Ai, un progetto su tre finirà nel cestino
Entro il 2025, un progetto di intelligenza artificiale su tre finirà nel cestino perché i costi supereranno i benefici. È l’allarme lanciato da Gartner, multinazionale che si occupa di consulenza strategica, ricerca di mercato e analisi nel campo della tecnologia, che suona come una doccia fredda per tutte quelle aziende che stanno puntando sull’Ai senza avere una chiara strategia di ritorno sugli investimenti (Roi).
Ma come si misura il Roi dell’intelligenza artificiale quando ancora non si hanno tutti i pezzi del puzzle? Quattro suggerimenti arrivano da Sap Concur, che lavora nella gestione integrata di viaggi, spese e fatture, per evitare passi falsi e ottenere un reale valore aggiunto:
1. Giocare su più fronti come un decatleta olimpico
L’Ai può portare grandi ritorni, ma solo se l’azienda riesce a eccellere in più campi contemporaneamente. Non basta avere un buon modello, secondo Deloitte, servono dati di alta qualità, monitoraggio continuo delle performance e misure di sicurezza e governance impeccabili. Proprio come un decatleta che si destreggia in dieci discipline, anche qui bisogna mantenere standard elevati su più fronti per avere successo.
2. Cercare successi rapidi e partire da lì
Invece di inseguire il sogno di rivoluzionare l’azienda da un giorno all’altro, è meglio concentrarsi su piccoli risultati concreti e far leva su quelli per convincere gli stakeholder a ulteriori investimenti. Spesso il calcolo del Roi dell’Ai è più un’arte che una scienza, e il vero trucco sta nel bilanciare costi e benefici non solo finanziari, ma anche strategici. Alla fine, gli investimenti più lungimiranti in dati, tecnologie e competenze daranno frutti, ma solo se supportati da un’analisi solida fin dall’inizio.
3. Personalizzare le metriche
Ogni azienda è diversa, così come lo sono gli effetti dell’intelligenza artificiale. Per questo, il Roi non si misura con lo stesso metro per tutti. Alcuni benefici potrebbero non comparire nei fogli di calcolo tradizionali o nei Kpi (gli indicatori chiave di prestazione) abituali, ma potrebbero manifestarsi in miglioramenti di qualità, innovazione o conformità. Non si tratta di una corsa veloce, ma di una maratona.
4. Non dimenticare il fattore umano
L’Ai non è solo una questione di algoritmi e dati, ma di persone. Le aziende spesso incontrano difficoltà perché mancano di personale qualificato, necessario per gestire e implementare l’intelligenza artificiale. La buona notizia? Investire in Ai può attrarre giovani talenti. Non si tratta di sostituire le persone, ma di farle lavorare insieme per migliorare l’efficienza e colmare il gap di competenze.
Per avere successo con i nuovi sviluppi dell’Ai, dunque, non si può ragionare per compartimenti stagni. I progetti migliori nascono dalla collaborazione tra diversi dipartimenti. Per Sap, “capire l’equazione giusta del Roi significa trovare il giusto mix tra le scelte. Solo così l’intelligenza artificiale può diventare un vero motore di crescita e innovazione per l’azienda”.