Le aziende stanno adottando sempre più strumenti di intelligenza artificiale generativa, ma valutare il reale ritorno sull'investimento (ROI) è complicato. Spesso i fornitori come Microsoft forniscono stime basate su metodologie proprietarie, come nel caso di Copilot, dove le ore assistite vengono calcolate moltiplicando le azioni degli utenti per fattori derivati da ricerche interne. Queste stime, sebbene utili, potrebbero non riflettere l'effettivo impatto sulle performance aziendali.
Perché è rischioso affidarsi solo alle stime del fornitore
Affidarsi esclusivamente ai dati forniti dal vendor può portare a una visione distorta del valore generato. Le metriche come le "ore assistite" sono spesso basate su modelli teorici e non tengono conto delle specificità del contesto aziendale, come i flussi di lavoro reali, la qualità dell'output o i costi di implementazione. Inoltre, i fornitori hanno un interesse nel mostrare risultati positivi, il che può introdurre un bias nelle stime. Per questo è fondamentale che le aziende sviluppino un proprio framework di misurazione.
Come costruire una misurazione del ROI basata sui propri dati
Per valutare correttamente l'impatto dell'AI, è necessario definire metriche chiare e raccogliere dati direttamente dai processi aziendali. Ad esempio, si possono monitorare indicatori di produttività come il tempo risparmiato su attività specifiche, la riduzione degli errori, o l'aumento della soddisfazione dei clienti. È importante confrontare i risultati con un gruppo di controllo o con periodi precedenti all'introduzione dell'AI. Inoltre, bisogna considerare i costi totali, inclusi quelli di licenza, formazione e integrazione. Solo con un'analisi completa e trasparente si può ottenere un ROI accurato e utile per guidare le decisioni future.
