno dichiarato di voler diminuire gli investimenti.
  • Il livello di adozione è significativamente più alto nel settore privato, con il 70% delle organizzazioni del settore privato che pianificano o già utilizzano l’AI, confrontate con il 42% del terzo settore.
  • All’interno del settore privato britannico ben il 90% delle grandi aziende ha pianificato o ha già adottato l’AI, rispetto al 48% delle PMI.
  • Da una prospettiva di settore, le organizzazioni che operano nel settore finanziario e in quello delle tecnologie, dei media e delle telecomunicazioni (TMT) riportano i più alti livelli di adozione dell’AI, con il 52% degli intervistati del settore finanziario e il 38% del settore TMT che hanno già rilasciato progetti AI (l’intelligenza artificiale viene usata attivamente in uno o più processi dell’organizzazione).
  • Non vi è una correlazione lineare tra l’adozione di dataset e il livello di adozione dell’AI. Tuttavia, le organizzazioni con livelli di adozione di AI più alti hanno anche un elevato punteggio di uso dei dati, indicando che la presenza di dataset è una condizione necessaria ma non sufficiente per adottare l’AI.

3. Barriere all’adozione

  • Le principali barriere che impediscono alle organizzazioni di adottare e migliorare i dataset sono:
    • Mancanza di personale qualificato (principale barriera per il 14% degli intervistati)
    • Problemi con l’infrastruttura esistente (principale barriera per il 14% degli intervistati)
    • Mancanza di fondi (l’11% degli intervistati)
  • Problemi di cultura aziendale e la mancanza di spinta e di impegno da parte del management sono le barriere meno comuni (cioè, le più assenti tra tutte le opzioni selezionate) riportate dalle organizzazioni.
  • La frequenza con cui si incontrano le barriere, il loro impatto e il modo in cui possono evolvere varia da settore a settore, suggerendo che le barriere all’adozione dei dataset dipendono dal settore.
  • Gli ostacoli sembrano dipendere anche dal livello di adozione dei dati. Le sfide principali (cioè quelle selezionate più di frequente) per le organizzazioni con un punteggio relativamente basso di “Data Foundations Adoption” includono la mancanza di personale qualificato e la scarsa spinta del management. Al contrario, le organizzazioni con un punteggio relativamente alto di Data Foundations Adoption, quindi le aziende più avvezze a utilizzare i dati, hanno riportato come problemi principali la mancanza di compatibilità con l’infrastruttura tecnologica esistente, il rischio di disturbo all’operatività dell’organizzazione e le regolamentazioni relative ai dati.
  • Il 68% degli intervistati concorda sul fatto che il governo ha un ruolo da svolgere nell’aiutare le organizzazioni a utilizzare i dati in modo più efficace. Le principali iniziative governative relative ai dati che gli intervistati accoglierebbero con più favore sono:
    • Investire nella formazione di personale con competenze sui dati e migliorare l’accesso al mondo del lavoro per persone con competenze rilevanti sui dati (63% degli intervistati)
    • Finanziamenti per sostenere un uso efficace dei dati (38% degli intervistati)
    • Investire nel miglioramento e nella fornitura di dataset (37% degli intervistati)
  • Dalle interviste emerge inoltre che vi sono molti casi in cui i dati del settore pubblico, pur se disponibili, siano di qualità variabile e spesso in un formato non facilmente accessibile, utilizzabile e coerente, rendendone difficile l’utilizzo da parte del settore privato e del terzo settore.

Lo studio è scaricabile da qui (in pdf): Data foundations and AI adoption in the UK private and third sectors (Full Report)

Sono partner e fondatore di SNGLR Holding AG, un gruppo svizzero specializzato in tecnologie esponenziali con sedi in Europa, USA e UAE, dove curo i programmi inerenti l'intelligenza artificiale. Dopo la laurea in Management ho conseguito una specializzazione in Business Analytics a Wharton, una certificazione Artificial Intelligence Professional da IBM e una sul machine learning da Google Cloud. Sono socio fondatore del chapter italiano di Internet Society, membro dell’Associazione Italiana esperti in Infrastrutture Critiche (AIIC), della Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI), della Association for Computing Machinery (ACM) e dell’Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale (AIxIA). Dal 2002 al 2005 ho servito il Governo Italiano come advisor del Ministro delle Comunicazioni sui temi di cyber security. Oggi partecipo ai lavori della European AI Alliance della Commissione Europea e a workshop tematici della European Defence Agency e del Joint Research Centre. Questo blog è personale.