MIT Report – 95% of Generative AI Pilots Fail — How to Avoid Pitfalls and Drive Success

Inizia con un portafoglio di casi d'uso ristretto e misurabile, legato ai risultati di business. I reality show dimostrano che la maggior parte delle organizzazioni si ritrova con un valore limitato quando i requisiti sono vaghi, le metriche poco chiare, la governance assente e i loro team faticano a collegare l'attività all'impatto economico.

Adotta un fondamentale cambio in pianificazione che si concentra su infrastruttura preparazione; mappare le proprie fonti di dati; garantire i controlli sulla privacy; stabilire un regime di monitoraggio leggero; targettizzare performance miglioramenti; progettato per optimization tra le varie linee di business, il che consente all'azienda di continuare a operare durante la gestione del cambiamento.

Within organizations come manufacturers, più vittorie deriva dal concentrarsi sull'aspetto pratico conversativo scenari che toccano le operazioni principali; allineamento del servizio clienti, supporto sul campo, richieste della supply chain; obiettivi di misurazione includono il cycle time, il tasso di errore, l'uptime; segnali di leadership change, non campanelli e fischietti.

Progetto di implementazione: 1) definire i casi d'uso; 2) impostare le metriche; 3) sviluppare un piano dati più calcolo; 4) eseguire test limitati; 5) scalare con la governance; 6) monitorare le prestazioni; 7) ripetere. Le metriche devono essere acquisite in un'unica dashboard utilizzata dalla maggior parte delle parti interessate dell'azienda.

La disciplina operativa è importante; le organizzazioni che integrano le iniziative nell'infrastruttura esistente; i cicli di pianificazione producono meno fallimenti, vittorie più rapide; la prospettiva di un'azienda leader considera il cambiamento come una costante, non un compito una tantum.

Informazioni preliminari sul progetto pilota di IA Generativa del MIT

Quando si pianifica una valutazione disciplinata, utilizzare un framework di misurazione cartaceo per catturare l'impatto reale; i risultati dei sondaggi condotti su molti team rivelano risultati strategici concisi. Questa sezione fornisce raccomandazioni pratiche per accelerare la trasformazione preservando al contempo conformità, salvaguardie di sicurezza informatica e controlli del rischio.

• Inizia con un terzo dei casi d'uso; frena l'inseguimento di obiettivi ampi; accelera l'apprendimento tramite moduli plug-and-play; le metriche di dettaglio forniscono visibilità diretta; conformità e misure di sicurezza informatica rimangono intatte
• Sfruttare la leadership femminile nella governance; l'allineamento di marketing assicura l'adozione da parte degli utenti; iniziare con decisioni chiare; avere un ciclo di feedback in atto riduce il rischio
• La traiettoria di trasformazione richiede disciplina nell'esecuzione; monitorare le limitazioni che vincolano la portata; la postura di sicurezza informatica rimane centrale; le metriche lineari tengono traccia dei progressi
• Se l'espansione è giustificata; i registri dei rischi evidenziano gli obblighi di conformità, la sicurezza informatica; le limitazioni normative
• I report a livello di linea supportano il processo decisionale; i dirigenti osservano i risultati nei team di marketing, operativi e di prodotto.
• Un terzo delle iniziative mostra un forte ROI; dare priorità a questa linea di lavoro per evitare il collasso delle risorse
• Inizia con modelli plug-and-play per risultati rapidi; accelera l'esecuzione con milestone precise.
• Le metriche di linea guidano le scelte di governance, in particolare per budget di marketing, roadmap di prodotto, segnali di conformità.

Identifica i principali schemi di fallimento e mappali a misure di mitigazione concrete.

Modello 1: Governance frammentata con scarso allineamento strategico Costituire un comitato direttivo strategico centrale che colleghi il portfolio di iniziative all'infrastruttura digitale aziendale; definire uno statuto completo e interfunzionale che abbracci organizzazioni e aziende del settore; implementare una cadenza di revisione trimestrale per definire le priorità, la tolleranza al rischio e gli impegni di budget; il risultato previsto è un allineamento più rapido e genuino, con un ROI misurabile tra le divisioni.

Schema 2: Base dati debole e infrastruttura incoerente Costruisci una solida base di dati con contratti dati standardizzati, lineage e controlli sulla privacy; investi in un'infrastruttura scalabile che consenta la condivisione sicura dei dati tramite API modulari; adotta un'unica fonte di verità per i domini principali, con obiettivi espliciti di qualità dei dati, per ridurre la deriva del modello tra le organizzazioni.

Modello 3: Modello operativo frammentato, lacune di competenze Creare un motore centrale e interfunzionale per sviluppo e operations; team frazionali con risultati di business definiti; istituire un vero e proprio CoE per la governance dei processi, la valutazione dei modelli, i controlli dei rischi; integrare una funzionalità di AI conversazionale nei workflow aziendali con passaggi di consegne chiari tra business unit e team IT per ridurre al minimo lo scope creep.

