Rendere operativa l'intelligenza artificiale: cosa sbagliano le aziende riguardo alla scalabilità dei modelli

I dirigenti stanno investendo milioni nell’intelligenza artificiale, ma uno studio BCG del 2025 ha rilevato che solo il 5% circa delle aziende ottiene valore misurabile dall’intelligenza artificiale su larga scala , mentre la maggior parte ne vede poco o nessuno. Allo stesso tempo, numerosi sondaggi mostrano che oltre la metà dei progetti di intelligenza artificiale non raggiungono mai la produzione o vengono abbandonati dopo la prova di concetto a causa di dati inadeguati, governance debole e valore aziendale poco chiaro.

Il problema non è la mancanza di modelli intelligenti. Il problema è come questi modelli vengono gestiti, posseduti e mantenuti giorno dopo giorno. In altre parole, le operazioni di intelligenza artificiale sono quelle in cui si concentra la maggior parte dei rischi e dei vantaggi.

Questo guest post esamina il motivo per cui il ridimensionamento dell'intelligenza artificiale fallisce così spesso, cosa va storto in trincea e come un approccio incentrato sulle operazioni cambia la traiettoria.

Perché la scalabilità dell’intelligenza artificiale fallisce per la maggior parte delle aziende?

Nella maggior parte delle grandi organizzazioni non mancano gli esperimenti di intelligenza artificiale. L’ultimo sondaggio sullo stato dell’intelligenza artificiale di McKinsey mostra che quasi tutti gli intervistati riferiscono di utilizzare l’intelligenza artificiale da qualche parte, ma solo una piccola minoranza vede un impatto duraturo a livello aziendale.

Cosa succede in pratica:

• Decine di prove di concetto vengono lanciate nelle unità aziendali
• Una manciata sembra promettente in una demo
• Pochissimi sopravvivono alle revisioni della sicurezza, al lavoro di integrazione e al feedback degli utenti reali

Sotto questo modello ci sono alcuni problemi prevedibili:

• L’intelligenza artificiale come “iniziativa” una tantum invece che come capacità operativa
  L'intelligenza artificiale viene trattata come un progetto con una data di inizio e di fine. C'è un ciclo di budget, un fornitore, una dashboard, una presentazione. Ciò che manca è una visione dell’intelligenza artificiale come un prodotto che necessita di una tabella di marcia, di proprietà e di un budget di gestione.
• Piloti che ignorano l'ambiente di produzione
  Molti piloti dipendono silenziosamente da set di dati curati manualmente, dall'ingegneria manuale delle funzionalità o da un singolo utente esperto. Niente di tutto ciò esiste nell’ecosistema vivo. Quando i team provano a spostare lo stesso artefatto in produzione, tutto, dall'accesso ai dati al comportamento di latenza, cambia contemporaneamente.
• Nessuna visione economica del ridimensionamento
  I consigli di amministrazione ascoltano storie su una produttività 10 volte superiore. Ciò che raramente vedono è una visione basata sui costi dell’infrastruttura, dell’osservabilità, degli aggiornamenti dei modelli e della gestione delle modifiche. Senza ciò, le aspettative aumentano e l’intelligenza artificiale finisce nell’elenco delle “innovazioni fallite” quando la prima ondata di progetti delude.

La maggior parte dei manuali per la scalabilità dell'intelligenza artificiale aziendale presuppone ancora che, una volta scelti il ​​modello e la piattaforma giusti, il resto siano principalmente dettagli di esecuzione. In realtà, il modo in cui progetti ed esegui le operazioni di intelligenza artificiale spesso conta più del modello linguistico di grandi dimensioni che hai scelto in primo luogo.

Insidie ​​operative comuni

Quando guardo le iniziative di intelligenza artificiale fallite o in fase di stallo, trovo quasi sempre gli stessi modelli operativi.

