Governance e ROI nell’Intelligenza Artificiale: Le Sfide delle Imprese Italiane

Negli ultimi anni, le imprese italiane hanno incrementato significativamente gli investimenti in intelligenza artificiale (AI), ma spesso l’adozione di queste tecnologie avviene più rapidamente rispetto alla loro capacità di misurarne, governarne e spiegare il valore. Questo fenomeno è evidente anche a livello internazionale, dove, ad esempio, nel Regno Unito, sono stati annunciati oltre 6 miliardi di sterline di nuovi investimenti legati all’AI durante la London Tech Week. Il Regno Unito vanta il più grande settore AI d’Europa e il terzo a livello globale.

L’AI viene utilizzata in vari ambiti, dal customer service alla gestione della conoscenza, fino allo sviluppo software e alle operazioni interne. Le implementazioni spaziano da singoli copiloti a sistemi integrati nei flussi di lavoro, capaci di effettuare più chiamate a modelli e recuperare informazioni per completare un singolo task. Tuttavia, la misurazione del ritorno sugli investimenti è complessa: l’uso dell’AI può essere distribuito tra diversi dipartimenti e applicazioni, e i benefici possono variare dal tempo risparmiato al miglioramento della qualità e all’incremento dei ricavi.

Un problema significativo è la mancanza di una visione unica del valore generato dall’AI. Le spese possono frammentarsi tra licenze, modelli, infrastrutture e servizi a consumo, portando a perdite significative. Secondo alcune stime, le grandi imprese del Regno Unito potrebbero perdere fino a 67 miliardi di sterline all’anno per iniziative di trasformazione e AI che non raggiungono gli obiettivi prefissati. Inoltre, solo il 31% delle aziende che utilizzano l’AI riporta un ritorno positivo.

La governance gioca un ruolo cruciale nella misurazione del ROI. La visibilità dei costi è vista come il principale ostacolo dal 51% dei leader IT, seguita dalla complessità della governance, indicata dal 47%. Esiste una discrepanza tra la fiducia percepita nella governance di ambienti come Microsoft 365 e la realtà: il 29% degli intervistati segnala che strumenti AI hanno rivelato dati sensibili interni che non avrebbero dovuto essere accessibili.

I gap di governance generano costi nascosti e rischi, come strumenti duplicati e rilavorazioni, oltre a tempo speso per garantire l’affidabilità degli output. Per recuperare il controllo, è necessario avere visibilità sull’uso e sui costi, responsabilità chiare sugli esiti e un ambiente informativo ben governato. Ciò include la riduzione dei contenuti ridondanti, una gestione appropriata degli accessi e l’identificazione di fonti autorevoli.

Le pratiche operative degli impiegati, come distinguere bozze da materiale approvato e registrare decisioni, possono favorire interpretazioni corrette da parte di persone e sistemi AI. Gli strumenti che catturano contesto devono rispettare le stesse regole di privacy e accesso delle informazioni generate. La domanda per i leader non è più solo se investire in AI, ma se hanno sufficiente visibilità e controllo per comprendere dove l’AI crea valore e dove genera costi.

In conclusione, chi saprà spiegare cosa fa l’AI, quanto costa e quali benefici misurabili produce, sarà meglio posizionato per scalare le soluzioni. Le aziende italiane devono affrontare queste sfide per ottimizzare i loro investimenti in intelligenza artificiale e garantire un ritorno positivo.