Una ricerca di iKN Italy e Casaleggio Associati spiega il costo reale dell’intelligenza artificiale per le aziende
Dopo i primi entusiasmi per l’arrivo dell’intelligenza artificiale, oggi per le aziende è tempo di bilanci: cosa funziona, qual è il vero impatto di questa tecnologia e, soprattutto, quanto costa. Per rispondere a queste domande, una ricerca di iKN Italy in collaborazione con Casaleggio Associati ha analizzato i costi nascosti e il reale ritorno sull’investimento degli strumenti Ai per il tessuto imprenditoriale italiano.
Le aziende non sanno quanto costa davvero l’Ai
I dati di partenza non sono incoraggianti: circa il 60% delle compagnie dichiara benefici marginali o sotto le attese, e il 95% dei progetti Ai non supera la fase pilota. Inoltre, meno della metà delle aziende ha un quadro completo dei costi e della redditività delle proprie sperimentazioni. Questo perché spesso le imprese non hanno contezza del costo effettivo di questi progetti: tendono a concentrarsi solo sulle voci di spesa più visibili e facilmente controllabili, ma sottovalutano alcune variabili cruciali per far sopravvivere i programmi e generare un impatto reale sul lungo termine.
Il valore del tempo
«Abbiamo constatato che molte realtà considerano ancora l’intelligenza artificiale come un prodotto da acquistare e non come una trasformazione che coinvolge tutta la struttura organizzativa», spiega Laura Ghisleri, Content&Networking Director di iKN. Al contrario, per sfruttare davvero il potenziale di questa tecnologia «deve essere creata la governance dei processi per l’applicazione dell’intelligenza artificiale».
Uno degli aspetti su cui si focalizza lo studio è il valore del tempo quando si parla di Ai. «Il ritardo non è neutro, è una tassa sul valore futuro», si legge nella ricerca, che evidenzia il vantaggio di mettere a regime delle soluzioni Ai più velocemente degli altri. Chi parte prima accumula dati, competenze, processi e fiducia che creano un distacco difficilmente recuperabile.
Per questo, le aziende devono trovare un equilibrio tra la fretta, che può produrre errori fatali per il business, e il ritardo, altrettanto dannoso. «Prima di tutto è emerso che chi prende le decisioni deve essere competente in materia – dice Ghisleri – e inoltre vanno definiti in modo chiaro i KPI per monitorare il ritorno effettivo degli investimenti in intelligenza artificiale».
Il Total Cost of Ownership
Nonostante finora molti progetti pilota abbiano fallito, i dati raccolti da iKN non indicano una diminuzione degli investimenti in Ai: «Non bisogna aver paura di fallire perché il fallimento può essere la strada per per migliorare», continua Ghisleri. Inizia a farsi strada più consapevolezza senza che questa si trasformi in disillusione: «Quello che abbiamo visto attraverso la nostra ricerca è la necessità di andare al concreto, smettere di fare delle prove e arrivare a un piano definito per valutare i risultati».
Per questo la ricerca parla di Total Cost of Ownership (Tco) dell’Ai, che include anche i costi della preparazione e gestione dei dati o quelli organizzativi, compresa la ridefinizione dei processi e la riqualificazione dei lavoratori. Ma nel Tco sono incluse anche variabili più difficili da stimare, come i rischi etici e legali oppure quelli geopolitici, sempre più rilevanti, che richiedono valutazioni a lungo termine per evitare il lock-in tecnologico e dipendenze rischiose.
Le piccole e medie imprese
In questo contesto, il peso dell’importanza delle risorse si fa sentire soprattutto per le piccole imprese. Ma le aziende di dimensioni ridotte hanno anche delle caratteristiche che possono trasformarsi in vantaggi strategici nell’era dell’Ai: «Piccole e medie imprese hanno la capacità di riorganizzarsi molto più velocemente che non le grandi aziende», commenta Davide Casaleggio, presidente di Casaleggio Associati. «L’intelligenza artificiale può sviluppare nuovi modelli di business che permettono di aggredire nuovi mercati come magari era impossibile fino a solo pochi mesi prima. In questo le PMI possono avere una marcia in più, semplicemente perché sono più agili».
Lo “shadow AI”
Un’altra questione evidenziata dalla ricerca è il pericolo del cosiddetto “shadow AI”, ovvero l’utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale personali da parte dei dipendenti, che può creare dei problemi soprattutto per la sicurezza e l’integrità dei dati. «Per evitare questo, il primo punto è la formazione – commenta Casaleggio – le persone devono sapere qual è il problema di inserire un piano industriale riservato dentro ChatGPT per una traduzione». Non serve necessariamente essere dotati di strumenti proprietari, non tutte le aziende possono permetterselo, ma occorre essere molto chiari su come si possono usare i tool Ai, in quali contesti e per quale scopo.
Dallo studio emerge che la sfida è prima di tutto culturale. Spesso manca una reale comprensione di rischi e opportunità e la tendenza è quella di puntare l’attenzione solo sugli aspetti più evidenti di questa tecnologia. «Il problema principale è non governare il tempo – conclude Casaleggio – confondere la velocità con la fretta e l’attesa con la paralisi».
