Come massimizzare il ROI dell'AI nel 2026

Quindi perché la maggior parte delle aziende fatica a trarre profitto dalle soluzioni di AI? E come si può superare l'hype per raggiungere gli obiettivi aziendali nel 2026?

Si scopre che avere capacità tecnologiche nell'AI non è affatto sufficiente. Alcuni leader aziendali sono saltati sul carro dell'AI in una mossa d'impulso a breve termine, guidata dalla FOMO di stare al passo con i concorrenti. Altri immaginavano l'AI aziendale come il martello della strategia aziendale adatto a ogni chiodo. Raggiungere un ROI positivo per una trasformazione AI richiede un approccio più ponderato.

Da quando è scoppiato il boom dell'AI generativa alla fine del 2022, le organizzazioni si sono affrettate a implementare iniziative di AI. I leader sono alla ricerca di strategie AI scalabili che semplifichino le operazioni, informino il processo decisionale basato sui dati, riducano i costi e potenzino lo sviluppo dei prodotti. Il tema del momento sono ora gli agenti AI. Tuttavia, il ritorno finanziario di queste soluzioni rimane sfuggente. Ecco perché:

Secondo le discussioni del Think Circle Q4 2025 di IBM , la sfida principale non è un problema tecnologico, ma organizzativo. Cultura, governance, progettazione dei workflow e strategia dei dati sono i principali vincoli alla realizzazione del ROI e i leader hanno concordato che le ambizioni relative all'AI spesso si scontrano con le realtà interne molto prima che le limitazioni tecniche lo facciano.

Il rapporto di Think Circle evidenzia che, sebbene molti dirigenti investano nell'AI, pochi riescono oggi a misurare in modo affidabile il ROI (solo circa il 29% afferma di poter misurare il ROI con sicurezza). Nel frattempo, il 79% riscontra un aumento della produttività, il che significa che esiste un valore operativo, ma tradurre la produttività a breve termine in un impatto finanziario rimane comunque difficile.

Uno studio sui CEO di IBM ha rilevato che solo circa il 25% delle iniziative di AI genera il ROI atteso, solo il 16% ha raggiunto una scala aziendale completa e che i CEO stanno bilanciando la pressione per un ROI a breve termine con gli obiettivi di innovazione a lungo termine. Questo supporta la narrazione più ampia secondo cui l'AI spesso inizia prima come sperimentazione e poi come realizzazione del valore. Questo è tipico dei cicli di adozione delle tecnologie emergenti.

Siamo ancora nelle fasi iniziali e molte implementazioni di AI sono ancora sperimentali o soluzioni limitate. Questo va bene, perché la sperimentazione iniziale dovrebbe essere ristretta, ma queste applicazioni dell'AI hanno meno probabilità di generare un ROI elevato nel breve periodo. Il vero valore, tuttavia, sarà una maggiore integrazione nei workflow principali dell'organizzazione, non solo nei progetti occasionali.

La ricerca IBM mostra che il pagamento del debito tecnico dei sistemi legacy può migliorare il ROI dell'AI fino al 29%, perché riduce gli attriti e le rilavorazioni. Tuttavia, molte organizzazioni non sono ancora al livello necessario nel loro percorso di trasformazione digitale per ottenere tutti i benefici dall'integrazione dell'AI. Il debito tecnico rimane un ostacolo, ma l'AI può aiutare anche su questo fronte.

I calcoli del ROI possono essere difficili perché molti degli impatti benefici dell'AI sono astratti, indiretti e non si concretizzano nel breve termine. Ad esempio, se un'organizzazione utilizza l'AI per semplificare l'analisi e la visualizzazione dei dati affinché i dirigenti aziendali possano prendere decisioni più informate, tali risultati potrebbero non essere percepiti per anni. 

Il ROI in tempo reale dell'adozione dell'AI è spesso difficile da rilevare. Inoltre, qualsiasi guadagno immediato potrebbe essere ingannevole. Un'azienda che annuncia piani per automatizzare i workflow e ridurre la propria forza lavoro con l'AI potrebbe assistere a un rapido aumento dei prezzi delle azioni, tuttavia questo non rappresenta una garanzia di come reagiranno clienti e dipendenti.

Gli analisti finanziari dividono il ROI in due categorie: hard e soft. 

• L'hard ROI riguarda gli effetti tangibili direttamente correlati alla redditività. Ad esempio, l'utilizzo dell'AI per automatizzare l'IT può portare a un minor numero di interruzioni e a tempi di risposta più rapidi, aumentando l'efficienza operativa e migliorando la soddisfazione dei clienti per una fidelizzazione degli utenti potenzialmente maggiore.

