In Breve
- Qual è il tasso di adozione dell'AI nel Regno Unito?
- L'81% dei knowledge worker nel Regno Unito utilizza strumenti di AI settimanalmente.
- Quali sono i principali problemi legati all'adozione dell'AI?
- Le aziende faticano a tradurre l'uso dell'AI in benefici misurabili e affrontano costi inattesi.
- Cosa si intende per 'shadow AI'?
- Il fenomeno in cui i lavoratori utilizzano strumenti di AI non approvati, creando attriti con le soluzioni ufficiali.
Negli ultimi anni, l’Intelligenza Artificiale (AI) ha fatto il suo ingresso in modo preponderante nel mondo del lavoro, con l’81% dei knowledge worker nel Regno Unito che utilizza strumenti di AI su base settimanale. Tuttavia, questo elevato tasso di adozione non si è tradotto in una trasformazione organizzativa significativa né in benefici operativi chiari.
Molte aziende hanno integrato l’AI in processi già frammentati e sistemi inefficienti, accentuando problemi esistenti piuttosto che risolverli. Secondo un’indagine, il 58% dei responsabili IT ha segnalato che, nonostante l’alta adozione, i guadagni di produttività rimangono limitati. Inoltre, l’82% delle aziende ha dovuto affrontare aumenti di costo inattesi legati all’implementazione dell’AI.
Quasi due terzi dei leader IT si dichiarano interamente responsabili degli esiti derivanti dall’uso dell’AI. Tuttavia, le implementazioni avvengono spesso in modo disorganizzato, al di fuori di percorsi di governance strutturati, generando responsabilità senza la necessaria visibilità. Questo fenomeno ha portato alla diffusione della cosiddetta “shadow AI”, con uno su quattro lavoratori che utilizza strumenti di AI non approvati, creando attriti con le soluzioni ufficiali.
Un altro ostacolo significativo è la mancanza di un contesto organizzativo adeguato. Quasi la metà dei leader IT ha indicato che i progetti di AI si arenano perché i modelli non dispongono delle informazioni necessarie riguardo alla struttura, alle priorità e ai diritti decisionali, rendendo difficile produrre output utilizzabili senza correzioni onerose.
Inoltre, le metriche attualmente utilizzate per misurare il successo dell’AI sono spesso fuorvianti. Molti si concentrano su licenze, prompt inviati o ore risparmiate teoricamente, mentre sarebbe più utile focalizzarsi su risultati concreti, come i tempi di risoluzione dei clienti, la riduzione del tempo di ricerca delle informazioni e decisioni più rapide.
Un esempio pratico di utilizzo efficace dell’AI è la creazione di assistenti di vendita, dove è possibile misurare l’impatto sul processo commerciale, i tassi di risposta e i nuovi incontri generati. Con l’emergere di agenti AI che operano autonomamente, le organizzazioni devono monitorare quali agenti esistono, chi li ha creati, a cosa hanno accesso, cosa sono autorizzati a fare e come viene valutata la loro performance.
Le aziende che si trovano in una posizione di vantaggio non sono quelle che semplicemente utilizzano più AI, ma quelle che riescono a collegare l’uso dell’AI a responsabilità chiare, governance proporzionata e flussi di lavoro ben definiti. L’adozione dell’AI è solo il primo passo; il vero obiettivo rimane la creazione di valore misurabile attraverso l’uso strategico di questa tecnologia.
