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

Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale (AI) ha conquistato un ruolo centrale nel panorama aziendale, con le imprese italiane che aumentano significativamente i loro investimenti. Tuttavia, la rapida adozione dell’AI spesso supera la capacità delle aziende di misurarne, governarne e spiegare il valore. Questo gap di governance può compromettere il ritorno sugli investimenti (ROI) delle iniziative legate all’AI.

Recenti dati dal Regno Unito rivelano che sono stati annunciati oltre 6 miliardi di sterline di nuovi investimenti in AI durante la London Tech Week, rendendo il paese il leader europeo nel settore. L’AI trova applicazione in vari ambiti, dal customer service allo sviluppo software, passando per le operazioni interne. Tuttavia, la misurazione del ROI rimane una sfida complessa. L’uso dell’AI è spesso distribuito tra diversi dipartimenti e applicazioni, e i benefici possono variare dal tempo risparmiato al miglioramento della qualità, fino all’incremento dei ricavi.

Un aspetto critico è la mancanza di una definizione chiara di cosa costituisca il successo. Senza questo, le aziende rischiano di misurare l’attività anziché il valore reale generato. Inoltre, la spesa per l’AI può frammentarsi tra licenze, modelli e servizi, rendendo difficile avere una visione chiara del valore complessivo.

Secondo uno studio, le grandi imprese del Regno Unito perdono annualmente circa 67 miliardi di sterline a causa di iniziative di AI che non raggiungono gli obiettivi prefissati. In un campione di 500 decision maker senior, solo il 31% delle aziende che utilizzano l’AI ha riportato un ritorno positivo sugli investimenti.

La governance gioca un ruolo cruciale nella misurazione del ROI. Il 51% dei leader IT ha indicato la visibilità dei costi come il principale ostacolo, seguito dalla complessità della governance (47%). Inoltre, la percezione di fiducia nei sistemi di governance, come Microsoft 365, può divergere dalla realtà; il 29% degli intervistati ha segnalato che strumenti di AI hanno esposto dati sensibili che non avrebbero dovuto essere accessibili.

I gap di governance possono generare costi nascosti, tra cui strumenti duplicati e rilavorazioni, oltre a richiedere tempo per stabilire l’affidabilità degli output. Per recuperare il controllo, le aziende devono avere una visibilità chiara sull’uso e sui costi dell’AI, responsabilità definite e un ambiente informativo ben governato. Ciò include la riduzione dei contenuti obsoleti, la gestione appropriata degli accessi e l’identificazione di fonti autorevoli.

Le pratiche operative degli impiegati sono fondamentali: distinguere tra bozze e materiale approvato, aggiornare tracker e priorità, registrare decisioni e mantenere fonti affidabili favorisce interpretazioni corrette sia da parte delle persone che dei sistemi AI. Gli strumenti che catturano contesto devono seguire le stesse regole di privacy e accesso delle informazioni generate.

La domanda per i leader non è più se investire in AI, ma se hanno sufficiente visibilità e controllo per capire dove l’AI crea valore e dove genera costi. Chi sarà in grado di spiegare chiaramente cosa fa l’AI, quanto costa e quali benefici produce sarà meglio posizionato per scalare le soluzioni e ottenere un ROI positivo.