Stai sprecando milioni? Inizia a misurare il successo dell’IA con 7 metriche

L'IA sta incassando cifre considerevoli: il 46,4% dei finanziamenti VC dello scorso anno, per la precisione. Ma anche con il flusso di denaro in entrata, i dirigenti aziendali faticano a capire in che modo l'IA favorisca la trasformazione aziendale.

Più della metà dei responsabili IT afferma che dimostrare il ROI rappresenta la sfida più grande, soprattutto perché la RAND Corporation prevede che l'80% dei progetti di IA fallirà, bruciando miliardi nel processo.

Stephen Mann, analista principale e direttore dei contenuti presso ITSM.tools, indica un problema più ampio: la fiducia. “I team che non si fidano dell'IA sono quelli che segnalano un ROI negativo dai loro investimenti nell'IA. Sembra esserci una catena in cui l'adozione dell'IA e la fiducia (o la sua mancanza) si alimentano a vicenda”, afferma. Stephen non è l'unico ad averlo notato.

Anche il team IA di Google ha sottolineato che l'IA generativa è diversa dalle tecnologie del passato. È più accessibile e può essere utilizzata sia dai team tecnici sia da quelli non tecnici. Per questo dobbiamo ripensare il modo in cui misuriamo le prestazioni dell'IA, poiché le tradizionali metodologie per il ROI spesso non sono sufficienti. 

Esaminiamo più da vicino perché i vecchi approcci non funzionano e analizziamo le sette metriche che contano quando si valuta il ROI dell'IA.

Le sfide della misurazione del ROI dell'IA

Le aziende avviano in media 37 POC di IA, eppure oltre il 30% dei CIO ammette di non avere un'idea chiara di quali abbiano successo. Operano al buio, senza metriche solide che colleghino gli sforzi nel campo dell'IA a risultati concreti.

Isolare l'impatto dell'IA può essere complicato perché spesso viene implementata insieme ad altre tecnologie o modifiche ai processi, come nel caso di un sistema di gestione dell'inventario basato sull'IA introdotto insieme a una nuova configurazione del negozio. I test A/B tradizionali incontrano difficoltà quando più fattori (IA, marketing, riprogettazioni) influenzano contemporaneamente i risultati.

Le organizzazioni devono inoltre confrontarsi con il “ROI immateriale”: elementi come una cultura dell'innovazione, la fidelizzazione dei dipendenti, il vantaggio competitivo e una migliore gestione del rischio, tutti aspetti preziosi ma difficili da quantificare. Se si considera anche il tempo necessario per formare, perfezionare e mantenere l'IA, è chiaro perché i CTO esitino a creare una struttura per il ROI. Il timore di rendimenti negativi nel breve periodo, sotto la pressione degli investitori, aggrava ulteriormente la sfida.

7 metriche per misurare il successo degli investimenti nell'IA 

Michael Porter, professore di Harvard, ha introdotto un approccio strategico di triage che le aziende possono utilizzare per valutare il vantaggio competitivo dei propri progetti di IA. Il suo modello si basa sulla leadership di costo, sulla differenziazione e sulla focalizzazione, elementi che aiutano le organizzazioni a offrire prodotti e servizi altamente specializzati in mercati di nicchia. 

Per i CTO, capire come i loro progetti di IA si allineano a queste leve è fondamentale per giustificare gli investimenti e ottenere risultati misurabili. Ecco sette metriche e OKR per definire il successo dell'IA:

1. Riduzione del tempo di commercializzazione (TTM)

Il tempo di commercializzazione consiste nel portare più rapidamente sul mercato il proprio prodotto o servizio, dall'idea iniziale alla distribuzione finale, utilizzando l'IA per accelerare ogni fase. Quanto più rapidamente si effettua il lancio, tanto prima si iniziano a generare ricavi: se l'IA contribuisce a ridurre il tempo di sviluppo da 18 a 12 mesi, si ottengono 6 mesi aggiuntivi di potenziali ricavi. E questo rappresenta un enorme vantaggio per migliorare le performance finanziarie e conquistare quote di mercato. 

Come misurare il TTM 

• Durata dall'idea al lancio: misura il tempo necessario per passare dall'approvazione dell'idea al lancio sul mercato.
• Durata del ciclo di iterazione: misura la velocità di progettazione, test e perfezionamento.
• Rapporto tempo-valore: confronta la rapidità con cui un prodotto o una funzionalità inizia a generare ritorni.
• Indice di efficienza delle risorse (REI): valuta le ore-persona risparmiate o riallocate.

2. Capacità di elaborazione dei processi 

Monitorare la capacità di elaborazione dei processi è essenziale per misurare l'efficienza con cui le attività vengono gestite in un determinato intervallo di tempo. Riflette la capacità del sistema di gestire i carichi di lavoro e influisce sulla capacità e sull'efficienza complessive.

