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Ogni presentazione di un fornitore di tecnologia sembra includere la frase “AI-powered” o “che sfrutta l'intelligenza artificiale (AI)”. Ma la scomoda verità è questa: gran parte di ciò che viene etichettato come “IA” non è realmente IA, o almeno non lo è in modo significativo e con impatto sul business.
Che cos'è l'AI-Washing?
L'AI washing è quando un'azienda commercializza un prodotto, una funzione o un processo come “AI” quando non lo è affatto. In pratica, si tratta di rietichettare semplici regole o script come “IA”, sottintendendo un'autonomia che non esiste. Questo spreca tempo e budget per le soluzioni sbagliate, confonde acquirenti e utenti ed erode la fiducia rendendo le persone scettiche.
Divario di realtà
Un recente rapporto del Massachusetts Institute of Technology (MIT) ha rilevato che circa 95% dei progetti pilota di generative-AI in azienda non riescono a produrre un impatto misurabile sui profitti e sulle perdite. Forbes
Ciò suggerisce che aggiungere semplicemente “AI” al vostro prodotto o processo non lo rende magicamente trasformativo.
Che aspetto ha la “Not-Really-AI
Ecco alcuni modelli che vedrete:
- Un fornitore dichiara di essere “AI-driven” quando in realtà la soluzione è un'automazione tradizionale basata su regole o scripting con poco o nessun apprendimento automatico o comportamento adattivo.
- Il materiale di marketing evidenzia l“”intelligenza artificiale", ma l'implementazione manca di un'infrastruttura di dati, di un chiaro caso d'uso o di un'integrazione con il flusso di lavoro aziendale, e quindi non produce valore.
- Il termine “IA” viene utilizzato in modo generico per attirare investimenti, stampa o clienti, mentre la tecnologia reale è minima o superficiale. Il fenomeno viene spesso chiamato “Lavaggio AI”. - Bernard Marr
- Il fornitore o l'organizzazione non hanno trasparenza su ciò che è AI e ciò che è software legacy.
Se “IA” significa solo “qualche algoritmo” o “qualche automazione” piuttosto che qualcosa che si adatta, impara o aumenta significativamente il processo decisionale, potrebbe non meritare l'etichetta.
Più che fastidioso
Più che fastidioso, il lavaggio dell'AI comporta costi reali. Le organizzazioni inseguono l“”IA" per il suo fascino e rimangono intrappolate in progetti pilota infiniti che consumano tempo, talento e budget senza mai produrre risultati. Mentre ogni fornitore appone l'etichetta AI su un software ordinario, gli acquirenti e gli utenti faticano a distinguere ciò che crea effettivamente valore; il rapporto segnale/rumore crolla e il processo decisionale rallenta.
Le ripetute delusioni erodono la fiducia: i dipendenti, i clienti e gli stakeholder diventano scettici e iniziano a rifiutare anche gli strumenti che potrebbero davvero essere utili. Nel frattempo, il costo opportunità aumenta: le risorse investite in iniziative troppo pubblicizzate o mal etichettate avrebbero potuto finanziare semplici miglioramenti digitali o, meglio ancora, il lavoro mirato sui dati e l'integrazione necessaria per il successo della vera IA.
Perché le persone dovrebbero interessarsi all'IA reale
Nonostante il clamore e i falsi allarmi, La vera intelligenza artificiale ha il potenziale per cambiare le carte in tavola se fatto bene. La chiave è concentrarsi su caso d'uso + dati + integrazione dei processi + impatto misurabile. Ad esempio, quando individuate un problema aziendale specifico, assicuratevi di avere i dati giusti, le persone giuste, il flusso di lavoro corretto e una metrica chiara.
Come si legge in un articolo: chiedersi “Quale problema aziendale stiamo risolvendo?” è il giusto punto di partenza. CIO
Inoltre, capire che molti “progetti di IA falliscono” non significa che l'IA sia inutile, ma spesso significa che le basi non erano pronte.
Segnali di lavaggio AI
Ecco alcuni segnali di allarme:
- “L'IA viene utilizzata come parola d'ordine piuttosto che essere chiaramente definita.
- Affermazioni sull“”intelligenza artificiale" ma nessuna spiegazione su come apprende, si adatta o si integra nei flussi di lavoro.
- Il fornitore ha poche prove di implementazioni su scala di produzione o di risultati misurabili.
- La soluzione manca di una chiara governance dei dati, di chiarezza sulle modalità di addestramento e di manutenzione del modello.
- Il progetto è inquadrato come “proviamo l'IA” con obiettivi vaghi piuttosto che come “abbiamo questo obiettivo misurabile, l'IA è lo strumento”.
Rapporti come quello del CFA Institute descrivono l“”AI washing: segni, sintomi e soluzioni suggerite" per investitori e utenti.
Cosa si può fare
Siate sinceri sulla vostra preparazione. I risultati reali dipendono da dati puliti, da flussi di lavoro ben integrati, da stakeholder impegnati e da una governance di base. Se mancano queste basi, l'iniziativa è probabilmente prematura. Chiarite anche il termine “AI”. Chiedete ai fornitori di spiegare con precisione cosa alimenta la soluzione.
Determinare se utilizza l'apprendimento automatico, l'apprendimento profondo o i sistemi di raccomandazione adattivi, o se si tratta semplicemente di un'automazione basata su regole con una nuova etichetta. Risposte trasparenti evitano confusione e delusioni.
Preparate un piano per quello che succederà dopo il progetto pilota. Se il progetto non raggiunge gli obiettivi prefissati, è necessario cambiare rapidamente rotta o fermarsi e riallocare le risorse su ciò che funziona.
Continuare a finanziare un esperimento che non funziona a dovere fa perdere tempo ed erode la fiducia. Concentrandosi su risultati dimostrabili, si riuscirà a proteggere l'attenzione del team e a costruire la credibilità dell'IA laddove essa apporta un reale valore aggiunto.
Conclusione
L'AI-washing è un rischio a breve termine che già rallenta le squadre. Fa perdere tempo ai piloti, offusca le aspettative ed erode la fiducia proprio quando è necessario ottenere risultati chiari. Ecco perché siamo preoccupati ora.
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