La generative AI ha trasformato l'analisi aziendale, rendendola accessibile a un numero molto più ampio di utenti, dai leader aziendali agli analisti fino agli specialisti funzionali. L'agentic AI sta facendo un ulteriore passo avanti, automatizzando i flussi di lavoro, prendendo decisioni e intraprendendo azioni basate sugli insight generati. Tuttavia, il problema principale rimane lo stesso: la qualità degli insight generati da questi agenti è ancora insoddisfacente.
Nonostante il crescente utilizzo di agenti agentici per automatizzare il processo decisionale basato sui dati, l'analisi mostra che meno della metà degli insight generati si traduce effettivamente in miglioramenti aziendali. Mentre la qualità degli insight descrittivi è generalmente apprezzata, quella degli insight prescrittivi, che indicano le azioni da intraprendere, riceve le critiche più severe.
Dati chiave dal rapporto
Secondo il rapporto, solo il 48% degli insight generati porta a miglioramenti aziendali, un leggero aumento rispetto al 37% di un anno fa, ma ancora insufficiente. Questo significa che più del 50% degli insight attuali non aiuta le aziende a migliorare le loro prestazioni.
Il rapporto evidenzia l'esistenza di "insight leader", aziende che hanno successo nell'implementazione degli insight in oltre il 70% dei casi. Queste aziende valutano la qualità degli insight in modo significativamente più positivo rispetto alla media, indicando che la qualità è un fattore chiave per il successo.
Fattori che influenzano la qualità degli insight
Il rapporto identifica diversi fattori che influenzano la qualità degli insight. La mancanza di contesto aziendale viene citata dal 55% degli intervistati come principale ostacolo alla generazione di insight di alta qualità. Il secondo fattore più citato è la presenza di dati frammentati o inaccessibili, indicato dal 45% degli intervistati. Gli insight leader riportano un maggiore accesso al contesto rispetto agli altri, suggerendo che questo è un fattore importante per il successo.
Un altro problema è l'overload di insight. Il 52% delle aziende genera troppi insight per poterli valutare adeguatamente, e solo il 24% riesce a valutare tutti gli insight generati. Questo indica che molte aziende potrebbero perdere opportunità importanti a causa della mancanza di risorse per valutare tutti gli insight disponibili.
Iniziative per migliorare la qualità degli insight
Il rapporto identifica due iniziative principali per migliorare la qualità degli insight. La prima è il rafforzamento della governance AI e dei dati, citato dal 60% delle aziende. La seconda è l'aggiunta di uno strato semantico all'architettura dei dati, citato dal 45% delle aziende. Gli esperti intervistati concordano sul fatto che uno strato semantico è essenziale per lo sviluppo di agenti agentici performanti.
Questo contenuto è stato prodotto da Insights, il braccio di contenuti personalizzati di MIT Technology Review, non dal suo staff editoriale.