Una Guida per gli Operatori per Generare ROI dall’AI

Per tutti i suoi vantaggi, il boom dell’intelligenza artificiale ha anche creato una sfida fondamentale per gli operatori. Nonostante gli investimenti significativi nell’adozione dell’AI, molti operatori non vedono ancora materializzare un ROI significativo sul bilancio.

In effetti, mentre la spesa globale su AI è prevista raggiungere 632 miliardi di dollari entro il 2028, un’analisi di MIT ha trovato che solo circa il 5% dei progetti pilota di AI aziendali producono ritorni finanziari misurabili, con la grande maggioranza che genera poco o nessun ROI. Questo gap ha creato una pressione crescente sugli operatori per tradurre i dollari in impatto, spesso portando a risorse sprecate in progetti pilota falliti o investimenti precipitosi in soluzioni che sembrano promettenti sulla carta ma si rivelano insufficienti nella pratica.

La realtà è che il successo nell’era dell’AI non sarà definito semplicemente dalla novità o dalla sofisticazione di una nuova tecnologia, ma da quanto i team possono essere discernenti nel comprendere le loro sfide fondamentali e scegliere soluzioni abilitate dalla tecnologia che producono valore reale. Non esiste una soluzione universale per farlo bene, ma alcune considerazioni possono aiutare a far muovere il team nella direzione giusta.

Evitare la Tassa di Urgenza

Uno dei principali ostacoli al ROI dell’AI è lasciare che la paura di essere lasciati indietro guidi la presa di decisioni. Quando questa mentalità influenza la strategia, le organizzazioni possono pagare una tassa di urgenza, bruciando tempo, energia e risorse nel tentativo di stare al passo con le ultime tendenze.

Forze interne ed esterne possono scatenare quella pressione. Quando la dirigenza vede un concorrente che pubblicizza una nuova capacità AI, può seguire una rapida discesa nella trappola del confronto, e ciò che inizia come desiderio di rimanere rilevanti si trasforma rapidamente in una gara reattiva per rispondere.

Gli investimenti effettuati da questo punto di partenza falliscono per molti motivi, ma uno dei più comuni è l’insufficiente preparazione. Mentre un concorrente può offrire un prodotto o servizio simile, la fondazione dei dati o la maturità operativa di un’organizzazione potrebbero non essere abbastanza forti per supportare la stessa tecnologia, trasformando ciò che sembra un movimento strategico in una scommessa rischiosa.

È per questo che i manager e i direttori più vicini alle operazioni quotidiane sono spesso nella posizione migliore per informare le decisioni tecnologiche. Quando una tecnologia apparentemente indispensabile arriva sul mercato, questi team dovrebbero essere incaricati di valutare innanzitutto se esiste un problema chiaro che possa risolvere e se l’organizzazione è veramente pronta a supportarlo. Perché capiscono dove esiste attrito, dove il tempo viene perso e dove la tecnologia potrebbe avere un impatto, possono aiutare a radicare le decisioni AI nella realtà operativa piuttosto che inseguire la novità.

Eseguire un’Audit di Bicicletta

Un altro comune ostacolo all’acquisto di tecnologie è l’acquisto eccessivo. Ciò differisce dalla tassa di urgenza perché si verifica dopo aver determinato che esiste un vero bisogno e che si è operativamente pronti per acquistare una soluzione AI. A questo punto, la domanda diventa non “abbiamo bisogno di qualcosa” ma “cosa abbiamo realmente bisogno”?

Questo problema è particolarmente diffuso in settori legati al passato come la logistica, che è passata da 0 a 60 con le possibilità tecnologiche negli ultimi anni. Dove una volta la nostra sfida era affrontare complessità moderne con sistemi e processi obsoleti, oggi è scegliere dalle infinite liste dei desideri tecnologici disponibili da fornitori terzi o attraverso lo sviluppo interno.

Un “Audit di Bicicletta” può aiutare enormemente prima di raggiungere il punto di acquisto. Sfida i responsi delle decisioni a rispondere a una semplice domanda: Abbiamo bisogno di una Ferrari o di una bicicletta? I team tecnologici ambiziosi amano sognare in grande, e i fornitori terzi tipicamente mirano a offrire la loro soluzione di livello superiore fin dall’inizio. Entrambe sono valide, ma investire in una soluzione di livello Ferrari non ha senso quando una bicicletta può portarti dove devi andare.

