GenAI nelle utilities: come scalare e rivoluzionare il settore

L’intelligenza artificiale generativa (GenAI) rappresenta una delle tecnologie più promettenti per la trasformazione dei processi lavorativi e decisionali, con un impatto significativo sull’efficienza operativa aziendale. Tuttavia, la transizione dalla fase di sperimentazione all’implementazione su larga scala rimane una sfida complessa. Secondo i dati, solo l’11% delle aziende ha adottato la GenAI su larga scala, evidenziando le difficoltà nel passare dalla sperimentazione all’implementazione diffusa. Per i CIO, convertire le promesse della GenAI in valore concreto per il business è un passaggio chiave.

Costi e Qualità dei Dati: Due Aspetti Critici

Uno dei principali ostacoli all’adozione su larga scala della GenAI è il rischio di esplosione dei costi. La scalabilità dei dati e delle interazioni dei modelli GenAI può far aumentare rapidamente i costi. McKinsey sottolinea che i modelli di intelligenza artificiale rappresentano solo una parte (circa il 15%) dei costi totali di un progetto GenAI. È essenziale considerare anche i costi di implementazione, manutenzione e change management. Coinvolgere gli utenti finali dall’inizio può garantire che i modelli e le applicazioni siano allineati con le esigenze aziendali, riducendo i costi di adattamento successivi.

La qualità dei dati è cruciale per il successo della GenAI. Soluzioni di GenAI di alto livello richiedono dati puliti e accurati, il che implica un lavoro concreto e mirato. Le aziende che investono nelle fondamenta dei dati per migliorare la qualità dei dati indirizzano i loro sforzi nella direzione giusta. È fondamentale dedicare tempo per pesare l’importanza delle fonti di contenuti, richiedendo supervisione umana da parte di persone con competenze rilevanti.

Molteplicità di Casi d’Uso e Rivoluzione Organizzativa

Un altro aspetto importante è che le aziende devono indirizzare le loro energie verso la costruzione di soluzioni che servano a molti casi d’uso. McKinsey suggerisce che il codice riutilizzabile può aumentare la velocità di sviluppo dei casi d’uso della GenAI del 30-50%. Tuttavia, i team spesso si concentrano su singoli casi d’uso, compromettendo la speranza di scalabilità. È efficace costruire asset riutilizzabili attraverso una revisione disciplinata di un insieme di casi d’uso, da tre a cinque, per accertarne le esigenze e le funzioni comuni.

Passare dalla fase di luna di miele della GenAI alla scalabilità è un viaggio complesso ma ricco di opportunità. I CIO devono essere pronti a rivoluzionare le organizzazioni, costruendo solide basi tecnologiche scalabili e adottando strategie per la gestione dei costi, dei dati e delle competenze. Il punto non è solo realizzare le promesse della GenAI, ma trasformarle in valore tangibile e duraturo. Il primo passo è formare team che possano portare la GenAI oltre la funzione IT e integrarla nel business.

GenAI e il Settore delle Utilities

L’IA generativa ha il potenziale di incrementare la produttività delle società energetiche del 25%, trasformando il 40% delle ore lavorate dagli operatori del settore. Gli effetti si manifestano in tre ambiti principali: servizio al cliente ottimizzato e personalizzato, gestione degli asset fisici attraverso digital twin e dispacciamento efficiente e flessibilità della rete. Secondo uno studio di Agici e Accenture, l’adozione della GenAI nel settore delle utilities è destinata a crescere, con il 77% dei dispositivi elettronici che includeranno una forma di GenAI nei prossimi 5-6 anni.

La GenAI non è solo un’innovazione incrementale, ma un salto tecnologico che offre alle aziende l’opportunità di reinventare i propri modelli di business e operativi in un nuovo paradigma “human plus machine”. La capacità della GenAI di produrre contenuti, come testi e immagini, attraverso meccanismi di apprendimento che simulano la creatività umana rappresenta un’evoluzione disruptive del valore tratto dai dati e dalle informazioni aziendali.

Governance e Open Source: La Visione di IBM

IBM sottolinea l’importanza di una governance solida per sfruttare appieno il potenziale della GenAI. Una cultura aziendale aperta all’innovazione e investimenti in nuove tecnologie sono fondamentali, così come la formazione continua dei dipendenti e una mentalità orientata al cambiamento. IBM ha scelto l’approccio open source per sviluppare modelli fondativi dell’AI, favorendo la trasparenza e la “democratizzazione dei dati”.

Secondo Stefano Rebattoni, Presidente e Amministratore Delegato di IBM Italia, “Aprirci al mondo dell’open source significa avere più occhi per individuare problemi, più menti per trovare soluzioni e più mani per implementarle in modo rapido, efficiente e responsabile”. IBM ha anche annunciato nuovi foundation model nel segno dell’open source, con l’obiettivo di portare il meglio del panorama globale sul proprio marketplace, garantendo la qualità dei dati e facendo leva su un’infrastruttura GPU proprietaria.

Bullet Executive Summary

La GenAI rappresenta una rivoluzione tecnologica con il potenziale di trasformare radicalmente i processi aziendali e operativi. Tuttavia, la transizione dalla sperimentazione alla scalabilità richiede una gestione attenta dei costi e una qualità dei dati impeccabile. Le aziende devono investire in infrastrutture tecnologiche scalabili e adottare strategie di governance solide per sfruttare appieno il potenziale della GenAI. La collaborazione tra tecnologia e business è essenziale per trasformare le promesse della GenAI in valore tangibile e duraturo.

In conclusione, la GenAI offre un’opportunità unica per le aziende di reinventare i propri modelli di business e operativi. Tuttavia, per capitalizzare su questa tecnologia, è necessario un cambiamento culturale profondo e una governance efficace. Le aziende devono essere pronte a riorganizzare le operazioni e assumersi rischi per implementare la GenAI su larga scala. La collaborazione con partner qualificati e l’adozione di un approccio open source possono accelerare il cambiamento e garantire un utilizzo responsabile e sicuro della GenAI.