Il problema non è l’AI, sono i dati che la alimentano.
Ogni anno le aziende investono budget crescenti in progetti di intelligenza artificiale, ma la maggioranza fallisce prima ancora di generare valore. La causa non è tecnologica: è strutturale.
Secondo le principali ricerche di settore, i fattori critici di insuccesso sono ricorrenti e prevedibili. Conoscerli in anticipo è il primo passo per evitarli.
- Il 68% dei progetti AI fallisce per dati di scarsa qualità o mancanza di data governance (McKinsey, 2024)
- Il 74% dei decision maker non ha fiducia nei propri dati per scelte strategiche (Gartner D&A Survey, 2024)
- Le aziende con governance matura ottengono insight 2,2x più velocemente (Forrester TEI Study, 2024)
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