In Breve
- Quali sono le sfide nella misurazione del ROI dell'AI?
- Le sfide includono la frammentazione dei costi e la difficoltà di definire cosa costituisce il successo.
- Come influisce la governance sulla misurazione del valore dell'AI?
- La governance incide sulla visibilità dei costi e sulla complessità delle operazioni, ostacolando la misurazione del ROI.
- Quali pratiche possono migliorare l'uso dell'AI nelle aziende?
- Pratiche come la gestione delle fonti e l'aggiornamento dei tracker possono favorire interpretazioni corrette e migliorare l'efficacia dell'AI.
Negli ultimi anni, le imprese hanno aumentato in modo significativo gli investimenti in intelligenza artificiale (AI), ma spesso l’adozione di queste tecnologie supera la loro capacità di misurarne e governarne il valore. Recenti dati rivelano che nel Regno Unito sono stati annunciati oltre 6 miliardi di sterline di nuovi investimenti legati all’AI durante la London Tech Week, rendendo il paese il leader europeo nel settore dell’intelligenza artificiale e il terzo a livello globale.
L’AI trova applicazione in vari ambiti, dal customer service allo sviluppo software, passando per la gestione delle operazioni interne. Le implementazioni variano da singoli copiloti a sistemi integrati nei flussi di lavoro, capaci di gestire più chiamate a modelli, recuperare informazioni e compiere azioni specifiche per completare compiti complessi. Tuttavia, misurare il ritorno sugli investimenti in AI si presenta come una sfida complessa: l’uso della tecnologia può essere distribuito tra diversi dipartimenti e applicazioni, rendendo difficile attribuire un valore chiaro ai benefici ottenuti.
Le aziende devono affrontare il rischio di misurare l’attività anziché il valore reale delle loro iniziative. Senza una definizione chiara di cosa costituisca il successo, si rischia di perdere di vista gli obiettivi strategici. I costi possono frammentarsi tra licenze, modelli e servizi, creando una visione disomogenea del valore generato dall’AI. Secondo alcune stime, le grandi imprese del Regno Unito perderebbero annualmente circa 67 miliardi di sterline a causa di iniziative di trasformazione e AI che non raggiungono i risultati attesi. Inoltre, un’indagine su 500 decision maker ha rivelato che solo il 31% delle aziende che utilizzano l’AI riporta un ritorno positivo sugli investimenti.
Un aspetto cruciale che influisce sulla misurazione del ROI è la governance. Il 51% dei leader IT ha indicato la mancanza di visibilità sui costi come il principale ostacolo, seguito dalla complessità della governance, segnalata dal 47%. La fiducia percepita nella governance di ambienti come Microsoft 365 è alta, ma il 29% degli intervistati ha segnalato che strumenti di AI hanno esposto dati sensibili interni, creando preoccupazioni sulla sicurezza e sulla privacy.
I gap di governance possono generare costi nascosti e aumentare il rischio, come nel caso di strumenti duplicati, convalide aggiuntive e rilavorazioni. Per recuperare il controllo, le aziende devono garantire una visibilità chiara sull’uso e sui costi dell’AI, stabilendo responsabilità precise sugli esiti e creando un ambiente informativo ben governato. Ciò implica la riduzione di contenuti ridondanti e obsoleti, una gestione appropriata degli accessi e l’identificazione di fonti autorevoli.
Le pratiche operative degli impiegati sono fondamentali per favorire interpretazioni corrette da parte di persone e sistemi AI. È essenziale distinguere tra bozze e materiale approvato, aggiornare tracker e priorità, registrare decisioni e mantenere fonti affidabili. Gli strumenti che catturano il contesto devono essere soggetti alle stesse regole di privacy e accesso delle informazioni che generano.
La domanda per i leader non è più se investire in AI, ma se hanno sufficiente visibilità e controllo per comprendere dove l’AI crea valore, dove genera costi e quali decisioni devono essere prese di conseguenza. Chi sarà in grado di spiegare cosa fa l’AI, quanto costa e quali benefici misurabili produce sarà meglio posizionato per scalare le soluzioni e massimizzare il ritorno sugli investimenti.
