Gap di governance nell’AI: come compromettono il ROI delle imprese

Negli ultimi anni, le imprese hanno incrementato significativamente gli investimenti in intelligenza artificiale (AI), con l’obiettivo di ottimizzare i processi e migliorare l’efficienza. Tuttavia, l’adozione dell’AI sta avvenendo a un ritmo che supera la capacità delle organizzazioni di misurare, governare e spiegare il valore generato. Un esempio emblematico è il Regno Unito, dove durante la London Tech Week sono stati annunciati oltre 6 miliardi di sterline di nuovi investimenti legati all’AI, rendendo il paese il leader europeo nel settore.

L’AI viene utilizzata in vari ambiti, dal customer service alla gestione della conoscenza, fino allo sviluppo software e alle operazioni interne. Le implementazioni spaziano da singoli copiloti a sistemi integrati nei flussi di lavoro, capaci di effettuare chiamate multiple a modelli, recuperare informazioni e compiere azioni per completare compiti specifici. Tuttavia, misurare il ritorno sugli investimenti (ROI) è complesso, poiché l’uso dell’AI è distribuito tra diversi dipartimenti e applicazioni.

Le aziende devono affrontare una serie di sfide nella misurazione del ROI, che includono la frammentazione della spesa tra licenze, modelli e infrastrutture. Senza una visione chiara del valore generato, si rischia di misurare solo l’attività e non il valore reale. Secondo recenti studi, grandi imprese del Regno Unito potrebbero perdere fino a 67 miliardi di sterline all’anno a causa di iniziative di trasformazione e AI che non raggiungono gli obiettivi prefissati. Inoltre, solo il 31% delle aziende che utilizzano l’AI riporta un ritorno positivo.

Un aspetto cruciale è la governance, che ha un impatto diretto sulla misurazione del ROI. Il 51% dei leader IT ha indicato la visibilità dei costi come il principale ostacolo, seguito dalla complessità della governance, segnalata dal 47%. La percezione di fiducia nella governance di strumenti come Microsoft 365 è alta, ma il 29% degli intervistati ha riportato che l’uso di strumenti AI ha esposto dati interni sensibili, mentre l’8% non è certo se ciò sia avvenuto.

I gap di governance non solo generano costi nascosti, ma aumentano anche i rischi. Tra questi si annoverano strumenti duplicati, necessità di convalide aggiuntive, rilavorazioni e indagini sulla sicurezza. Per recuperare il controllo, le aziende devono garantire visibilità sull’uso e sui costi, stabilire responsabilità chiare sugli esiti e creare un ambiente informativo ben governato. Ciò include la riduzione di contenuti ridondanti, una gestione appropriata degli accessi e l’identificazione di fonti autorevoli.

Le pratiche operative degli impiegati sono fondamentali per garantire interpretazioni corrette sia da parte delle persone che dei sistemi AI. È essenziale distinguere tra bozze e materiale approvato, aggiornare tracker e priorità, registrare decisioni e mantenere fonti autorevoli. Gli strumenti che catturano il contesto devono essere soggetti alle stesse regole di privacy e accesso delle informazioni che generano.

In conclusione, la domanda per i leader non è più se investire in AI, ma se hanno sufficiente visibilità e controllo per comprendere dove l’AI crea valore e dove genera costi. Chi sarà in grado di spiegare cosa fa l’AI, quanto costa e quali benefici misurabili produce, sarà meglio posizionato per scalare le soluzioni e ottenere un ROI positivo.