L’Intelligenza Artificiale è ormai entrata nelle agende di moltissime aziende, anche dove ancora non sono stati avviati progetti concreti. È presente nelle discussioni del management ed è passata rapidamente dall’essere una tecnologia osservata con curiosità a una leva concreta per migliorare vari aspetti del business.
Negli ultimi mesi abbiamo visto le organizzazioni sperimentare questi nuovi strumenti per poi formare i collaboratori e avviare progetti pilota con un’accelerazione comprensibile, dato il potenziale che l’intelligenza artificiale porta con sé.
Ma proprio questa velocità introduce un rischio, che è quello di concentrarsi sulla tecnologia prima ancora di aver chiarito quale cambiamento misurabile si vuole ottenere.
L'errore più comune: partire dalla tecnologia
Come per qualsiasi altra tecnologia introdotta in azienda, anche con l’Intelligenza Artificiale è fondamentale non incorrere nell’errore di scegliere lo strumento prima di aver definito correttamente l’obiettivo.
L’AI non solo non fa eccezione, ma richiede accortezze adeguate alla potenza delle funzionalità che mette a disposizione.
Da molti anni le tecnologie informatiche consentono di automatizzare innumerevoli attività ripetitive ed ora l’intelligenza artificiale amplia ulteriormente questo perimetro perché mima alcune capacità tipiche del ragionamento umano e rende quindi automatizzabili attività cognitive che fino a pochi mesi fa era impensabile assegnare ad una macchina.
Ogni settimana vengono presentate nuove piattaforme, modelli e funzionalità AI che promettono di rivoluzionare il modo di lavorare ma la prima domanda che un imprenditore o un manager dovrebbe porsi prima di scegliere è
Che cosa cambierà nella nostra azienda?
Perché alla fine del progetto AI nessuno valuterà il successo dell’iniziativa in base al numero di licenze acquistate, ai prompt eseguiti o ai token consumati.
Il successo dell’AI in azienda non si misura attraverso indicatori che raccontano il livello di adozione e che non spiegano se l’investimento sta realmente producendo valore. Quello che conta è se l’azienda lavorerà meglio attraverso decisioni più efficaci, servirà meglio i propri clienti o riuscirà a creare più valore rispetto a prima dell’introduzione dell’AI.
L'AI crea valore quando cambia il modo di lavorare
Un altro errore frequente consiste nel cercare di inserire l’AI all’interno dei processi esistenti senza metterli realmente in discussione e in questo modo si arriva semplicemente a rendere più veloce un’attività che forse dovrebbe essere ripensata.
Se automatizziamo le attività ma non siamo in grado di estrapolare dati strutturati per misurare e registrare ciò che occorre, abbiamo solo spostato il problema.
Le elaborazioni affidate all’AI possono essere eccezionalmente complesse e una loro velocizzazione non deve comportare la perdita di controllo da parte delle persone.
Il vero potenziale dell’Intelligenza Artificiale emerge quando diventa l’occasione per ridisegnare il modo in cui il lavoro viene svolto cogliendo l’opportunità di rivedere il proprio modello operativo. Il valore viene generato grazie ad una gestione diversa della conoscenza aziendale.
Misurare l'utilizzo non significa misurare il valore
Con la crescita dell’utilizzo dell’AI aumenta inevitabilmente l’attenzione verso i costi.
L’intelligenza artificiale in ambito Business richiede, come altre tecnologie, licenze, infrastrutture e servizi ai quali si aggiunge il consumo di token che sono una nuova voce di spesa da monitorare attentamente.
Una richiesta a un modello AI può costare da pochi centesimi a diversi euro e va considerata come parte di un investimento con un ritorno misurabile. Una AI considerata inizialmente economica può trasformarsi rapidamente in un costo non giustificato o sostenibile se viene utilizzata senza una direzione chiara.
Nell’equazione di questo problema vanno aggiunti i risultati di Business che si intendono raggiungere.
La tecnologia, da sola, non trasforma un’organizzazione e l’AI, in quanto strumento, non è di per sé una strategia.
L'AI è basata su dati di qualità
Esiste poi un aspetto che spesso viene sottovalutato nelle prime fasi di un progetto AI che è la qualità dei dati. Tutti guardano alle iniziative AI ma pochi si chiedono se i dati sono pronti. Più i dati aziendali sono affidabili, aggiornati, coerenti e facilmente accessibili, maggiore sarà la capacità dell’AI di produrre risultati utili.
Se le informazioni sono distribuite in sistemi diversi, duplicate, incomplete o difficili da recuperare, anche gli strumenti più avanzati avranno un’efficacia limitata.
Per molte aziende il primo passo è comprendere se il proprio patrimonio informativo è realmente pronto a supportare un percorso di trasformazione di questa portata.
Accanto alla qualità dei dati non va poi dimenticato il tema della loro governance.
Documenti aziendali, informazioni sui clienti, dati commerciali e know-how interno, sapere come utilizzarli, proteggerli e governarli diventa una condizione indispensabile per sfruttare il potenziale dell’AI senza esporre l’azienda a rischi inutili.
Prima dell'AI serve una strategia
Nei prossimi anni gli strumenti di Intelligenza Artificiale continueranno a evolversi e saranno sempre più accessibili e così la tecnologia, da sola, difficilmente rappresenterà un elemento distintivo.
Il vero vantaggio competitivo nascerà dalla capacità delle aziende di trasformare questa tecnologia in risultati concreti, ripensando i propri processi e organizzazione con una gestione adeguata delle informazioni.
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