Articolo di Christian Klein, CEO di SAP SE.
“Vago ma eccitante”. Queste parole sono state l’eufemismo del XX secolo, scarabocchiate a margine del famoso articolo di Tim Berners-Lee del 1989 in cui aveva di fatto inventato il concetto di World Wide Web. Col senno di poi, sappiamo che si è trattato di un momento rivoluzionario, che ha reso Internet accessibile a miliardi di persone in tutto il mondo e ha inaugurato un’era di rapida digitalizzazione.
Oggi ci troviamo in un momento rivoluzionario di proporzioni simili. L’intelligenza artificiale generativa (AI) è passata da essere una tecnologia di nicchia a un argomento di discussione globale in poco più di un anno. È successo in un periodo critico, con il mondo che sta affrontando diverse crisi geopolitiche, economiche e climatiche.
Accelerare il cambiamento
L’enorme potenziale dell’AI generativa è ampiamente riconosciuto, ma c’è un’area chiave in cui il suo impatto positivo deve ancora essere pienamente realizzato. Se applichiamo l’AI generativa al modo in cui gestiamo il business – come strumento per trasformare le organizzazioni, le catene di fornitura e interi settori – accelereremo l’evoluzione dell’economia mondiale in un’economia più sostenibile, resiliente, equa e prospera.
L’AI generativa per le aziende può, ad esempio, aiutare a trovare soluzioni migliori e più rapide alle domande che milioni di organizzazioni in tutto il mondo stanno affrontando oggi. Ad esempio:
- Quali misure devo adottare per rendere la mia impresa neutrale dal punto di vista delle emissioni di carbonio?
- Come posso migliorare la disponibilità di forniture importanti?
- Cosa posso fare per rendere la mia azienda più produttiva e competitiva?
- Come posso qualificare e riqualificare la forza lavoro per affrontare le sfide di oggi e di domani?
Affidarsi alle raccomandazioni fornite dall’AI generativa per questioni così critiche richiede tuttavia che la tecnologia sottostante sia estremamente affidabile, molto più che nel settore delle applicazioni consumer.
Creare fiducia nell’AI
Fiducia significa, innanzitutto, che l’AI generativa per le aziende deve essere rilevante. L’intelligenza artificiale può essere buona se lo sono i dati su cui viene addestrata, e i dati generici utilizzati per i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) più famosi di oggi non aiuteranno le aziende a risolvere i loro problemi molto granulari. Per fornire proposte specifiche per il contesto in cui un’impresa opera, l’AI rilevante deve allenarsi e lavorare con dati di business reali.
In secondo luogo, l’AI generativa per le aziende deve essere affidabile. La posta in gioco può essere molto alta: singole decisioni possono influenzare migliaia di clienti, colleghi e il futuro a lungo termine di un’organizzazione. Per questo motivo, gli output della business AI devono essere forniti con la massima precisione e qualità. E se le “allucinazioni” dell’AI possono essere divertenti nel mondo dei consumatori, non lo sono nel mondo delle imprese.
Infine, l’AI generativa per le aziende deve essere responsabile. È in corso un dibattito sul modo in cui i modelli di AI addestrati sui dati pubblici di Internet possono violare la privacy e le norme sul copyright. Nel mondo delle imprese, questo tipo di modalità operativa “a zona grigia” è impensabile.
Affinché le aziende si fidino dell’AI generativa, devono essere certe che i loro dati siano gestiti in modo sicuro e confidenziale. Devono essere anche certe che gli strumenti di AI generativa rispettino e osservino la privacy, la proprietà dei dati e le restrizioni di accesso ai dati per loro stessa natura, e che operino solo in ambiti dove è stato dato un consenso esplicito.
Rilevanza, affidabilità e responsabilità sono le pietre miliari di un’AI di cui le imprese si possono fidare. Sono anche i tre elementi chiave per costruire la fiducia nella tecnologia come strumento che aiuta ad affrontare le più grandi sfide del nostro tempo.
Un’opportunità unica
Come azienda di software globale, SAP ha fatto dell’AI rilevante, affidabile e responsabile una priorità strategica assoluta, formando e lavorando con dati aziendali reali basati sul consenso esplicito di migliaia di clienti. By design, SAP segue le impostazioni di accesso e privacy già integrate nei suoi database e soluzioni software.
L’implementazione etica dell’AI è garantita da principi guida chiari, strutture di governance interne e un advisory panel di esperti esterni. SAP sta lavorando soprattutto sulla qualità dei risultati dell’AI generativa affinché non siano solo “abbastanza buoni”, ma presentino quelle caratteristiche di integrità e qualità che i clienti si aspettano quando prendono decisioni fondamentali per il business.
Credo che ci sia anche un’opportunità unica su scala più ampia: i paesi e le regioni che sono pionieri di un’AI affidabile per il business vedranno un’adozione molto più rapida e più ampia dell’AI generativa nelle aziende e in tutti i settori. Raccoglieranno così i benefici di una maggiore competitività, resilienza e sostenibilità. E contribuiranno profondamente a migliorare la gestione del mondo, proprio come fece il World Wide Web tre decenni fa.
