Intelligenza artificiale, tra ottimismo e ostacoli
Le aziende che vogliono sfruttare i più recenti strumenti di intelligenza artificiale sono alla ricerca di una serie di potenziali vantaggi, tra cui l’automazione di attività ripetitive, il miglioramento dell’analisi dei dati, la riduzione degli errori umani e un processo decisionale migliore e più rapido. Il problema è che le barriere all’adozione dell’intelligenza artificiale sono numerose e impediscono alle aziende di implementare la tecnologia con la velocità che vorrebbero.
Un sondaggio condotto alla fine del 2023 da Foundry, società di ricerca e media, e da Searce, società di consulenza tecnologica, su un campione di 120 senior decision maker statunitensi che si occupano di AI e apprendimento automatico, ha dimostrato che meno del 40% delle aziende ha implementato con successo un progetto di AI.
Tra i maggiori ostacoli all’adozione vengono citati l’aumento delle minacce alla sicurezza informatica. Lo studio Foundry/Searce ha evidenziato che il 58% degli intervistati ha dichiarato che la sicurezza dei dati è uno dei principali ostacoli all’adozione dell’IA. C’è anche una mancanza di comprensione delle vulnerabilità di sicurezza delle applicazioni di IA, ha dichiarato Jake Williams, membro di facoltà presso la società di ricerca sulla cybersicurezza IANS Research.
“Le applicazioni di intelligenza artificiale, soprattutto quelle che utilizzano modelli linguistici di grandi dimensioni, comportano una serie di vulnerabilità completamente nuove che sono poco conosciute dalla maggior parte degli sviluppatori di applicazioni e dei tester di sicurezza“, ha affermato Williams. “Fino a quando non ci sarà una migliore comprensione di questi problemi e non ci saranno strumenti migliori per aiutare l’auditing e la difesa, alcuni CISO stanno avvertendo che il lancio di progetti di IA potrebbe non giustificare rischi aggiuntivi”.
Secondo Williams, il passo più produttivo che le aziende possono compiere è quello di informarsi sul funzionamento dell’IA. “Nei prossimi anni, credo che vedremo corsi di formazione e certificazioni di sicurezza dedicati all’IA“, ha dichiarato. “Nel frattempo, però, le aziende devono essere formate internamente da data scientist e da coloro che hanno ricevuto una formazione in materia di sicurezza e IA. Gli strumenti in questo settore sono molto immaturi, quindi le aziende dovranno concentrarsi principalmente sui processi per modellare correttamente le loro applicazioni utilizzando l’IA per individuare i rischi specifici”.
Un’altra barriera è rappresentata dalla scarsa chiarezza dei casi d’uso dell’IA. Molte aziende non pensano a quali casi d’uso dell’organizzazione porteranno il maggior ritorno sull’investimento, ha affermato Vrinda Khurjekar, senior director di Searce.