Modello 4: Eccessiva dipendenza da modelli generici senza personalizzazione aziendale Implementare un catalogo di modelli risk-aware e un framework di valutazione calibrato; combinare componenti plug-and-play con adattatori personalizzati per soddisfare i vincoli normativi; stabilire delle "guardrail" per la governance, l'utilizzo dei dati, la sicurezza; allineare la selezione con la propensione al rischio aziendale e gli standard di settore.

Schema 5: Misurazione inadeguata di valore e progresso Definire un framework di misurazione completo con KPI collegati a risultati di business reali; monitorare il time-to-value, il cycle time alla produzione, il costo per modello in una dashboard continua; adottare scenari di ROI attraverso i punti di contatto con i clienti, le operations, le supply chain; assicurarsi che una porzione frazionaria di iniziative raggiunga la scala entro sei mesi.

Modello 6: Scalare da esperimenti isolati a operazioni di livello enterprise Implementare un rilascio graduale tramite un modello da centralizzato a distribuito; con maggiore leva per le capacità industrializzate; definire le milestone includendo una mezza dozzina di domini, un orizzonte temporale di 6-12 mesi, più un motore di iniziativa centrale per il coordinamento; implementare un livello di osservabilità automatizzato per monitorare la sicurezza, la conformità, la deriva del modello, la pressione dell'infrastruttura; acquisire informazioni fondamentali da ciascun dominio in un framework riutilizzabile per iniziative future.

Definire il valore aziendale, le metriche di successo e i responsabili prima del lancio

Definite fin da subito il valore aziendale collegando il lavoro abilitato dall'IA all'aumento dei ricavi, alla riduzione dei costi, al miglioramento dei tempi di ciclo, alla qualità e alla mitigazione dei rischi. Il valore deriva da una chiara mappatura che traccia l'economia dei guadagni, le metriche di base e gli obiettivi per ciascuna iniziativa.

Definire le metriche prima del lancio; designare i responsabili della misurazione, le fonti di dati, i risultati target. Utilizzare un set bilanciato: indicatori finanziari, operativi, di customer experience e di trasformazione. Inseguire le vanity metrics è uno spreco.

Assegnare responsabili dedicati per ogni metrica: un responsabile di business incaricato della realizzazione del valore; un data steward responsabile della misurazione; un responsabile tecnico che coordina le fasi di implementazione.

Un terzo delle iniziative con sponsorizzazione visibile fornisce dati di riferimento entro 12-18 mesi; quelle prive di impegno fanno fatica. Ciò dimostra le conseguenze di un'assegnazione poco chiara.

Le narrazioni guidate dall'hype fanno deragliare il progresso; inquadra ogni movimento attorno a un approccio disciplinato alla gestione del cambiamento, garantendo al contempo la governance. Il cambiamento è inevitabile; preparati.

Il cambiamento culturale richiede istruzione; dimostrazione di leadership; coinvolgimento dei dipendenti; pubblicare le milestones per notare i cambiamenti nel comportamento. Affrontano sfide nell'adozione.

Rendere espliciti i cicli di sviluppo; coloro che realizzano la soluzione includano il feedback dei dipendenti. Che l'obiettivo sia migliorare la qualità, la velocità o l'intelligenza del lavoro, la trasformazione richiede disciplina.

Nota i risultati in anticipo attraverso esperimenti con rischio adeguato; raccogli dati, impara, itera, perfeziona il piano di lancio.

La soluzione si basa su una chiara mappa dei proprietari; indicatori misurabili; cadenza di governance; segnali rilevati che informano la scala.

Non inseguire l'hype; rimani concentrato sul valore tangibile, sulla leadership impegnata, su previsioni accurate. Chi mantiene un approccio disciplinato, combinando intelligenza e rapido apprendimento, ha successo.

Mantenere i progetti pilota di portata limitata con obiettivi chiari e criteri di uscita ben definiti.

Mantenere la portata ristretta; mantenere il valore definito; mantenere un singolo caso d'uso all'interno di una business unit; limitare le fonti di dati; definire un orizzonte temporale di quattro-sei settimane; garantire che il valore sia misurabile entro tale lasso di tempo; adottare un approccio plug-and-play deliberato per rimanere snelli; non promettere mai troppo; includere i criteri di uscita fin dal primo giorno.

