Evitare la Fatica dei Piloti di Intelligenza Artificiale Generativa: Guidare con Scopo

Abbiamo già visto questa storia: una tecnologia disruptiva cattura l’immaginazione dei leader aziendali in tutti i settori, promettendo una trasformazione su larga scala. All’inizio del 2010, si trattava dell’automazione dei processi robotici (RPA). Poco dopo, il cloud computing ha avuto il suo turno. Oggi, l’intelligenza artificiale generativa (Gen AI) è sotto i riflettori – e le organizzazioni si tuffano a capofitto nei piloti senza un percorso chiaro verso il futuro.

Il risultato? Un’onda crescente di ciò che può essere definito come Fatica dei Piloti di Intelligenza Artificiale Generativa. È lo stato di esaurimento, frustrazione e diminuzione della spinta che si verifica quando troppi progetti di intelligenza artificiale vengono avviati senza struttura, scopo o obiettivi misurabili. Le aziende eseguono decine di piloti contemporaneamente, spesso con intenti sovrapposti ma senza criteri di successo chiari. Inseguono il potenziale attraverso i dipartimenti, ma invece di sbloccare l’efficienza o il ROI, creano confusione, ridondanza e innovazione bloccata.

Definire la Fatica dei Piloti di Gen AI

La fatica dei piloti di intelligenza artificiale generativa riflette una sfida organizzativa più ampia: ambizione infinita senza struttura finita. Le cause radice sono familiari a chiunque abbia assistito a precedenti ondate tecnologiche:

• Infinità di possibilità: l’intelligenza artificiale generativa può essere applicata in ogni funzione – marketing, operazioni, risorse umane, finanza – il che la rende tentante per avviare più casi d’uso senza confini chiari.
• Facilità di distribuzione: strumenti come i modelli GPT di OpenAI e Gemini di Google consentono ai team di avviare piloti rapidamente senza dipendenza dall’ingegneria – a volte in poche ore.
• Mancanza di un piano di sostenimento: l’intelligenza artificiale generativa richiede dati di buona qualità per essere efficace. In molti casi, i dati possono diventare obsoleti senza l’implementazione di un processo per garantire che i dati rimangano corretti e aggiornati.
• Scarsa misurabilità: a differenza dei tradizionali deploy di IT, è difficile determinare quando uno strumento di intelligenza artificiale generativa è “sufficientemente buono” per passare dalla fase di pilotaggio alla produzione. Il ROI è spesso poco chiaro o ritardato.
• Ostacoli all’integrazione: molte organizzazioni lottano per collegare gli strumenti di intelligenza artificiale generativa ai sistemi esistenti, ai flussi di dati o ai flussi di lavoro, aggiungendo tempo, complessità e frustrazione.
• Alta richiesta di risorse: i piloti richiedono spesso molto tempo, denaro e investimenti umani – soprattutto per quanto riguarda la formazione e il mantenimento di set di dati puliti e utilizzabili.

In sintesi, la fatica di Gen AI si verifica quando l’esperimentazione supera la strategia.

Perché questo continua a succedere?

In molti casi, è perché le organizzazioni saltano il lavoro fondamentale. Prima di distribuire qualsiasi tecnologia avanzata, è necessario ottimizzare i processi che si stanno cercando di migliorare. In Accruent, abbiamo visto che solo ottimizzando i flussi di lavoro e garantendo la qualità dei dati, le aziende possono ottenere guadagni di efficienza fino al 50% prima di introdurre l’intelligenza artificiale. Aggiungendo l’intelligenza artificiale generativa a un sistema ben tarato, il miglioramento può raddoppiare. Ma senza quel lavoro di base, anche i modelli di intelligenza artificiale più impressionanti non forniranno un valore significativo.

Un’altra trappola è l’assenza di guardrail chiari. I piloti di intelligenza artificiale generativa non dovrebbero essere trattati come esperimenti infiniti. Il successo dovrebbe essere misurato in esiti definiti – tempo risparmiato, costo ridotto o capacità estese. Ci devono essere cancelli in posto per avanzare, modificare o interrompere progetti in base a valutazioni basate sui dati. La metà di tutte le idee di intelligenza artificiale generativa potrebbe alla fine rivelarsi più adatta ad altre tecnologie come RPA o strumenti no-code – e va bene. L’obiettivo non è implementare l’intelligenza artificiale per il solo fatto di implementarla, ma risolvere i problemi aziendali in modo efficace.

Lezioni da RPA e Cloud Migration

Questo non è il primo caso in cui le organizzazioni sono state travolte dall’entusiasmo per la tecnologia. L’RPA ha promesso di eliminare i compiti ripetitivi; la migrazione al cloud ha promesso flessibilità e scalabilità. Entrambe hanno mantenuto le promesse – alla fine – ma solo per coloro che hanno applicato la disciplina alla distribuzione.

Un takeaway importante? Non saltare la fondazione. Abbiamo visto di persona che le organizzazioni possono ottenere guadagni di efficienza fino al 50% solo ottimizzando i flussi di lavoro esistenti e migliorando l’igiene dei dati prima di introdurre l’intelligenza artificiale. Quando l’intelligenza artificiale viene applicata a un sistema ottimizzato, i guadagni possono raddoppiare. Ma quando l’intelligenza artificiale viene sovrapposta a processi rotti, l’impatto è trascurabile.

Lo stesso vale per i dati. I modelli di intelligenza artificiale generativa sono solo buoni quanto i dati che consumano. Dati sporchi, obsoleti o incoerenti porteranno a risultati scadenti – o peggio, distorti e fuorvianti. È per questo che le aziende devono investire in robusti framework di governance dei dati, una visione supportata da esperti del settore e sottolineata in rapporti di McKinsey.