Audit con Metriche

Un modo per prendere quella decisione è capire il problema che si sta cercando di risolvere attraverso tre livelli di metriche: Primarie, Secondarie e Terziarie. Valutare tutte e tre insieme aiuta a chiarire dove esiste attrito, cosa sembra la prestazione ottimale a ciascun livello e quanto investimento è necessario per colmare il gap.

Le metriche terziarie rappresentano i comportamenti operativi di base. Spesso le inefficienze significative vivono a questo livello, e le soluzioni di livello bicicletta che consentono miglioramenti come la cattura dei dati più puliti e l’esecuzione più efficiente possono avere un grande impatto con un investimento relativamente piccolo.

Le metriche secondarie riflettono i veri driver di prestazione — pensa ai tassi di conversione dei clienti e ad altri leve che i team possono influenzare attraverso una maggiore produttività. Risolvere le inefficienze a questo livello richiede generalmente qualcosa di più avanzato di una bicicletta ma meno complesso di una Ferrari, come un’automazione sofisticata che possa gestire set di dati più grandi.

Le metriche primarie sono le grandi pietre come il fatturato. È qui che le soluzioni di livello Ferrari tendono ad apparire. È generalmente una tecnologia ad alto prezzo che promette un impatto materiale sul bilancio. Sebbene valga la pena esplorarle, è fondamentale ricordare che a meno che le sfide secondarie e terziarie non siano affrontate per prime, queste soluzioni possono non raggiungere il loro vero potenziale ROI.

Gli investimenti più piccoli e mirati ai livelli inferiori sono spesso il miglior posto per iniziare perché tendono a produrre risultati rapidi. Creano anche opportunità per imparare cosa funziona fornendo guadagni incrementali che si sommano nel tempo, aiutando infine a costruire verso lo stesso o maggiore impatto totale degli investimenti più grandi, con molto meno rischio.

Insieme, l’Audit di Bicicletta e questo framework di metriche a tre livelli aiutano le organizzazioni a mitigare il rischio ridimensionando le soluzioni ai problemi reali. Il punto non è evitare l’AI avanzata, ma iniziare con piccoli passi risolvendo i problemi più impattanti con il minor investimento richiesto e scalando da lì.

Essere Strategici con i Partner di Avvio

La recente ondata di capitali di rischio legati all’AI ha inondato il mercato di nuovi startup. Questi disruptor arriveranno con presentazioni che promettono innovazione e risultati abbastanza convincenti da convincere anche i team di procurement più discernenti.

Ma compratori, attenzione: sia i prodotti che le persone dietro molti di questi nuovi arrivati sono spesso non testati. Diventare un adottatore precoce porta un rischio intrinseco, incluso il fatto che potreste involontariamente costruire il prodotto insieme a loro. Sebbene ciò possa offrire vantaggi, dovrebbe essere una scelta consapevole — perché quando si tenta di spostare l’ago della bilancia su problemi con implicazioni finanziarie reali, spendere risorse preziose per aiutare un fornitore a perfezionare la sua ultima aggiornamento può introdurre mal di testa non necessari.

Una volta che un fornitore è integrato, gran parte del risultato si trova al di fuori del vostro controllo. La loro roadmap, la scalabilità del supporto clienti, la dinamica dei prezzi e la capacità di sostenere le prestazioni man mano che crescono sono tutti soggetti a cambiamenti. Quei cambiamenti possono plasmare il valore a lungo termine del partenariato in modi che non sono completamente visibili all’inizio.

Navigare in quell’incertezza richiede pazienza e discernimento fin dall’inizio. Prendere il tempo per convalidare una soluzione attraverso una prova di concetto, capire gli impegni contrattuali prima di un’integrazione più profonda e parlare direttamente con gli utenti esistenti aiuta i team a scegliere fornitori in grado di offrire valore per tutta la durata del partenariato.

Fare in Modo che l’AI Paghi

Prese insieme, queste considerazioni rafforzano la realtà che praticare una forte discernimento è il primo e più critico fattore per generare ROI dall’AI. Quando i team si concentrano sull’identificazione di attrito reale, i risultati migliorano perché le inefficienze vengono rimosse e il tempo viene riallocato a compiti di valore più alto. È questo che il vero ROI sembra, e può essere guadagnato solo attraverso la disciplina, la chiarezza e la presa di decisioni pragmatiche che beneficiano il bilancio nel tempo.