Come misurare la capacità di elaborazione dei processi

• Volume per unità di tempo (VPTU): Tieni traccia delle attività o delle transazioni completate prima e dopo l'implementazione dell'IA.
• Costo per transazione: Analizza l'impatto dell'IA sulla spesa per le risorse a volumi più elevati.
• Sostenibilità delle prestazioni di picco: Monitora per quanto tempo il sistema mantiene la produttività massima.
• Tempo di ripristino: Valuta la rapidità con cui i processi si riprendono dopo le interruzioni.

3. Esperienza dei dipendenti & dei clienti 

Ogni iniziativa di IA serve in definitiva uno di due gruppi: dipendenti o clienti. La loro fidelizzazione, produttività, soddisfazione e il loro coinvolgimento sono i veri indicatori del successo e determinano se il consiglio di amministrazione e il vertice aziendale approveranno l'IA. 

Per i dipendenti, l'IA dovrebbe automatizzare le attività ripetitive e semplificare i flussi di lavoro, lasciando loro più tempo da dedicare alle attività strategiche e ad alto valore aggiunto. L'IA può inoltre ottimizzare la distribuzione del carico di lavoro, ad esempio quando uno strumento di gestione basato sull'IA segnala che i dipendenti trascorrono troppo tempo in riunioni e non abbastanza nel lavoro concentrato.

Dal lato cliente dei progetti, i progetti di IA devono concentrarsi sulla creazione di un'esperienza senza attriti. Il vantaggio si manifesta sotto forma di maggiore fidelizzazione, rapporti più duraturi con i clienti e un flusso costante di segnalazioni, tutti componenti fondamentali della crescita aziendale a lungo termine. Quando questi elementi convergono, il risultato è un ROI positivo, con un'organizzazione agile, incentrata sul cliente e capace di valorizzare tutti gli stakeholder coinvolti. 

Come misurare l'esperienza dei dipendenti (EX) per determinare il successo dell'IA 

• Confrontare i tassi di fidelizzazione prima e dopo l'implementazione dell'IA
• Monitorare la fidelizzazione nei ruoli potenziati dall'IA rispetto a quelli non potenziati
• Monitorare le ragioni delle uscite volontarie
• Punteggi netti di promozione dei dipendenti (eNPS) 
• Tempo necessario ai nuovi assunti per raggiungere la produttività 

Come misurare l'esperienza dei clienti (CX) 

• Punteggi NPS e CSAT 
• Risoluzione al primo contatto (FCR) e tempo di risposta ai clienti 
• Analisi del sentiment e delle emozioni sui social media 
• Tassi di fidelizzazione e abbandono dei clienti 
• Variazioni incrementali del valore del cliente nel corso della sua vita prima e dopo l'IA 

4. Impatto del debito tecnico (TDI)

L'impatto del debito tecnico (TDI) misura il modo in cui le scorciatoie e le inefficienze accumulate influiscono sulle prestazioni, sulla manutenibilità e sulla scalabilità di un sistema di IA o, al contrario, il modo in cui l'IA stessa contribuisce al debito tecnico crescente di un'azienda. 

Si tratta di una metrica fondamentale, considerando che il debito tecnologico consuma già il 30% dei budget IT e il 20% delle risorse umane, e con l'IA la situazione sta solo peggiorando. 

Nel 2025, oltre il 50% dei leader tecnologici prevede che il proprio debito tecnologico raggiungerà livelli da moderati a gravi, con l'IA tra i principali fattori responsabili. Misurare il TDI consentirà ai CTO di ridurre questi costi nascosti giustificando il refactoring dei modelli, ottimizzando l'allocazione delle risorse e trovando il giusto equilibrio tra la manutenzione dei sistemi legacy e la distribuzione di nuove funzionalità basate sull'IA.

Come misurare l'impatto del debito tecnico  

• Latenza della pipeline di dati: Valuta i ritardi nell'acquisizione e nella pre-elaborazione dei dati.
• Tempo necessario per portare in produzione gli aggiornamenti dei modelli: Verifica la rapidità con cui i modelli si adattano ai nuovi dati.
• Costo di inferenza per previsione: Calcola i costi delle risorse di calcolo per ogni inferenza dell'IA.
• Tasso di correzione dei bug: Monitora la frequenza con cui emergono problemi nei dati o nei modelli e richiedono correzioni.

5. Utilizzo degli asset di dati

L'AI è tanto efficace quanto lo sono i dati su cui è costruita. Che tu stia lavorando sull'intelligenza predittiva o su sistemi autonomi, l'utilizzo degli asset di dati indica quanto efficacemente l'AI utilizzi i dati disponibili. 

Maggiore è l'utilizzo, più ampia è la portata dell'AI, poiché abbatte i silos, riduce i bias dei dataset e fornisce intelligence a livello aziendale grazie all'integrazione dei dati. 