La Tentazione dell’ “Intelligenza Artificiale Facile”

Una delle spade a doppio taglio dell’intelligenza artificiale generativa è la sua bassa barriera all’ingresso. Con modelli precompilati e interfacce utente friendly, chiunque in un’organizzazione può avviare un pilota in pochi giorni – a volte ore o addirittura minuti. Sebbene questa accessibilità sia potente, apre anche le porte. Improvvisamente, si hanno team in tutto l’organizzazione che sperimentano in silos, con poca supervisione o coordinamento. Non è insolito vedere decine di iniziative di intelligenza artificiale generativa in esecuzione contemporaneamente, ognuna con stakeholder diversi, set di dati e definizioni di successo o mancanza di esso.

Questo approccio frammentato conduce alla fatica – non solo dal punto di vista delle risorse, ma anche dalla crescente frustrazione di non vedere ritorni tangibili. Senza una governance centralizzata e una visione chiara, anche i casi d’uso più promettenti possono finire bloccati in loop infiniti di iterazione, raffinamento e rivalutazione.

Rompere il Ciclo: Costruire con Intenzione

Inizia trattando l’intelligenza artificiale generativa come qualsiasi altro investimento tecnologico aziendale – fondato sulla strategia, sulla governance e sull’ottimizzazione dei processi. Ecco alcuni principi che ho trovato critici:

1. Inizia con il problema, non con la tecnologia. Troppo spesso, le organizzazioni inseguono casi d’uso di intelligenza artificiale generativa perché sono emozionanti – non perché risolvono una sfida aziendale definita. Inizia identificando i punti di attrito o le inefficienze nei tuoi flussi di lavoro, e poi chiedi: l’intelligenza artificiale generativa è lo strumento giusto per il lavoro?
2. Ottimizza prima di innovare. Prima di sovrapporre l’intelligenza artificiale a un processo rotto, risolvi il processo. Ottimizzare le operazioni può sbloccare guadagni significativi di per sé – e rende molto più facile misurare l’impatto aggiuntivo dell’intelligenza artificiale. Come ha notato Bain & Company in un rapporto recente, le aziende che si concentrano sulla preparazione fondamentale vedono un tempo di ritorno più rapido dall’intelligenza artificiale generativa.
3. Convalida i tuoi dati. Assicurati che i tuoi modelli siano addestrati su dati accurati, rilevanti e eticamente fonte. La scarsa qualità dei dati è una delle principali ragioni per cui i piloti non riescono a scalare, secondo Gartner.
4. Definisci cosa significa “buono”. Ogni pilota dovrebbe avere KPI chiari legati agli obiettivi aziendali. Sia che si tratti di ridurre il tempo speso su compiti di routine o di tagliare i costi operativi, il successo deve essere misurabile – e i piloti devono avere cancelli decisionali per continuare, modificare o interrompere.
5. Mantieni una cassetta degli attrezzi ampia. L’intelligenza artificiale generativa non è la risposta a ogni problema. In alcuni casi, l’automazione tramite RPA, app a basso codice o apprendimento automatico potrebbe essere più rapida, più economica o più sostenibile. Sii disposto a dire no all’intelligenza artificiale se il ROI non si giustifica.

Guardando Avanti: Cosa Aiuterà vs Cosa Potrebbe Danneggiare

Nei prossimi anni, la fatica dei piloti potrebbe peggiorare prima di migliorare. Il ritmo dell’innovazione sta accelerando, soprattutto con tecnologie emergenti come l’Agentic AI. La pressione per “fare qualcosa con l’intelligenza artificiale” è immensa – e senza le giuste guardrail, le organizzazioni rischiano di essere sopraffatte dal volume di possibilità.

Tuttavia, c’è motivo di ottimismo. Le pratiche di sviluppo stanno maturando. I team stanno iniziando a trattare l’intelligenza artificiale generativa con la stessa rigida applicazione che applicano ai progetti di software tradizionali. Stiamo anche vedendo miglioramenti negli strumenti. I progressi nelle piattaforme di integrazione dell’intelligenza artificiale e nell’orchestrazione delle API stanno rendendo più facile inserire l’intelligenza artificiale generativa negli stack tecnologici esistenti. I modelli pre-addestrati da fornitori come OpenAI, Meta e Mistral riducono il carico di lavoro sui team interni. E i framework intorno all’intelligenza artificiale etica e responsabile, come quelli sostenuti dall’Istituto AI Now, stanno aiutando a ridurre l’ambiguità e il rischio. Forse più importante, stiamo vedendo un aumento dell’alfabetizzazione sull’intelligenza artificiale cross-funzionale – una comprensione crescente tra i leader aziendali e tecnici di cosa può (e non può) fare l’intelligenza artificiale.

Pensiero Finale: Si Tratta di Scopo, Non di Piloti

Alla fine del giorno, il successo dell’intelligenza artificiale dipende dall’intento. L’intelligenza artificiale generativa ha il potenziale per guidare guadagni di efficienza massicci, sbloccare nuove capacità e trasformare settori – ma solo se è guidata da strategia, supportata da dati puliti e misurata da esiti.

Senza queste ancore, è solo un’altra moda tecnologica destinata a esaurire i tuoi team e deludere il tuo consiglio di amministrazione.

Se vuoi evitare la fatica dei piloti di intelligenza artificiale generativa, non iniziare con la tecnologia. Inizia con uno scopo. E costruisci da lì.