• Scopo; obiettivo: un caso d'uso; contesto: una business unit; fonti di dati: limitate; modelli: un piccolo insieme incluso il modello di base; metrica di successo definita; misurabile entro l'orizzonte temporale.
• Obiettivi intermedi; cadenza: pianificazione Timken; risultati settimanali; revisioni del lunedì incluse; output: demo, snapshot dei dati, lezioni apprese.
• Criteri di uscita: metrica target raggiunta; costo entro il budget; adozione da parte degli utenti pari o superiore alla soglia; in caso di mancato rispetto della scadenza, interrompere o cambiare direzione; la decisione di continuare deve provenire dalla leadership.
• Componenti plug-and-play: elementi modulari e sostituibili; minimo sforzo di integrazione; interfacce chiare; riconfigurazione rapida per altri casi d'uso; riduce il time to value.
• Disciplina economica: monitoraggio quotidiano dei costi; tracciare l'impatto economico; costo per decisione; proxy ROI; mantenere i budget ristretti; stare alla larga da spese inutili; evitare il creeping dello scope; allineamento con l'economia.
• Domande; report; definire cosa misurare; chi approva; trigger di escalation; fornire report settimanali concisi; fonte; usali come guida per le decisioni; queste domande danno forma al caso d'uso.
• Organizzazioni; generazione; creare modelli riutilizzabili; individuare gli indicatori principali; garantire l'allineamento della leadership; spianare la strada a una più ampia implementazione in tutte le aziende; prepararsi a dimensionare le decisioni.
• Strategie: scegliere una manciata di modelli ripetibili; allinearsi alle direttive aziendali; creare un manuale per implementazioni future.
• Valore assoluto: risparmi sui costi realizzati; risparmi di tempo conseguiti; vantaggi misurabili per le operazioni quotidiane; scalabile per molti team.

Stabilire la governance dei dati, la qualità dei dati, la provenienza e le misure di protezione della privacy

Lancio di una carta di governance dei dati regolamentata; nomina di un responsabile dei dati; definizione di ruoli, responsabilità; responsabilità inter-team; sostituzione dei silos con un framework plug-and-play per la lineage dei dati, controlli di qualità, protezioni della privacy; policy di accesso.

Stabilisci standard di qualità dei dati per ogni fonte; aggiungi controlli automatizzati in fase di acquisizione, trasformazione, utilizzo; conduci sondaggi periodici di accuratezza tra le varie aree come finanza, operations, marketing.

La provenienza, inclusa la источник, deve essere acquisita in un registro affidabile; una linea di dati visibile chiamata nanda consente una rapida correzione dei segnali di problemi; ogni caso d'uso ottiene la tracciabilità.

Misure di sicurezza per la privacy: ridurre al minimo l'esposizione; applicare la pseudonimizzazione; verificare il consenso; applicare restrizioni di accesso; adottare moduli di privacy plug-and-play; documentare le impostazioni di controllo; implementare rapidamente i controlli.

Misurazione: visibilità da parte della leadership; l'avvio di cicli di misurazione genera rendimenti più rapidi; semplificazione dei flussi di dati; l'investimento in competenze accresce le capacità; i risultati dei sondaggi informano la strategia di investimento; più dati riducono il rischio di problemi in ogni linea di business; permane la resilienza dell'economia.

Crea team interfunzionali e cicli di feedback rapidi per un apprendimento continuo

Raccomandazione: formare un team interfunzionale compatto all'interno di una singola unità aziendale, combinando prodotto, software, data science, UX, competenza nel settore; nominare un product owner dal lato business; definire un singolo risultato misurabile legato a entrate, costi o velocità; implementare dashboard live per mostrare i progressi sugli esperimenti; eseguire 2–4 piccoli esperimenti per sprint; programmare una revisione rapida settimanale con la partecipazione a livello di sponsor per decidere le prossime fasi concrete.

I team interfunzionali e multidisciplinari riducono i rischi avvicinando i punti decisionali ai dati reali; iniziano con un modello condiviso di successo; mantengono metriche coerenti; lontano dai silos, il coinvolgimento rimane ampio all'interno del gruppo.

Le basi per l'apprendimento includono cicli di feedback brevi; sperimentazione rapida; comunicazione trasparente; creazione di una pipeline per dati, codice, governance; mantenimento di un processo di gestione delle modifiche semplificato; investimento in strumenti software che acquisiscano conoscenze, riproducano esperimenti, tengano traccia dei costi; risultati della ricerca che informano la successiva iterazione per massimizzare l'impatto.

Modelli di governance ispirati a Timken collegano prodotto, pipeline, feedback dal campo; questo approccio riduce il rischio; una sponsorizzazione coerente assicura la disponibilità delle risorse; investimenti in strutture interfunzionali producono miglioramenti misurabili nella velocità del software; l'allineamento della produzione migliora; la prospettiva del settore conferma il valore.

timken perspective evidenzia come i cicli fornitore-partner si allineino alla pipeline software nelle grandi aziende; partendo con un piccolo progetto pilota, il modello si adatta alle operazioni regionali; il cambiamento diventa gestibile tramite un feedback rapido.