Governance e ROI dell’Intelligenza Artificiale: Un’Analisi Necessaria

Negli ultimi anni, le aziende hanno incrementato significativamente gli investimenti nell’intelligenza artificiale (AI), ma spesso l’adozione di queste tecnologie avviene più rapidamente rispetto alla loro capacità di misurare, governare e spiegare il valore generato. Recentemente, durante la London Tech Week, sono stati annunciati oltre 6 miliardi di sterline di nuovi investimenti in AI nel Regno Unito, che si conferma come il paese con il più grande settore AI in Europa e il terzo a livello globale.

L’AI trova applicazione in vari ambiti, dal customer service e knowledge management allo sviluppo software e alle operazioni interne. Le implementazioni si sono evolute da semplici copiloti a veri e propri 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 risulta complesso. L’uso dell’AI può essere distribuito tra diversi dipartimenti, applicazioni e workflow, con benefici che spaziano dal tempo risparmiato al miglioramento della qualità, dalla riduzione del rischio all’incremento dei ricavi.

Un aspetto critico è che senza una chiara definizione di cosa costituisce il successo, le aziende rischiano di misurare l’attività anziché il valore reale generato. La spesa per l’AI può frammentarsi tra licenze, modelli, infrastrutture e servizi, rendendo difficile avere una visione unica del valore creato. Si stima che le grandi imprese del Regno Unito perdano circa 67 miliardi di sterline all’anno a causa di iniziative di trasformazione e AI che non raggiungono gli obiettivi prefissati. Inoltre, un’indagine su 500 decision maker senior ha rivelato che solo il 31% delle aziende che utilizzano l’AI riporta un ritorno positivo.

La governance gioca un ruolo fondamentale nella misurazione del ROI. Secondo il 51% dei leader IT, la visibilità dei costi rappresenta l’ostacolo principale, seguita dalla complessità della governance, indicata dal 47% degli intervistati. 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% segnala che strumenti di AI hanno rivelato dati interni sensibili che non avrebbero dovuto essere accessibili, mentre l’8% non è certo se ciò sia avvenuto.

I gap di governance possono generare costi nascosti oltre al rischio di violazioni della sicurezza, inclusi strumenti duplicati, convalide aggiuntive, rilavorazioni e indagini sulla sicurezza. Per recuperare il controllo, le aziende necessitano di una visibilità chiara sull’uso e sui costi dell’AI, responsabilità ben definite sugli esiti e un ambiente informativo ben governato. Ciò implica la riduzione di contenuti ridondanti e obsoleti, una 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 sfida per i leader non è più solo se investire in AI, ma se dispongono della visibilità e del controllo necessari per comprendere dove l’AI crea valore, dove genera costi e quali decisioni devono essere prese di conseguenza. Chi saprà spiegare cosa fa l’AI, quanto costa e quali benefici misurabili produce sarà meglio posizionato per scalare le soluzioni.