In Breve
- Qual è l'importanza di misurare il valore dell'AI in azienda?
- Misurare il valore dell'AI è fondamentale per garantire che l'adozione degli strumenti tecnologici porti a reali benefici e ottimizzazioni nei processi lavorativi.
- Come può l'AI migliorare la produttività?
- L'AI può migliorare la produttività automatizzando attività ripetitive e amministrative, consentendo ai dipendenti di concentrarsi su compiti più strategici.
- Quali sono i principali rischi nell'uso dell'AI?
- I principali rischi includono l'uso inappropriato degli strumenti, la mancanza di formazione e la qualità scadente degli output generati dall'AI.
Introduzione
L’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) nelle organizzazioni ha portato molte aziende a considerare il consumo di token come un indicatore di produttività. Tuttavia, questo approccio, noto come “tokenmaxxing”, ha dimostrato di non essere sufficiente per generare valore reale. È fondamentale accompagnare l’adozione dell’AI con criteri che valutino la qualità, l’accuratezza e la rilevanza delle applicazioni in relazione agli obiettivi di business.
Il Percepito Beneficio dell’AI
Secondo recenti studi, l’88% dei dipendenti ritiene che l’AI abbia apportato benefici al proprio lavoro, stimando un risparmio medio di circa 2,3 ore al giorno. Tuttavia, è preoccupante notare che quattro dipendenti su cinque non sfruttano appieno le potenzialità offerte da questi strumenti. Inoltre, il 69% non comprende completamente come l’AI possa essere applicata nel proprio ruolo, e il 60% si sente costretto a utilizzare l’AI anche quando non è la soluzione più adeguata.
Un Approccio Deliberato all’Adozione dell’AI
Per ridurre gli sprechi e i rischi associati all’uso dell’AI, è necessario adottare un approccio deliberato. Ciò implica incentivare l’innovazione attraverso esperimenti, ma anche fornire formazione mirata e linee guida per un’adozione attenta ai costi. È essenziale indicare quali modelli utilizzare per specifici compiti: ad esempio, modelli più economici per attività routinarie e modelli più avanzati per compiti complessi.
Riprogettare i Flussi di Lavoro
I principali guadagni di produttività derivano dalla riprogettazione dei flussi di lavoro per eliminare attriti. Automatizzare attività amministrative e ripetitive, integrare l’AI approvata nei sistemi quotidiani e fornire indicazioni specifiche per ruolo sono passi fondamentali. È importante tenere conto dei requisiti di governance che possono variare tra le diverse funzioni aziendali.
La Qualità dell’Output AI
Un costo spesso trascurato è il tempo dedicato alla revisione e correzione degli output generati dall’AI. Pertanto, è cruciale che la qualità dell’output diventi parte integrante dell’architettura dell’AI, attraverso processi di revisione e governance, specialmente per decisioni ad alto rischio. Passaggi di verifica automatizzati e parametrizzati per ruolo possono contribuire a migliorare l’affidabilità dei risultati.
Cambiamento Culturale Necessario
Il cambiamento richiesto non è solo tecnico, ma anche culturale. È fondamentale fornire chiarezza su quando e come utilizzare l’AI, implementando politiche e formazione continue che traducano le regole in comportamenti quotidiani. Inoltre, la visibilità tecnica e di governance deve essere garantita per evitare frizioni che possano portare all’adozione di soluzioni non controllate.
Domande Fondamentali per Creare Valore
Le organizzazioni che vogliono creare valore devono porsi domande diverse rispetto a quelle focalizzate unicamente sul consumo di token. È importante chiedersi se il lavoro è più accurato, se le decisioni sono migliori, se si utilizzano i modelli più adeguati per ogni compito e se si ottengono risultati di qualità ottimizzando i costi. Quando ai dipendenti vengono forniti strumenti, contesto e fiducia adeguati, la produttività e il ritorno sull’investimento possono seguire in modo più sostenibile.