Cinque rischi AI che le PMI devono davvero gestire

Un crollo dell'AI all'orizzonte, quindi, per te non sarà così grave. Ma molti altri rischi legati agli strumenti di AI possono esserlo. Soprattutto se non li gestisci come meritano.

Buona parte del rischio che arriva dall'adozione dell'AI è semplicemente normale rischio d'impresa in tuta da robot. Anche se la tecnologia per te è un mistero, o lo è persino come usarla: gestire i rischi è un problema antico. Non facile, però.

Prima di proseguire: l'AI è soprattutto opportunità. Buttatici quando e dove ha senso. Ma non ignorare la gestione del rischio perché temi che sia tutto un mistero. Né perché la tecnologia, per quanto strabiliante, ti abbaglia.

Per le PMI questo conta per un motivo preciso. Non hai un ufficio compliance né un project office dedicato all'AI. Hai personale limitato, tempo ed energia limitati e una pazienza limitata per framework di rischio scritti per organizzazioni dieci o cento volte più grandi.

Fare impresa è rischiare, quindi non devo dire a nessuno che il rischio non si può evitare. E sai già che si può gestire. Che va gestito. Ecco con che cosa hai a che fare davvero.

Rischio fornitore. Il tuo fornitore cambia le condizioni. Gli aumenti di prezzo la fanno da padroni; i grandi laboratori e gli hyperscaler devono recuperare i prezzi sottocosto. Le autorità statunitensi possono tagliarti l'accesso. Il lock-in è dietro l'angolo.

Rischio economico. Gli eventi rendono l'AI più cara per te. I tuoi token sono un riflesso del costo dell'energia e della scarsità di data center, chip, memoria, terreni e acqua.

Rischio legale. Gli strumenti funzionano, ma il responsabile sei tu. L'AI Act europeo va rispettato, ma quello che fanno i tuoi agenti è comunque un tuo problema. Non pensare di poter dare la colpa al proprietario del modello o dell'infrastruttura se la tua AI assume la persona sbagliata o vende sciocchezze ai tuoi clienti.

Rischio strategico. Scegli la postura sbagliata. Forse pensavi di poterti nascondere in mezzo al gruppo nel tuo settore, oppure provi a fare da pioniere dove non ha alcun senso.

Rischio di implementazione. Costruisci o usi l'AI male. Casi d'uso sbagliati, dati scadenti, progettazione scadente, cattivo innesto nella tua organizzazione piena di persone vere. Token sprecati. Solo un altro progetto pilota sulla pila delle promesse interrotte.

Ogni tipo di rischio richiede il proprio trattamento. Conta? E ci puoi fare qualcosa? Dato che BrA1n è una società di consulenza, nel prossimo pezzo ne ricaveremo una matrice 2x2. Poi passeremo in rassegna i rischi che contano e che stanno insieme sotto il tuo controllo. Perché, come immagini, sono quelli di cui ti devi preoccupare.