Nel mondo dell'intelligenza artificiale applicata al business, si sta diffondendo una pericolosa abitudine: quella di considerare le proiezioni di produttività come verità assolute, senza tenere conto delle complessità che emergono nella pratica quotidiana. Proprio come quando acquistiamo un'automobile e scopriamo che i consumi dichiarati dal produttore difficilmente corrispondono a quelli reali una volta in strada, anche le promesse dell'AI necessitano di un approccio più realistico. La soluzione potrebbe arrivare da un campo apparentemente distante: la finanza.
Quando le aspettative si scontrano con la realtà operativa
I rapporti delle società di consulenza globali, le presentazioni dei fornitori di piattaforme AI e persino le proiezioni di ROI richieste dai vertici aziendali condividono un difetto comune: un ottimismo eccessivo. Questi documenti appaiono convincenti sulla carta, ma quando vengono calati nel contesto operativo reale, raramente mantengono le promesse iniziali. Costruire strategie aziendali su previsioni gonfiate significa gettare le basi per un inevitabile fallimento.
Un consulente di strategia digitale ha osservato ripetutamente questa dinamica sul campo, constatando la necessità di nuovi parametri che bilancino il potenziale tecnologico con la concretezza dell'implementazione. La risposta, curiosamente, non arriva dal settore tech ma dal mondo della finanza.
Il metodo del valore attuale netto applicato all'AI
Nei corsi di finanza aziendale viene insegnato il metodo del discounted cash flow (DCF), utilizzato per valutare gli investimenti. Invece di sommare semplicemente i flussi di cassa futuri, questa tecnica ne riduce il valore considerando tempo e rischio. Un euro domani vale meno di un euro oggi, e se c'è incertezza sulla sua materializzazione, il valore diminuisce ulteriormente.
Applicare questa logica alla produttività dell'AI significa riconoscere che affermazioni come "il copilota raddoppia la produttività degli sviluppatori" rappresentano stime massime teoriche. Per ottenere cifre utilizzabili nella pianificazione concreta, occorre "scontare" questi valori considerando tre fattori fondamentali: lo sforzo umano necessario per raggiungere l'obiettivo, il tempo richiesto dall'organizzazione per adottare l'AI e i rischi derivanti dall'imperfezione della tecnologia.
L'illusione del pilota automatico
L'intelligenza artificiale generativa non sostituisce il lavoro umano come un pilota automatico, ma funziona piuttosto come un acceleratore. Definire i problemi, guidare correttamente i modelli e verificare i risultati finali rimane responsabilità delle persone. Nel campo dell'ingegneria del software, strumenti come GitHub Copilot producono codice immediatamente eseguibile, ma gran parte richiede ancora debugging, testing e correzioni.
In un progetto pilota presso un'azienda cliente, gli ingegneri hanno dedicato circa un quarto del loro tempo lavorativo alla revisione o riscrittura del codice generato dall'AI. La produttività è aumentata in modo significativo, ma non ha raggiunto il "raddoppio" spesso pubblicizzato dai fornitori. Il miglioramento reale si è attestato intorno al 40%, una cifra più realistica e sostenibile nel tempo.
La curva graduale dell'adozione aziendale
Un altro elemento cruciale riguarda la velocità di implementazione tecnologica. I guadagni di produttività derivanti dall'AI non si manifestano istantaneamente, ma seguono una curva progressiva che attraversa fasi di apprendimento, sperimentazione e diffusione, esattamente come qualsiasi altra tecnologia enterprise.
Un caso emblematico coinvolge un'azienda manifatturiera della Fortune 500 che ha modellato direttamente questa curva durante l'introduzione di un copilota per lo sviluppo di codice. Nel primo anno, solo un quarto degli sviluppatori utilizzava attivamente lo strumento. Nel tempo, il tasso di adozione è cresciuto costantemente, con costi e benefici che si sono espansi naturalmente nel flusso di sviluppo quotidiano. Calcolando il ROI su un periodo di quattro anni, l'organizzazione ha ottenuto previsioni allineate alla reale capacità di adattamento al cambiamento, evitando proiezioni irrealisticamente ripide.
Il costo nascosto degli errori algoritmici
Ogni modello di produttività deve incorporare la valutazione del rischio. Anche i sistemi più performanti possono commettere errori, e i costi operativi e reputazionali possono risultare considerevoli. Quest'anno un'azienda tecnologica globale ha dovuto ritirare un'intera campagna marketing dopo che il suo generatore di immagini AI aveva prodotto risultati inappropriati.
Il problema non era la mancanza di controllo, ma la sottovalutazione del rischio. L'azienda ha impiegato settimane per risolvere la situazione, coordinare la comunicazione e recuperare la fiducia, tempo e risorse che avrebbero potuto essere dedicati alle attività produttive. Quando i CIO stimano la produttività, devono considerare questi inevitabili tentativi ed errori, includendo nell'analisi il tempo necessario per la verifica dei risultati, la correzione degli errori e le azioni successive.
Dal concetto teorico all'applicazione pratica
Il concetto di "produttività scontata" dimostra il suo valore quando viene applicato sul campo. Consideriamo un ingegnere informatico che utilizza un copilota: in teoria, la produttività potrebbe raddoppiare. Tuttavia, considerando il processo di verifica umana, la velocità graduale di adozione e i fattori di rischio, l'aumento realistico si avvicina al 30-40%.
Visualizzato come un grafico a cascata, questo approccio parte dall'intera dimensione dell'opportunità AI e sottrae progressivamente i fattori legati allo sforzo umano, alla velocità di adozione e ai rischi. Il valore finale rappresenta il miglioramento di produttività effettivamente raggiungibile, una cifra che riflette le modalità operative reali del team e che può essere presentata con sicurezza ai CFO e CEO. Con l'accumularsi dell'esperienza, esistono buone possibilità di superare questa stima.
Consumo dichiarato versus consumo reale
L'intelligenza artificiale sta trasformando rapidamente i metodi di lavoro, ma proprio come il consumo dichiarato di un'automobile nuova varia in base alle condizioni di guida effettive, anche le prestazioni dell'AI dipendono fortemente dall'ambiente organizzativo, dalle modalità di utilizzo da parte delle persone e dalla capacità di esecuzione. Applicare un "tasso di sconto" alla produttività aiuta i CIO e i leader tecnologici a colmare il divario tra potenziale teorico e risultati concreti, stabilendo aspettative credibili, difendibili e realizzabili.
Come nella guida automobilistica, anche nell'AI il "consumo" varia inevitabilmente secondo le circostanze specifiche di utilizzo.