Misurare il Valore dell’Intelligenza Artificiale in Azienda: Oltre il Consumo di Token

Negli ultimi anni, molte organizzazioni hanno iniziato ad adottare l’intelligenza artificiale (AI) come strumento strategico per migliorare l’efficienza operativa. Tuttavia, la prima fase di adozione ha portato a un uso eccessivo del consumo di token come indicatore di produttività, dando vita al fenomeno del “tokenmaxxing”, che ha comportato un aumento dei costi senza necessariamente generare valore reale.

È fondamentale comprendere che l’ampia diffusione degli strumenti AI non garantisce automaticamente un ritorno positivo sugli investimenti. L’adozione efficace dell’AI deve essere accompagnata da criteri che valutino la qualità, l’accuratezza e la rilevanza delle applicazioni rispetto agli obiettivi di business. Secondo recenti dati, l’88% dei dipendenti ritiene che l’AI abbia migliorato la loro produttività, con un risparmio medio stimato di circa 2,3 ore al giorno. Tuttavia, sorprendentemente, quattro dipendenti su cinque non sfruttano appieno le potenzialità offerte dall’AI, e il 69% non comprende completamente come applicarla al proprio ruolo. Inoltre, il 60% degli intervistati si sente obbligato a utilizzare l’AI anche quando non è lo strumento più adeguato.

Per affrontare queste sfide e ridurre sprechi e rischi, è necessario un approccio deliberato. È essenziale incentivare l’esperimento, affiancandolo a una formazione mirata e a linee guida per un’adozione attenta ai costi. Le aziende devono fornire indicazioni chiare su quali modelli utilizzare per specifici compiti, ad esempio impiegando modelli più economici per attività routinarie e riservando modelli più potenti per compiti complessi.

Un altro aspetto cruciale è la riprogettazione dei flussi di lavoro per eliminare attriti. Ciò implica automatizzare attività amministrative e ripetitive, integrare AI approvata nei sistemi quotidiani e fornire indicazioni specifiche per ruolo, tenendo conto delle diverse esigenze di governance tra le varie funzioni aziendali. Un costo spesso trascurato è il tempo dedicato a revisionare e correggere gli output generati dall’AI; per questo motivo, la qualità dell’output deve essere integrata nell’architettura dell’AI attraverso processi di revisione e governance, specialmente per decisioni a rischio elevato.

Il cambiamento richiesto è anche culturale. È necessario fornire chiarezza su quando e come utilizzare l’AI, sviluppando politiche e programmi di formazione continuativi che traducano le regole in comportamenti quotidiani. Inoltre, è fondamentale garantire visibilità tecnica e di governance, evitando frizioni che possano portare all’adozione di soluzioni non controllate.

Le organizzazioni che creano valore pongono domande diverse rispetto a quelle focalizzate esclusivamente sul consumo di token. Si chiedono se il lavoro sia più accurato, se le decisioni siano migliori, se vengano utilizzati i modelli più adeguati per ogni compito e se si ottengano risultati di qualità ottimizzando i costi. Quando ai dipendenti vengono forniti strumenti, contesto e fiducia adeguati, la produttività e il ritorno sull’investimento tendono a seguire in modo più sostenibile.