Come misurare l’impatto dell’IA sui processi aziendali
L’adozione di sistemi di Intelligenza Artificiale, in particolare di IA generativa, è in crescita nelle aziende. Un sondaggio condotto dall’Università di Wharton su 800 professionisti senior statunitensi evidenzia che l’utilizzo settimanale di sistemi di IA è quasi raddoppiato, passando dal 37% nel 2023 al 72% nel 2024. Tuttavia, misurare l’impatto di questi strumenti all’interno delle organizzazioni resta una sfida complessa. In questo articolo esploreremo alcune indicazioni utili per affrontare il tema.
A cura di Skilla
Ethan Mollick, professore ed esperto di Intelligenza Artificiale, sottolinea un paradosso: nonostante i dati incoraggianti sull’adozione aziendale e i potenziali aumenti di produttività associati all’IA, molti leader e manager riportano benefici limitati. Questo accade perché i vantaggi individuali spesso non si traducono automaticamente in miglioramenti organizzativi. Per ottenere risultati significativi è necessario condurre attività di ricerca sull’uso dell’IA, un lavoro che, secondo il professore, deve essere affrontato internamente all’azienda. Contrariamente ad altri ambiti, l’innovazione con l’IA non può essere delegata a consulenti o fornitori esterni, che non possiedono la conoscenza specifica del settore, dell’organizzazione e del contesto operativo.
Un punto cruciale è dunque la necessità di definire metriche e punti di riferimento mirati, frutto di un impegno attivo per sfruttare appieno il potenziale dell’IA.
Da dove iniziare?
Definisci i KPI
Il primo passo è stabilire obiettivi chiari, definendo cosa rappresenta il successo per il progetto. Questo permette di allineare le iniziative di Intelligenza Artificiale alle metriche più pertinenti per la misurazione.
Quando si parla di KPI nell’ambito dell’IA, è fondamentale distinguere tra:
- KPI organizzativi relativi all’IA: misurano l’impatto strategico e finanziario dell’IA, come l’aumento di efficienza o i risparmi sui costi;
- KPI di performance dell’IA: valutano il funzionamento tecnico del sistema, utilizzando parametri come accuratezza e precisione.
Alcune metriche, come la riduzione del tempo necessario per un’attività, possono servire a entrambi gli scopi. Tuttavia, è importante non focalizzarsi esclusivamente sui KPI di performance, per evitare di perdere di vista i benefici complessivi per l’organizzazione.
Crea benchmark e un sistema per il monitoraggio continuo
L’introduzione dell’IA non si esaurisce in una fase iniziale, ma rappresenta un percorso continuo che richiede monitoraggio costante, revisione e aggiornamento. In questo contesto, i benchmark svolgono un ruolo cruciale nel garantire che le iniziative di IA siano efficaci e misurabili.
I benchmark sono punti di riferimento quantitativi che consentono di valutare le performance dell’IA nei compiti critici per l’azienda. Possono essere utilizzati per confrontare i risultati dei modelli IA con standard precedenti, identificare margini di miglioramento o verificare il raggiungimento degli obiettivi prefissati. Ad esempio, un benchmark potrebbe misurare la riduzione del tempo necessario per elaborare un documento rispetto al metodo tradizionale.
Una volta stabiliti, è fondamentale integrare i benchmark in un sistema di monitoraggio continuo che favorisca il coinvolgimento delle persone, consentendo loro di condividere osservazioni e riflessioni. Come evidenzia Mollick, uno degli ostacoli principali è spesso la mancanza di strumenti semplici per raccogliere e condividere queste informazioni.
Definisci e studia gli use case
Quando si introduce l’IA in azienda, è fondamentale partire da bisogni reali e concreti. Studiare e definire gli use case – ovvero i casi d’uso e gli scenari specifici in cui l’IA può essere applicata – permette di identificare le aree in cui la tecnologia può creare valore. È proprio dall’analisi approfondita degli use case che si possono definire le metriche più rilevanti, essenziali per misurare in modo chiaro l’impatto dell’IA.
Valuta le percezioni e l’esperienza del team
Un aspetto cruciale nella misurazione degli impatti dell’IA riguarda il monitoraggio delle opinioni e delle esperienze delle persone coinvolte. Raccogliere feedback attraverso sondaggi, sia prima che dopo l’implementazione, offre una prospettiva preziosa su come i dipendenti percepiscono i cambiamenti introdotti. L’analisi di questi dati consente di individuare sfide, resistenze o aree di miglioramento. Inoltre, una maggiore consapevolezza delle potenzialità e dei limiti dell’IA non solo favorisce l’accettazione e l’efficacia nell’uso, ma rappresenta un potenziale per l’innovazione rendendo possibili utilizzi e sperimentazioni fino a poco tempo fa molto più difficilmente accessibili. È in questo spazio di nuove possibilità che le organizzazioni possono costruire un futuro basato su consapevolezza e crescita competitiva.
Di Arianna Meroni
