L'intelligenza artificiale aziendale si trova oggi di fronte a un paradosso che sta creando confusione tra i vertici delle imprese italiane e internazionali. Da un lato, le statistiche parlano di tassi di fallimento impressionanti per i progetti pilota di AI, con percentuali che raggiungono l'88% secondo alcune ricerche. Dall'altro, il 92% delle aziende che hanno implementato soluzioni di intelligenza artificiale dichiara di aver già ammortizzato gli investimenti. Questa apparente contraddizione nasconde in realtà una dinamica più complessa che richiede un nuovo approccio alla valutazione del successo tecnologico.
Il punto di partenza per comprendere questo fenomeno sta nel riconsiderare il ruolo stesso dei progetti pilota. La sperimentazione implica necessariamente un alto tasso di fallimento, ma questo non rappresenta un problema quanto piuttosto una strategia deliberata. Rosha Pokharel, architetta principale di AI presso UST Healthproof, spiega che "la prova di concetto funziona solitamente con alcune centinaia di punti dati, ma quando la portiamo in produzione dobbiamo dimostrare che funziona davvero con milioni di dati".
Eric Johnson, direttore informatico di PagerDuty, conferma questa filosofia: "Il nostro mantra era 'fallire rapidamente'. Mettevamo in moto le iniziative e, se funzionavano bene, procedevamo. Spesso si trattava di scegliere casi d'uso inadeguati o di non comprendere completamente l'impegno necessario". Questo approccio, simile a quello delle startup tecnologiche della Silicon Valley, sta diventando la norma anche nelle aziende tradizionali.
Strategie di contenimento dei costi nella fase esplorativa
Per minimizzare i rischi economici durante la sperimentazione, molte aziende stanno optando per soluzioni commerciali già esistenti piuttosto che sviluppare tecnologia proprietaria. Johnson di PagerDuty illustra questa strategia: "Se vogliamo implementare un nuovo agente di AI, diciamo che non pagheremo finché non dimostra il suo valore. Molti fornitori sono disposti a questa conversazione perché sanno che se non possono dimostrare valore, non rinnoveremo il contratto".
Ryan Mallory, direttore operativo di Flexential, conferma l'efficacia di questo approccio: "Utilizziamo servizi standard che rispettano la nostra politica di AI, il che significa che non addestrano modelli pubblici". L'integrazione di funzionalità AI in prodotti esistenti facilita notevolmente il calcolo del ROI, fornendo parametri di confronto chiari basati su flussi di lavoro consolidati.
Metriche alternative per valutare l'impatto reale
Quando si tratta di misurare il successo dell'intelligenza artificiale, le metriche tradizionali spesso si rivelano inadeguate. Secondo un report di McKinsey, solo il 17% delle aziende attribuisce il 5% o più del proprio EBITDA all'AI generativa. Questo ha spinto le organizzazioni a concentrarsi su indicatori indiretti più significativi.
La soddisfazione del cliente emerge come la metrica più preziosa. Flexential ha registrato una riduzione del 20% nei tempi di risposta del servizio clienti e un aumento del 25% nel tempo medio di risoluzione delle problematiche dopo l'implementazione di agenti AI. "Stiamo osservando una riduzione nella perdita di clienti", conferma Mallory. "Quando la soddisfazione aumenta e la capacità di rispondere alle richieste è più rapida, i clienti hanno meno tendenza ad andarsene".
Nel breve termine, la riduzione dei costi rappresenta una vittoria rapida per il 51% delle aziende che adottano l'AI. David Martin, partner senior di Boston Consulting Group, osserva che "alcuni clienti si concentrano particolarmente sui costi in questo momento a causa delle pressioni in vari settori". La ricerca BCG rivela che il 47% dei dipendenti risparmia oltre un'ora al giorno grazie all'AI generativa, utilizzando questo tempo per attività più strategiche.
L'efficacia di questi interventi è particolarmente evidente nel servizio clienti, dove "se si possono deviare più chiamate o abilitare gli agenti a lavorare più velocemente, questo si traduce immediatamente in valore monetario", aggiunge Martin. Il 88% delle aziende intervistate da ESG dichiara di aver già osservato miglioramenti sostanziali nell'efficienza.
Crescita e innovazione come driver di lungo termine
Mentre la riduzione dei costi offre benefici limitati, le opportunità di crescita attraverso l'AI sono praticamente illimitate. L'84% delle aziende nell'indagine ESG afferma che l'intelligenza artificiale sta già accelerando il ritmo di innovazione. Flexential ha visto moltiplicarsi per cinque il numero di appuntamenti fissati con potenziali clienti grazie ai chatbot AI sul proprio sito web.
Todd Lohr, direttore nazionale di KPMG per clienti e mercati statunitensi, sottolinea l'importanza strategica: "L'AI sta arrivando al vostro modello di business. Sta alterando le barriere d'ingresso. Dovreste pensare più al lato del modello di business che a quello operativo per la sostenibilità a lungo termine". Il 61% dei CEO considera la competitività futura dipendente da chi avrà l'AI generativa più avanzata.
Jackson Ader, analista di ricerca azionaria presso KeyBanc Capital Markets, riconosce che spesso i direttori IT non sanno quale sia il ROI effettivo dei loro progetti di AI. "Non credo che i CIO stiano spendendo milioni di dollari in intelligenza artificiale aspettandosi un ritorno a cifra singola. Probabilmente siamo ancora in una fase sperimentale".
Questa incertezza non dovrebbe essere vista come un limite, ma come una caratteristica intrinseca dell'innovazione tecnologica. Le aziende che riescono a bilanciare sperimentazione controllata con implementazioni strategiche si posizionano meglio per affrontare la trasformazione digitale in atto, dove il successo si misura non solo in termini di ROI immediato, ma nella capacità di adattarsi e crescere in un panorama tecnologico in rapida evoluzione.