Valutare l’Impatto dell’AI nelle Aziende: Oltre il Consumo di Token

Negli ultimi anni, l’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) ha preso piede in molte organizzazioni, portando a un uso crescente del consumo di token come indicatore di produttività. Tuttavia, questo approccio, noto come “tokenmaxxing”, ha mostrato i suoi limiti, rivelando che una diffusione ampia di strumenti AI non equivale automaticamente a un incremento di valore per l’azienda.

Secondo recenti studi, l’88% dei dipendenti afferma di aver tratto benefici dall’uso dell’AI, stimando un risparmio medio di circa 2,3 ore al giorno. Nonostante ciò, quattro dipendenti su cinque non sfruttano appieno le potenzialità offerte dalla tecnologia, mentre il 69% non comprende completamente come applicare l’AI al proprio ruolo. Inoltre, il 60% degli intervistati si sente costretto a utilizzare l’AI anche quando non è lo strumento più adeguato per il compito da svolgere.

Per affrontare queste problematiche e ridurre sprechi e rischi, è fondamentale adottare un approccio deliberato. Ciò implica incentivare l’esperimento con l’AI, affiancandolo a una formazione mirata e a linee guida chiare per un’adozione consapevole e attenta ai costi. È cruciale fornire indicazioni su quali modelli di AI utilizzare per specifici compiti: ad esempio, modelli più economici per attività routinarie e modelli più complessi per compiti che richiedono maggiore potenza di calcolo.

I principali guadagni di produttività si ottengono dalla riprogettazione dei flussi di lavoro, eliminando attriti e automatizzando attività amministrative e ripetitive. È essenziale integrare l’AI approvata nei sistemi quotidiani e fornire indicazioni specifiche per ciascun ruolo, tenendo conto delle diverse esigenze di governance tra le varie funzioni aziendali.

Un costo spesso trascurato è il tempo dedicato a revisionare e correggere gli output generati dall’AI. Per questo motivo, la qualità dell’output deve essere incorporata nell’architettura dell’AI attraverso processi di revisione e governance, specialmente per decisioni ad alto rischio. È necessario implementare passaggi di verifica automatizzati e parametrizzati per ogni ruolo, garantendo così risultati di qualità.

Il cambiamento richiesto è anche culturale: le aziende devono fornire chiarezza su quando e come utilizzare l’AI, sviluppare politiche e programmi di formazione continua che traducano le regole in comportamenti quotidiani. È fondamentale garantire visibilità tecnica e di governance per evitare l’adozione di soluzioni non controllate.

Le organizzazioni che mirano a creare valore si pongono domande diverse rispetto a quelle focalizzate esclusivamente sul consumo di token. Si chiedono, ad esempio, se il lavoro sia più accurato, se le decisioni siano migliori, se vengano utilizzati i modelli più adeguati per ogni compito e se si ottengano risultati di qualità ottimizzando i costi.

Quando ai dipendenti vengono forniti strumenti, contesto e fiducia adeguati, la produttività e il ritorno sull’investimento tendono a seguire un percorso più sostenibile. È quindi fondamentale che le aziende non si limitino a misurare il consumo di token, ma valutino l’impatto reale dell’AI sui loro processi e risultati.