Governance e ROI dell’Intelligenza Artificiale: Come le Aziende Possono Evitare Perdite

Negli ultimi anni, le imprese hanno incrementato significativamente gli investimenti in intelligenza artificiale (AI), ma spesso la loro capacità di misurare, governare e spiegare il valore di tali investimenti non riesce a tenere il passo con l’adozione della tecnologia. Durante la London Tech Week, il Regno Unito ha annunciato oltre 6 miliardi di sterline di nuovi investimenti legati all’AI, posizionandosi come il più grande mercato AI in Europa e il terzo a livello globale.

L’AI trova applicazione in diversi settori, dal customer service e knowledge management allo sviluppo software e alle operazioni interne. Le implementazioni variano da semplici copiloti a agenti integrati nei flussi di lavoro, capaci di effettuare più chiamate a modelli, recuperare informazioni e compiere azioni per completare un singolo task. Tuttavia, misurare il ritorno sugli investimenti (ROI) dell’AI risulta complesso. L’uso della tecnologia può essere disperso tra vari dipartimenti, applicazioni e workflow, mentre i benefici possono spaziare dal tempo risparmiato al miglioramento della qualità, riduzione del rischio o incremento dei ricavi. Senza una chiara definizione di cosa costituisce il successo, le aziende rischiano di misurare l’attività anziché il valore reale generato.

Le spese legate all’AI possono frammentarsi tra licenze, modelli, infrastrutture e servizi a consumo, rendendo difficile avere una visione unica del valore generato. Secondo recenti studi, le grandi imprese del Regno Unito potrebbero perdere annualmente fino a 67 miliardi di sterline per iniziative di trasformazione e AI che non raggiungono gli obiettivi prefissati. Inoltre, in un campione di 500 decision maker senior, solo il 31% delle aziende che utilizzano AI ha riportato un ritorno positivo.

Un fattore cruciale che incide sulla misurazione del ROI è la governance. La visibilità dei costi è vista come l’ostacolo principale dal 51% dei leader IT, seguita dalla complessità della governance, indicata dal 47%. Esiste una discrepanza tra la fiducia percepita e la realtà: sebbene molti credano che la governance di ambienti come Microsoft 365 sia adeguata per supportare l’AI, il 29% ha segnalato che strumenti AI hanno esposto dati interni sensibili che non avrebbero dovuto essere accessibili, mentre l’8% non è sicuro di quanto accaduto.

I gap di governance possono generare costi nascosti e rischi, tra cui strumenti duplicati, convalide aggiuntive, rilavorazioni e indagini sulla sicurezza, oltre al tempo speso per stabilire l’affidabilità di un output. Per recuperare il controllo, le aziende devono garantire visibilità sull’uso e sui costi, stabilire responsabilità chiare sugli esiti e creare un ambiente informativo ben governato. Ciò include la riduzione dei contenuti ridondanti e obsoleti, la gestione appropriata degli accessi e l’identificazione di fonti autorevoli.

Le pratiche operative degli impiegati, come distinguere bozze da materiale approvato, aggiornare tracker e priorità, registrare decisioni e mantenere fonti autorevoli, favoriscono interpretazioni corrette sia da parte delle persone che dei sistemi AI. Gli strumenti che catturano contesto devono rispettare le stesse regole di privacy, conservazione e accesso delle informazioni che generano.

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, dove genera costi e quali decisioni devono essere prese di conseguenza. Chi sarà in grado di spiegare cosa fa l’AI, quanto costa e quali benefici misurabili produce, sarà meglio posizionato per scalare le soluzioni.