Le insidie ​​che vedi in natura

Dietro questi sintomi, continuano a manifestarsi alcuni problemi strutturali:

• Catene di fornitura di dati frammentate
  I dati per l'addestramento, il test e la fornitura provengono da percorsi diversi, ma i servizi di gestione dei dati unificano queste pipeline per ridurre deviazioni e instabilità. I modelli si comportano bene nei test, poi si comportano male in produzione perché la distribuzione e la freschezza degli input sono completamente diverse.
• Collaborazione fuori dal comune
  I data scientist possiedono notebook. I team della piattaforma possiedono i cluster. Gli imprenditori possiedono KPI. Nessuno possiede l’intero ciclo di vita, dall’ideazione al pensionamento. Ogni passaggio introduce ritardi, rielaborazioni e sottili discrepanze nelle aspettative.
• Il rischio operativo viene trattato come un ripensamento
  Legale, conformità e sicurezza entrano nella conversazione quando qualcosa è vicino al lancio. Vedono una soluzione definitiva, sollevano preoccupazioni legittime e il progetto si blocca. Sembra che “la governance stia bloccando l’intelligenza artificiale” quando il vero problema è il coinvolgimento tardivo.

Senza una strategia per le operazioni di intelligenza artificiale , i piloti rimangono a terra. Ti ritrovi con sacche di lavoro interessante che non si uniscono mai al modo in cui funziona l'azienda.

MLOps come anello mancante nelle operazioni di intelligenza artificiale

MLOps è spesso descritto come “DevOps per l’apprendimento automatico”. Questa definizione è tecnicamente corretta, ma sminuisce ciò che sta accadendo. In pratica, MLOps è la disciplina che trasforma i modelli in sistemi pronti per l’esecuzione e li collega a risultati aziendali reali.

Puoi pensare alle operazioni di intelligenza artificiale come a tre livelli che MLOps deve tenere insieme:

• Attività

La ricerca sull'adozione di MLOps mostra che pratiche come l'orchestrazione del flusso di lavoro, la riproducibilità, il controllo delle versioni e il monitoraggio sono tutte correlate con una maggiore soddisfazione degli utenti e risultati migliori. Ciò sembra astratto finché non si nota quanto concrete siano le modalità di fallimento quando mancano tali pratiche.

MLOps non è una categoria di strumenti che acquisti una volta. È la spina dorsale operativa che consente ai team di data science, piattaforma e prodotto di agire come un unico sistema. Ecco perché è al centro di seri programmi operativi di intelligenza artificiale .

Governance e monitoraggio che funzionano nella vita reale

Molte aziende rispondono al rischio dell’intelligenza artificiale scrivendo lunghi documenti politici. Meno riescono a trasformare questi documenti in routine quotidiane per i team che creano ed eseguono modelli.

Le operazioni mature di IA tendono a costruire la governance in tre cicli pratici:

• Ciclo di monitoraggio tecnico

Recenti analisi di settore sottolineano che la scarsa governance dei dati e la debole supervisione dell’intelligenza artificiale sono già le ragioni principali per cui si prevede che molti progetti di intelligenza artificiale falliranno o verranno cancellati nei prossimi 1-2 anni.

Le organizzazioni di maggior successo con cui lavoro trattano questi circuiti come parte del loro programma di operazioni di intelligenza artificiale , non come "iniziative di rischio" separate. Automatizzano il più possibile (lignaggio dei dati, controlli del controllo degli accessi, rilevamento della deriva) e dedicano tempo umano laddove è necessario un giudizio.

Casi di studio sulla scalabilità dell'intelligenza artificiale con successo

Per renderlo concreto, esaminiamo due modelli anonimizzati che emergono spesso.

Caso di studio 1: dal teatro proof-of-concept all'intelligenza artificiale di produzione

Un rivenditore globale ha utilizzato più di 40 casi d'uso dell'intelligenza artificiale in varie fasi pilota: previsione della domanda, determinazione dei prezzi dinamica, personalizzazione del marketing e operazioni del negozio. Solo due erano attivi in ​​qualsiasi momento ed entrambi richiedevano un intervento manuale costante.

