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

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

Negli ultimi anni, l’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) ha preso piede in molte organizzazioni, portando a un uso crescente del consumo di token come indicatore di produttività. Tuttavia, questo approccio, noto come “tokenmaxxing”, non è sufficiente per misurare il reale valore generato dall’AI. È fondamentale che l’adozione di strumenti AI sia accompagnata da criteri che valutino la qualità, l’accuratezza e la rilevanza delle applicazioni rispetto agli obiettivi di business.

Percezione dei Dipendenti sull’AI

Secondo recenti dati, l’88% dei dipendenti ritiene che l’AI abbia apportato benefici al loro lavoro, stimando un risparmio medio di circa 2,3 ore al giorno. Tuttavia, una realtà preoccupante emerge: quattro dipendenti su cinque non sfruttano appieno le potenzialità offerte dall’AI, e il 69% non comprende del tutto come applicarla al proprio ruolo. Inoltre, il 60% degli intervistati si sente costretto a utilizzare l’AI anche quando non è lo strumento più adeguato.

Un Approccio Deliberato all’Adozione dell’AI

Per ridurre sprechi e rischi, è necessario adottare un approccio deliberato. Ciò implica incentivare l’esperimento con l’AI, ma anche fornire formazione mirata e linee guida per un’adozione consapevole. È importante indicare quali modelli utilizzare per specifiche attività: modelli più economici per compiti routinari e modelli più potenti per compiti complessi.

Riprogettazione dei Flussi di Lavoro

I principali guadagni di produttività derivano dalla riprogettazione dei flussi di lavoro. Automatizzare attività amministrative e ripetitive, integrare AI approvata nei sistemi quotidiani e fornire indicazioni specifiche per ruolo sono strategie chiave. È essenziale considerare i requisiti di governance differenti tra le varie funzioni aziendali.

Costi Nascosti dell’AI

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 ad alto rischio. La verifica automatizzata e parametrizzata per ruolo è fondamentale per garantire risultati di qualità.

Cambiamento Culturale Necessario

Il cambiamento richiesto non è solo tecnico, ma anche culturale. È fondamentale fornire chiarezza su quando e come utilizzare l’AI, implementare politiche e formazione continua che traducano le regole in comportamenti quotidiani. Inoltre, è importante garantire visibilità tecnica e di governance per evitare frizioni che possano portare all’adozione di soluzioni non controllate.

Domande Chiave per Creare Valore con l’AI

Le organizzazioni che mirano a creare valore devono porsi domande diverse rispetto a quelle focalizzate unicamente sul consumo di token. È il lavoro più accurato? Le decisioni sono migliori? Si utilizzano i modelli più adeguati per ogni compito? 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 seguono in modo più sostenibile.