In Breve
- Qual è la percentuale di knowledge worker che utilizza strumenti di AI nel Regno Unito?
- L'81% dei knowledge worker nel Regno Unito utilizza strumenti di AI settimanalmente.
- Quali sono le principali sfide legate all'adozione dell'AI?
- Le aziende affrontano problemi di governance, costi inattesi e l'uso di strumenti non approvati dai dipendenti.
- Cosa dovrebbero misurare le aziende per valutare l'efficacia dell'AI?
- Dovrebbero concentrarsi su risultati concreti come tempi di risoluzione e decisioni più rapide.
L’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) nel Regno Unito ha raggiunto livelli significativi, con l’81% dei knowledge worker che utilizza strumenti di AI su base settimanale. Tuttavia, nonostante questa diffusione, le aziende stanno affrontando notevoli sfide nel tradurre l’uso dell’AI in una vera trasformazione organizzativa e in benefici operativi tangibili.
Molte imprese hanno integrato l’AI in processi già frammentati e sistemi inefficienti, il che ha portato a un aggravamento di problemi preesistenti anziché a soluzioni efficaci. Secondo un’indagine, il 58% dei responsabili IT ha segnalato che, nonostante l’alta adozione, i guadagni di produttività misurabili rimangono limitati. Inoltre, l’82% ha dovuto affrontare aumenti di costo inattesi legati all’implementazione dell’AI.
La responsabilità degli esiti derivati dall’AI è spesso attribuita ai leader IT, con quasi due terzi di essi che si dichiarano completamente responsabili. Tuttavia, le implementazioni di AI tendono a diffondersi tra i vari reparti senza seguire percorsi di governance strutturati, creando un contesto di responsabilità poco chiaro e senza la necessaria visibilità.
Un fenomeno preoccupante è quello della “shadow AI”, dove uno su quattro lavoratori utilizza strumenti di AI non approvati, generando attrito con le soluzioni ufficiali. Inoltre, la mancanza di un contesto organizzativo adeguato rappresenta un ulteriore ostacolo: quasi la metà dei leader IT ha indicato che i progetti di AI si arenano a causa della mancanza di informazioni sulla struttura, priorità e diritti decisionali necessari per produrre output utilizzabili senza correzioni onerose.
Le metriche attualmente adottate per misurare il successo dell’AI sono spesso fuorvianti. Molte aziende si concentrano su indicatori come il numero di licenze, i prompt inviati o le ore teoricamente risparmiate. Invece, l’attenzione dovrebbe essere rivolta a risultati concreti, come la riduzione dei tempi di risoluzione dei problemi dei clienti, la diminuzione del tempo necessario per la ricerca delle informazioni e decisioni più rapide.
Un esempio operativo positivo è la creazione di un assistente di vendita AI, che ha permesso di misurare l’impatto sul processo commerciale, i tassi di risposta e i nuovi incontri generati. Con l’avvento di agenti AI che operano in autonomia per conto delle persone, le organizzazioni dovranno monitorare quali agenti esistono, chi li ha creati, a cosa hanno accesso, cosa sono autorizzati a fare e come viene misurata la loro performance.
Le imprese che trarranno maggior vantaggio dall’AI non saranno quelle che la utilizzano in modo più massiccio, ma quelle che la integrano con responsabilità chiare, governance adeguata e flussi di lavoro ben definiti. L’adozione dell’AI rappresenta solo il punto di partenza; il vero obiettivo rimane la creazione di valore misurabile.