Problemi chiave:

• Ciascun team ha creato le proprie pipeline e i propri modelli di infrastrutture
• Nessuno standard condiviso per il monitoraggio, l'accesso ai dati o l'implementazione del modello
• Gli imprenditori vedevano l'intelligenza artificiale come un “progetto IT”, non come parte dei loro profitti e perdite

L'azienda ha cambiato rotta e ha creato un piccolo gruppo centrale per le operazioni di intelligenza artificiale con tre responsabilità:

• Definire e mantenere uno stack MLOps di riferimento (modelli di acquisizione dei dati, pipeline di formazione e servizio, monitoraggio degli esperimenti, registro dei modelli).
• Stabilire e applicare standard di osservabilità, governance e reporting dei costi.
• Forma i team aziendali a trattare i casi d'uso dell'intelligenza artificiale come prodotti con proprietari, metriche di successo e roadmap.

Entro 18 mesi:

• Il tempo dall'idea alla prima versione in produzione è sceso da 9-12 mesi a circa 8 settimane
• Più di 20 modelli venivano eseguiti con strumenti condivisi, invece che con script personalizzati
• Le revisioni trimestrali collegavano ciascun caso d'uso a un impatto misurabile su margine e inventario

La parte interessante è ciò che non è cambiato. I modelli sottostanti sono rimasti abbastanza simili. Il cambiamento radicale è arrivato dal ridimensionamento disciplinato dell’AI aziendale attraverso operazioni condivise, non da nuovi algoritmi esotici.

Caso studio 2: IA industriale che sopravvive al contatto con la realtà

Un produttore industriale ha provato a utilizzare modelli di manutenzione predittiva per apparecchiature critiche. Il primo tentativo fallì. I modelli addestrati sui dati storici dei sensori sembravano accurati nei test offline, ma in produzione producevano troppi falsi allarmi. I tecnici hanno smesso di prestare attenzione.

Una revisione interna ha individuato tre cause principali:

• I dati di allenamento erano stati puliti in modo da non riflettere il rumore reale del sensore
• Alla pipeline in tempo reale mancavano due segnali chiave che erano stati presenti durante la formazione
• Nessuno aveva mappato il modo in cui le previsioni dei modelli avrebbero cambiato i flussi di lavoro dei tecnici

Nel secondo tentativo, il team ha riformulato il lavoro come un problema di scalabilità dell’intelligenza artificiale aziendale piuttosto che come un concorso di scienza dei dati.

Essi:

• Definito un chiaro “contratto dati” per i flussi di sensori, con garanzie sulla frequenza di campionamento, sulle unità e sulla gestione dei dati mancanti
• Implementata una pipeline MLOps unificata dall'acquisizione alla distribuzione, in modo che i modelli riqualificati potessero passare alla produzione con il minimo attrito
• Tecnici inclusi nella progettazione, con soglie e formati di avviso adattati alla loro realtà

Il monitoraggio ora includeva sia indicatori di deriva che feedback sul campo. Quando il modello ha iniziato a deteriorarsi, la riqualificazione è stata gestita attraverso lo stesso percorso standardizzato invece che con un progetto di salvataggio una tantum.

Nel giro di un anno, i tempi di inattività non pianificati nella classe di asset target sono diminuiti in modo significativo. Il cambiamento più importante è stata l’affidabilità dell’intera pipeline, non un salto drammatico nella precisione del modello.

Dove andare da qui?

Se sei seriamente intenzionato a ridimensionare i modelli, inizia trattando le operazioni di intelligenza artificiale come una disciplina di prima classe:

• Mappa l'intero ciclo di vita di 2-3 casi d'uso di alto valore, dall'acquisizione dei dati al ritiro
• Identifica ogni passaggio manuale, trasferimento e "processo ombra" che mantiene in vita i modelli
• Decidi quali elementi del tuo stack MLOps saranno condivisi e supponenti per impostazione predefinita
• Integrare la governance e il monitoraggio in tali impostazioni predefinite invece di sovrapporle

Le organizzazioni che conteranno nella prossima ondata di intelligenza artificiale non sono quelle con le demo più appariscenti. Sono loro che possono tranquillamente gestire ed evolvere decine di modelli di produzione senza drammi, mese dopo mese. Se riesci a portare le operazioni di intelligenza artificiale a quel livello di maturità, il resto della tua storia inizierà a prendersi cura di se stesso.