Usare l’intelligenza artificiale

Investimenti in AI generativa tra promesse e realizzazioni

Cominciano ad essere disponibili dati e survey sui costi e sul reale impatto delle AI generative nei processi di automazione aziendale. Il panorama è ancora incerto e le valutazioni di investimento devono essere elaborate senza cedere alle promesse del pressante marketing sulle soluzioni da implementare. I costi sono ancora alti, gli impatti sembrano essere maggiormente rilevabili sulle attività dei singoli che sui processi delle organizzazioni. Le prestazioni degli umani inesperti si avvicinano a quelle degli umani esperti: gli stipendi livelleranno in basso?  Competere per posizioni esperte diventerà più complesso.

I costi sono ancora alti: la difficoltà di valutare gli investimenti

L’intelligenza artificiale generativa (AI) è stata accolta con grande entusiasmo come una delle tecnologie più trasformative dell’era moderna. Tuttavia, mentre molte aziende hanno già avviato progetti basati sull’AI generativa, emergono crescenti incertezze riguardo alla reale capacità di questa tecnologia di generare un ritorno sugli investimenti (ROI) significativo e sostenibile. 

Un recente rapporto di Gartner evidenzia come i costi di implementazione di soluzioni di automazione basati sulla IA generative sia ancora alto.

Figura 1 Fonte: Gartner (luglio 2024)

Secondo un recente rapporto di Gartner, almeno il 30% dei progetti di AI generativa sarà abbandonato entro la fine del 2025 a causa di problemi quali la scarsa qualità dei dati, controlli del rischio inadeguati, costi crescenti e un valore commerciale poco chiaro. Questo scenario riflette una crescente preoccupazione tra i dirigenti aziendali, impazienti di vedere ritorni sugli investimenti, ma spesso delusi dalla difficoltà di dimostrare un valore tangibile. Infatti, il principale ostacolo all’adozione dell’AI, riportato dal 49% dei partecipanti al sondaggio di Gartner, è la difficoltà di stimare e dimostrare il valore dei progetti AI.

Figura 2 Principali Barriere all'Implementazione delle Tecniche AI (Somma dei Primi 3 Ranks). Fonte: Gartner (maggio 2024)
Alcuni segnali di efficacia

Nonostante le incertezze, alcune organizzazioni hanno riportato risultati positivi dall’adozione dell’AI generativa. In un sondaggio condotto da Gartner tra settembre e novembre 2023, le aziende che hanno implementato l’AI generativa hanno registrato in media un aumento del 15,8% dei ricavi, un risparmio sui costi del 15,2% e un miglioramento della produttività del 22,6%. Questi risultati suggeriscono che, se utilizzata correttamente, l’AI generativa può effettivamente contribuire a migliorare l’efficienza 

Le ricerche indicano che l’AI generativa è più efficace in attività che richiedono creatività e ideazione, piuttosto che in processi aziendali complessi. Un esperimento condotto da Boston Consulting Group (BCG) ha dimostrato che l’AI generativa, utilizzata per compiti creativi (mailing, advertising, marketing), ha migliorato le prestazioni dei partecipanti del 40% rispetto a coloro che non l’hanno utilizzata. Tuttavia, quando la stessa tecnologia è stata applicata a compiti di problem solving aziendale, i risultati sono stati inferiori del 23% rispetto al gruppo di controllo che non ha utilizzato l’AI. 

Questo tipo di misurazioni evidenziano come sia necessaria una corretta valutazione di come le IA generative, all’attuale stato di sviluppo, possano contribuire all’incremento della produttività e delle prestazioni. Mentre infatti le prestazioni di livello umano inesperto (sintesi documentale, creazione testi aziendali di routine, presentazioni, note, sintesi di riunioni, raccolta e organizzazione di informazioni, supporto alla scrittura di codice) possono essere supportate se non addirittura migliorate dalla IA il livello umano esperto legato alla capacità di definizione del problema e di individuazione di soluzioni non è ancora alla loro portata. 

Sembra quindi che l’uso delle IA generative, in questo momento, possa essere utilizzato, più a livello di singolo lavoratore che di sistema organizzato, come un’assistente poco esperto ma instancabile a cui delegare attività di routine. Per queste sue specificità, come fa notare Jerry Kaplan, saranno soprattutto i meno esperti e competenti, per ora a beneficiare della tecnologia generativa con impatti sull’andamento dei salari e sulla maggiore competizione tra i più esperti e specialisti. Grazie alle IA generative probabilmente le aziende potranno avvalersi di personale meno specializzato con prestazioni assistite di maggiore qualità ed efficacia.

Troppe promesse commerciali

L’entusiasmo attorno all’AI generativa è in parte alimentato dalla comunicazione commerciale che ne enfatizza le potenzialità, talvolta sovrastimando le sue capacità. Daron Acemoglu, professore al MIT, conferma come, a suo parere, molte delle analisi ottimistiche non considerano appieno i costi di implementazione e le difficoltà nel tradurre l’automazione in benefici economici diretti. Questa discrepanza tra aspettative e realtà rende necessario un approccio più cauto e realistico da parte delle aziende.

Acemoglu evidenzia come la valutazione debba essere incentrata sull’individuazione di quali parti del processo produttivo possano essere impattate a breve termine in termini di produttività e riduzione dei costi. Molte attività produttive quali, ad esempio, le manifatturiere, trasporti, servizi pubblici hanno ancora molti aspetti imprevedibili legati alle interazioni con il mondo reale. Nel breve periodo saranno impattati solo i lavori mentali puri (i lavori di concetto si diceva un tempo) e in realtà tali attività non hanno un impatto prevaricante nella catena del valore rispetto alle altre attività.

I numeri delle ricerche più affidabili stimano in circa 20% in termini di quota di valore aggiunto in termini di importanza economica dei compiti che svolgiamo nel processo produttivo potrebbe essere trasformato o fortemente influenzato dall’AI, conclude Acemoglu.

In questo contesto, è cruciale per i leader aziendali adottare un approccio pragmatico, basato su una chiara comprensione dei compiti che l’AI può svolgere efficacemente e su una gestione del cambiamento che prepari l’organizzazione a integrare questa tecnologia in modo sostenibile.

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