Guida operativa per generare ROI dall’Intelligenza Artificiale

Nonostante i vantaggi, l’esplosione dell’intelligenza artificiale ha creato una sfida fondamentale per gli operatori. Nonostante gli investimenti significativi nell’adozione dell’IA, molti operatori non vedono ancora un ritorno sugli investimenti (ROI) significativo materializzarsi nel bilancio.

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

La realtà è che il successo nell’era dell’IA non sarà definito semplicemente dalla novità o dalla sofisticazione di una nuova tecnologia, ma da quanto i team possono essere discernenti nell’understanding delle loro sfide fondamentali e scegliere soluzioni tecnologiche che offrono valore reale. Non c’è una soluzione universale per farlo, ma alcune considerazioni possono aiutare a muovere il team nella direzione giusta.

Evitare la tassa di urgenza

Un ostacolo chiave al ROI dell’IA è lasciare che la paura di essere lasciati indietro guidi le decisioni. Quando questo atteggiamento 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 promuove una nuova capacità di IA, può seguire una rapida discesa nella trappola del confronto, e ciò che inizia come desiderio di rimanere rilevanti si trasforma rapidamente in una corsa reattiva per rispondere.

Gli investimenti fatti 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 se esiste un problema chiaro che possa risolvere e se l’organizzazione è veramente pronta a sostenerlo. Poiché capiscono dove esiste l’attrito, dove il tempo viene perso e dove la tecnologia potrebbe avere un impatto, possono aiutare a radicare le decisioni sull’IA nella realtà operativa piuttosto che inseguire la novità.

Eseguire un’audit di bicicletta

Un altro comune ostacolo all’acquisto di tecnologie è l’eccesso di acquisto. 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 di IA. A questo punto, la domanda non è “abbiamo bisogno di qualcosa” ma “cosa abbiamo veramente bisogno”?

Questo problema è particolarmente diffuso in settori con vincoli di legacy 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 di desideri tecnologici disponibili da fornitori di terze parti o attraverso lo sviluppo interno.

Un “audit di bicicletta” può aiutare enormemente prima di raggiungere il punto di acquisto. Sfida i responsabili 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 di terze parti di solito cercano di 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 portarci dove dobbiamo andare.

Eseguire un’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 tutti e tre insieme aiuta a chiarire dove esiste l’attrito, cosa sembra la prestazione ottimale a ciascun livello e quanto investimento è necessario per colmare il divario.

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

Le metriche secondarie riflettono i veri driver di prestazione – pensiamo 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 di solito richiede qualcosa di più avanzato di una bicicletta ma meno complesso di una Ferrari, come l’automazione sofisticata che può gestire set di dati più grandi.

Le metriche primarie sono le grandi rocce come il fatturato. È qui che le soluzioni di livello Ferrari tendono ad apparire. È di solito una tecnologia ad alto prezzo che promette un impatto materiale sulla linea di fondo. 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 di ROI.

Gli investimenti più piccoli e mirati ai livelli inferiori sono spesso il miglior punto di partenza perché tendono a produrre risultati rapidi. Creano anche opportunità per imparare cosa funziona mentre forniscono guadagni incrementali che si sommano nel tempo, aiutando alla fine 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’IA 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 startup

L’ultima ondata di venture capital legata all’IA ha inondato il mercato con nuove startup. Questi disruptor arriveranno con presentazioni che promettono innovazione e risultati abbastanza convincenti da convincere anche i team di approvvigionamento più discernenti.

Ma compratori, state attenti: sia i prodotti che le persone dietro molti di questi nuovi arrivati sono spesso non testati. Diventare un adottatore precoce comporta rischi intrinseci, tra cui la possibilità che si possa 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 dell’esito si trova al di fuori del proprio 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 tutte soggette a cambiamenti. Questi cambiamenti possono plasmare il valore a lungo termine del partenariato in modi che non sono completamente visibili all’inizio.

Navigare in questa incertezza richiede pazienza e discernimento iniziale. Prendere il tempo per convalidare una soluzione attraverso una prova di concetto, comprendere 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’IA paghi

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