Valutare il valore dell’AI in azienda: oltre il consumo di token

La crescente adozione dell’intelligenza artificiale (AI) nelle aziende ha portato a un approccio iniziale focalizzato sul consumo di token come indicatore di produttività. Tuttavia, questo metodo, noto come “tokenmaxxing”, ha dimostrato di non essere sufficiente per garantire un reale valore aggiunto alle organizzazioni. È fondamentale adottare criteri che valutino la qualità, l’accuratezza e la rilevanza delle applicazioni AI rispetto agli obiettivi di business.

Recenti studi rivelano che l’88% dei dipendenti percepisce un beneficio dall’uso dell’AI, stimando un risparmio medio di circa 2,3 ore al giorno. Tuttavia, sorprendentemente, quattro dipendenti su cinque non sfruttano appieno le potenzialità di questi strumenti. Inoltre, il 69% non comprende del tutto come l’AI possa essere applicata al proprio ruolo, mentre il 60% si sente costretto a utilizzare l’AI anche quando non è lo strumento più adeguato.

Per affrontare queste problematiche e ridurre sprechi e rischi, è necessario adottare un approccio deliberato. Ciò implica incentivare l’innovazione attraverso esperimenti, ma affiancandoli a una formazione mirata e a linee guida per un’adozione consapevole dei costi. È importante fornire indicazioni chiare su quali modelli utilizzare per specifici compiti: modelli più economici per attività routinarie e modelli più complessi per compiti che richiedono maggiore potenza di calcolo.

I principali guadagni di produttività derivano dalla riprogettazione dei flussi di lavoro, eliminando attriti e automatizzando attività amministrative e ripetitive. Integrare AI approvata nei sistemi quotidiani e fornire indicazioni specifiche per ruolo sono passi cruciali, tenendo conto dei diversi requisiti di governance tra le varie funzioni aziendali.

Un costo spesso trascurato è il tempo dedicato a revisionare e correggere gli output generati dall’AI. Pertanto, è essenziale che la qualità dell’output diventi parte integrante dell’architettura dell’AI, attraverso processi di revisione e governance per decisioni a rischio elevato, oltre a passaggi di verifica automatizzati e parametrizzati per ruolo.

Il cambiamento necessario è anche culturale. Le organizzazioni devono fornire chiarezza su quando e come utilizzare l’AI, implementando politiche e formazione continua che traducano le regole in comportamenti quotidiani. È fondamentale garantire visibilità tecnica e di governance senza creare frizioni che possano portare all’adozione di soluzioni non controllate.

Le aziende che riescono a creare valore pongono domande diverse rispetto a quelle che si concentrano esclusivamente sul consumo di token. Si chiedono: il lavoro è più accurato? Le decisioni sono migliorate? Si utilizzano i modelli più adeguati per ogni compito? Si ottengono risultati di qualità ottimizzando i costi? Quando ai dipendenti vengono forniti gli strumenti, il contesto e la fiducia necessari, la produttività e il ritorno sull’investimento seguono in modo più sostenibile.