Nelle aziende l’intelligenza artificiale è spesso ancora uno strumento isolato, slegato dai processi di lavoro, usato solo all’occorrenza. E la mancanza di integrazione è un limite. Questo emerge da un nuovo studio realizzato da Harvard Business Review Analytic Services in collaborazione Appian, nel quale sono stati intervistati lo scorso marzo 384 responsabili aziendali coinvolti in iniziative di intelligenza artificiale, tra definizione di strategie, implementazione e scelte di utilizzo.
Partiamo dalle conclusioni: secondo gli autori dello studio, esiste un “divario di successo dell'AI” che separa la maggioranza delle aziende dalle poche, circa un terzo, che effettivamente notano impatti diretti dell’intelligenza artificiale sulla bottom line. Solo nel 30% delle aziende del campione l’AI ha generato nuovi flussi di ricavi e solo nel 35% c’è stato un comprovato ritorno sull’investimento.
Va detto però che, allargando lo sguardo ad altri tipi di beneficio, l’AI si rivela un buon investimento nella maggior parte dei casi, e in particolare nel 64% delle aziende che ha notato incrementi di produttività e nel 58% che ha migliorato l'efficienza operativa. Il livello dei benefici considerati nel loro complesso ancora non soddisfa: la maggioranza descrive l'impatto dell’AI come moderato (per il 33%) o lieve (36%), mentre solo il 16% riscontra un elevato grado di valore misurabile. Per un piccolo 8% l’AI non ha prodotto valore.
Perché, dunque, l’AI ha effetti benefici ma non come e quanto potrebbe? Una delle principali cause sembra essere la sua mancata integrazione nei flussi di lavoro quotidiani delle persone che la utilizzano. Solo il 18% degli intervistati utilizza l’AI principalmente come tecnologia integrata nei flussi di lavoro, mentre per il 34% è soprattutto uno strumento standalone che si affianca ai processi esistenti (pensiamo ai servizi basati su LLM accessibili via Web, da usare all'occorrenza come strumento di supporto a ciò che stiamo facendo). C’è, poi, un 34% di intervistati che sfrutta l’AI con “approccio misto”, integrato e non, e un 12% che ancora non la utilizza.
"Le imprese si trovano a un punto di svolta. Invece di usare l'IA per aumentare la produttività, le organizzazioni devono evolversi per concentrarsi sulla crescita del business. È qui che entra in gioco Appian", ha dichiarato Matt Calkins, Ceo di Appian. "Il vero potenziale dell'IA può essere realizzato solo quando passa da strumento autonomo a lavoratore integrato che genera ricavi. Per arrivarci, i leader devono dare priorità all'orchestrazione fondamentale e ai guardrail basati su regole necessari per applicare l'IA in modo sicuro a lavori ad alto impatto".
Secondo gli autori di questo studio, dunque, il valore dell’AI è strettamente legato all'efficacia con cui viene integrata nei flussi di lavoro e nelle quotidiane attività operative. E non solo: in tre quarti delle aziende anche la modernizzazione dell’infrastruttura (nel 76%), l'integrazione delle fonti di dati (75%) e l'orchestrazione dei flussi di lavoro tra i sistemi (73%) hanno prodotto grandi ritorni sull’investimento. Le sfide legate ai dati (34%), la mancanza di integrazione tra i sistemi (31%) e le lacune di competenze sul tema (30%) sono anche tra gli ostacoli più frequentemente citati per l'integrazione dell’AI nei flussi di lavoro.
"Le organizzazioni stanno adottando AI, ma molte non l'hanno integrata nei processi principali che guidano i risultati aziendali", ha commentato Alex Clemente, managing director di analytic services presso Harvard Business Review. "Quelle che riusciranno a integrare efficacemente l'AI nei flussi di lavoro saranno meglio posizionate per realizzare un valore concreto”.
Semaforo giallo per gli agenti AI
Per quanto riguarda gli agenti AI, la loro adozione è prevalente nell’ambito dello sviluppo software (per il 35%), nelle operazioni IT (31%), nel marketing e nelle vendite (26%) e nel servizio clienti (25%). Di contro, è limitato il loro uso nelle aree operative principali come rischio e conformità (15%), approvvigionamento (9%) e supply chain (11%), ambiti in cui i processi tendono a essere più complessi e richiedono maggiore controllo e coerenza, oltre che una buona governance. Al momento, però, la maggior parte delle organizzazioni non ha definito le regole e i limiti necessari per adottare in sicurezza gli agenti AI su larga scala.
Il 92% degli intervistati concorda sul fatto che gli agenti AI necessitano di guardrail basati su regole per operare in modo sicuro ed efficace, senza il rischio di comportamenti imprevedibili. Solo il 48% delle aziende, però, ha già definito e messo in pista tali regole.