Se i modelli non sfruttano pienamente i dataset di alto valore o, peggio ancora, si adattano eccessivamente a quelli ridondanti, ciò influisce direttamente sulla precisione, sulla rilevanza strategica e, in definitiva, sul successo del tuo progetto di AI. 

Come misurare l'utilizzo degli asset di dati  

• Frequenza di accesso ai dati: misura la frequenza con cui i modelli di AI accedono a ciascun dataset.
• Latenza di elaborazione dei dati: monitora i tempi di recupero ed elaborazione nei flussi di lavoro di AI.
• Rapporto tra dati archiviati e utilizzo attivo: confronta i dati archiviati con quelli utilizzati attivamente.
• Tasso di utilizzo delle caratteristiche e tracciabilità dei dati: identifica quali caratteristiche determinano le prestazioni e garantisce la qualità dei dati.

6. Riduzione del tasso di errore (ERR)

Ottenere dati corretti è solo metà della sfida. La vera difficoltà consiste nel garantire che i dati siano puliti e strutturati e nel fornire risultati precisi, aggiornati e imparziali su larga scala. La riduzione del tasso di errore è fondamentale per questo processo. Riflette la capacità dell'AI di evolversi riducendo errori e problemi di qualità e indica la capacità del modello di apprendere e adattarsi nel tempo. 

Meno errori nei modelli di AI significano una minore necessità di intervento da parte dei team IT, facilitando la scalabilità dell'AI tra i reparti mentre risponde alle esigenze specifiche dei diversi ambiti. L'utilizzo di strumenti di monitoraggio dei modelli per tenere traccia di questi progressi aiuta a garantire che l'AI non perda efficacia con la crescita, dando ai CTO la certezza che l'AI sia pronta per il futuro, allineata agli obiettivi aziendali e in grado di fornire costantemente soddisfazione ai clienti ed efficienza operativa.

Come misurare la riduzione del tasso di errore? 

• Tasso di errore iniziale rispetto a quello attuale: confronta i livelli iniziali e attuali di inaccuratezza.
• Tasso di falsi positivi: individua le classificazioni positive errate.
• Distribuzione degli errori: identifica i bias o i punti deboli nei diversi segmenti di dati.
• Variazione del tasso di errore: garantisce che i modelli non perdano efficacia dopo la distribuzione.
• Efficienza delle iterazioni correttive: misura la rapidità con cui il riaddestramento riduce gli errori.

7. Coefficiente di scalabilità

Il coefficiente di scalabilità fa la differenza tra un'iniziativa di AI che prospera e una che crolla sotto il proprio peso trasformandosi in un pozzo senza fondo di costi. Misura quanto bene una soluzione di AI possa espandersi all'interno di un'organizzazione senza far aumentare vertiginosamente costi o complessità. 

I modelli di AI possono iniziare in piccolo, ma con l'aumentare dell'adozione crescono anche le esigenze di rete, spazio di archiviazione e potenza di elaborazione. Quella che inizia come una configurazione di cloud ibrido può rapidamente trasformarsi in una costosa revisione completa: basti pensare all'espansione dello storage a freddo, agli aggiornamenti dell'hardware on-premise e all'aumento dei costi per distribuzione. Prima che tu te ne renda conto, il potenziale ROI dell'AI viene annullato dall'espansione incontrollata dell'infrastruttura.

Come misurare il coefficiente di scalabilità 

La scalabilità deve essere misurata sia in termini tecnici sia aziendali. Ecco cosa dovrebbero monitorare i CTO:

• Efficienza computazionale (FLOPS/watt) e scalabilità dei tempi di addestramento
• Latenza dell'inferenza e costo per inferenza
• Costi generali dell'infrastruttura e tempo per generare valore per le distribuzioni
• Garantire che la crescita non faccia aumentare vertiginosamente i costi aiuta l'AI a rimanere un motore di crescita, non una fonte di costi.

La crescita senza una base scalabile porta a inefficienze, trasformando l'AI più in un centro di costo che in un motore di crescita.

Rendi i tuoi investimenti nell'AI a prova di futuro 

La discontinuità guidata dall'AI non rallenta e i CTO devono dare priorità all'agilità per costruire un solido business case per l'AI. Ciò significa passare dai progetti pilota all'adozione a livello aziendale, dove l'AI agentica genera un impatto trasversale tra le diverse funzioni.

Ottieni il consenso allineando gli obiettivi strategici all'esecuzione tramite un'infrastruttura scalabile, MLOps disciplinato e framework di governance che consentano la crescita senza sacrificare il controllo.

Utilizza queste sette metriche chiave come roadmap strutturata per giustificare gli investimenti nell'IA, monitorare l'adozione e ottimizzare le prestazioni, ottenendo potenzialmente fino a 3.5X di rendimento.

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