Misura il ROI dell'IA

Il ROI dell'IA è il valore che un'organizzazione trae dai suoi investimenti nell'intelligenza artificiale. Tuttavia, il ROI non è un semplice numero. Con una tecnologia innovativa come l'IA, il ritorno deve essere misurato per fasi: adozione, efficienza, qualità e innovazione.

Ad oggi, il 96% dei dirigenti riporta uno scarso impatto significativo ottenuto dalle proprie iniziative di IA. Parte del problema è dovuto al fatto che hanno difficoltà a misurare il ritorno sugli investimenti nell'IA.

Il ROI dell'IA è difficile da misurare perché sia i vantaggi sia i limiti possono essere sfumati.

• I vantaggi sono spesso indiretti e non sempre quantitativi (microefficienze, qualità migliorata, idee più valide, collaborazione più fluida).
• L'attribuzione è complicata perché i cambiamenti dovuti all'IA tendono ad avvenire insieme ai cambiamenti dei processi e dell'organizzazione.
• I modelli di ROI tradizionali non si adattano a una funzionalità integrata in continua evoluzione.
• Il valore si rivela in momenti diversi man mano che i team utilizzano l'IA per esplorare, ottimizzare, migliorare e poi trasformare.
• La maggior parte delle organizzazioni è ancora in fase pilota/di sperimentazione, durante la quale gli sforzi per l'apprendimento sono maggiori rispetto ai guadagni.
• I costi sono spesso più visibili dei benefici, soprattutto per i responsabili finanziari.
• Non esiste un'unica "unità di valore" concordata (ad esempio, tempo risparmiato, fatturato, soddisfazione, fidelizzazione, ecc.).

• Il valore realizzato dipende in larga parte dal comportamento umano, dalla fiducia che si ripone in questo strumento e dal suo tasso di adozione, non solo dalla tecnologia in sé.

La matematica che si applica canonicamente al ROI presuppone input stabili e rapporti di causa-effetto netti, mentre l'IA raramente si adatta a questo schema.

Misurare il ROI dell'IA consente di trasformare vaghi esperimenti di intelligenza artificiale in investimenti mirati e responsabili. Quando quantifichi l'impatto, anche con metriche di base, puoi fornire una dimostrazione del valore ai dirigenti e al consiglio di amministrazione, mantenere i finanziamenti per ciò che funziona e contrastare lo scetticismo.

Inoltre, la misurazione del ROI incoraggia i team a collegare il loro lavoro basato sull'IA a risultati aziendali reali, non solo a novità.

In breve, misurare il ROI dell'IA non significa calcolare numeri perfetti, ma prendere decisioni più efficienti su quali approcci adattare, cosa smettere di fare, dove raddoppiare l'impegno e come mantenere l'entusiasmo.

In Atlassian, vediamo emergere il valore dell'IA in quattro aree: esplorazione, ottimizzazione, miglioramento e trasformazione. Il valore viene realizzato nel tempo e misurato con metriche uniche. È essenziale concentrarsi sulle misure giuste per evitare di giudicare erroneamente i progressi o di ridimensionare l'approccio troppo presto.

Esplorazione dell'IA: permetti ai team di sperimentare e vedere cosa possono fare con l'IA. Concentrati sulla misurazione dell'adozione con metriche come:

• Utenti e utenti con privilegi avanzati attivi settimanalmente o mensilmente che usano l'IA
• Nascono incubatori o laboratori IA
• Vengono eseguiti esperimenti o programmi pilota di IA

• Partecipazione all'hackathon IA

Ottimizzazione con l'IA: usi l'IA per rendere più veloci o economici gli attuali flussi di lavoro del team. Concentrati sulla misurazione dell'efficienza con metriche come:

• Durata ciclo per flusso di lavoro
• Tempo risparmiato per task con l'IA
• Tasso di automazione

• Riduzione dei costi attribuibile all'IA

Miglioramento con l'IA: migliori la qualità dei risultati del team con l'IA. Concentrati sulla misurazione della qualità con metriche come:

• Precisione, qualità o coerenza del lavoro
• Adesione agli standard
• CSAT

• KPI aziendali pre-IA

Trasformazione con l'IA: usi l'IA per ottenere risultati superiori a livello di organizzazione e per creare nuovo valore. In particolare concentrati sull'innovazione con metriche come:

• Nuovi prodotti, brevetti, funzionalità o offerte
• Nuovi ricavi attribuibili all'IA

Inizia a misurare il ROI dell'IA non appena il team o l'organizzazione decide di utilizzarla. Ciò che misuri cambia in base alle fasi.

All'inizio, gli obiettivi sono l'adozione e l'apprendimento. Man mano che passi da esperimenti a flussi di lavoro reali, e quindi a nuovi prodotti, puoi passare gradualmente dal chiederti se le persone la usano o se è più veloce/più economica al domandarti se è di qualità superiore, per arrivare infine a valutare se crea nuove entrate o vantaggi strategici.

Ecco un modo semplice per pensare a cosa misurare e quando farlo:

• Esplorazione (primi programmi pilota, laboratori, hackathon) → misura l'adozione e l'apprendimento (ad esempio, utilizzo, numero di programmi pilota, partecipazione a laboratori IA o hack week)
• Ottimizzazione (IA incorporata nei flussi di lavoro esistenti) → misura l'efficienza (ad esempio, durata ciclo, tempo risparmiato per task, tasso di automazione, costi evitati)
• Miglioramento (l'IA migliora la qualità dei risultati del team) → misura la qualità (ad esempio, precisione, coerenza, CSAT, tassi di errore rispetto alla baseline pre-IA)
• Trasformazione (nuovi prodotti/modelli di business basati sull'IA) → misura l'innovazione + il ROI finanziario (ad esempio, nuove entrate attribuibili all'IA, adozione di nuove funzionalità, impatto sui margini)

Monitorando i risultati nelle quattro modalità in cui l'IA offre valore (esplorazione, ottimizzazione, miglioramento e trasformazione) puoi:

• aiutare i leader a decidere dove raddoppiare l'impegno o fermarsi mostrando quali casi d'uso dell'IA offrono effettivamente un valore misurabile;
• creare fiducia nei dirigenti e negli stakeholder trasformando vaghi esperimenti di IA in risultati quantificati;
• assicurarti che i guadagni in termini di efficienza si trasformino in un impatto aziendale reale, ad esempio traducendo il tempo risparmiato e l'automazione in evidenti risparmi e capacità annuali;
• creare un playbook ripetibile (baseline → implementazione → misurazione → adattamento o dismissione) che può essere riutilizzato in tutti i progetti IA;
• tenere traccia dei progressi dell'IA nel tempo in modo da non giudicare erroneamente i progressi o non ridimensionarli troppo presto.