• Il soft ROI include altri benefici che, sebbene non immediatamente collegati ai profitti, sono comunque positivi per l'organizzazione. Questi possono includere un miglioramento del morale dei dipendenti e un'esperienza del cliente migliorata. Ad esempio, i dipendenti potrebbero segnalare una maggiore soddisfazione quando le aziende scelgono un approccio etico all'adozione dell'AI.

Poiché il ROI è una misurazione, per calcolarlo occorrono dati numerici sui risultati aziendali. Le metriche chiave per il ROI dell'AI, sia hard che soft, includono numerosi indicatori chiave di prestazioni (KPI) che possono essere misurati e quantificati. Scegli i KPI giusti per calcolare il ROI dell'AI per le iniziative di cybersecurity, content marketing, forecasting e molto altro.

I KPI dell'hard ROI riguardano dati finanziari concreti, ovvero i costi risparmiati o i profitti ottenuti.

I KPI rilevanti per la riduzione dei costi includono: 

• Riduzione dei costi di manodopera, ad esempio ore risparmiate grazie all'automazione aziendale e all'aumento della produttività grazie all'utilizzo di strumenti di AI. 

• Aumenti dell'efficienza operativa, come una riduzione del consumo di risorse grazie alla semplificazione dei workflow AI. 

I KPI rilevanti per l'aumento dei profitti includono: 

• Aumento del traffico, della generazione di lead e dei tassi di conversione grazie al coinvolgimento del cliente, alla personalizzazione del marketing basata sui dati e ai motori di raccomandazione dei prodotti basati su AI.

• Crescita dei ricavi e nuovi flussi di reddito grazie a nuove applicazioni basate su AI, cicli di sviluppo più rapidi e nuove opportunità di business.

I soft ROI KPI sono meno semplici da misurare rispetto alle prestazioni aziendali nel breve periodo, ma tendono a influire sulla salute dell'organizzazione nel lungo periodo. Questi KPI vengono spesso misurati attraverso sondaggi e iniziative di ricerca qualitativa e possono includere: 

• Soddisfazione e fidelizzazione dei dipendenti legate ai progetti di AI, come ad esempio un'organizzazione che supera con successo le sfide dell'adozione dell'AI a livello interno o che dimostra il proprio impegno per la sostenibilità dell'AI. 

• Migliore processo decisionale, poiché dirigenti e team leader prendono decisioni più accurate in meno tempo con l'uso dell'analisi dei dati basata su AI. 

• Maggiore soddisfazione del cliente, ad esempio se le campagne di personalizzazione basate su AI riducono il tasso di abbandono oppure utilizzando un chatbot AI per l'esperienza del cliente per gestire un maggior numero di richieste che arrivano al servizio clienti.

L'IBM Institute for Business Value ha condotto una serie di studi su come le organizzazioni e i team possano ottenere rendimenti finanziari ottimali sulle loro iniziative di AI. Sebbene i case study siano specifici per settore, i team di qualsiasi settore possono generalizzare i concetti appresi per adattarli alle proprie esigenze. 

I team di sviluppo del prodotto che hanno seguito le quattro migliori best practice per l'IA in modo "estremamente significativo" hanno riportato un ROI mediano per la gen AI del 55%. I team che desiderano replicare i propri risultati dovrebbero incorporare le seguenti pratiche nei loro workflow: 

1. Apprezzare il feedback: una trasformazione AI è un lavoro in corso. Incoraggiare il feedback degli stakeholder aiuta il personale a sentirsi a proprio agio nel parlare, riducendo al contempo lo spreco di tempo e risorse in processi inefficaci. 
   
   
2. Lavorare in modo iterativo: introdurre l'AI nel ciclo di sviluppo del prodotto in piccole fasi, per prevenire l'affaticamento e ridurre i rischi. Modificare l'implementazione dell'AI nel tempo, via via che i team si rendono conto di cosa funziona e cosa è inefficace. La scalabilità dell'AI è spesso migliore in piccoli pezzi, piuttosto che in una volta sola. 
   
   
3. Apprendere dai dati degli utenti: estrarre e analizzare i dati degli utenti per identificare le opportunità in cui le tecnologie di AI generativa possono apportare il massimo valore. La qualità dei dati è importante quanto la quantità. Piuttosto che cercare di modellare attivamente il comportamento degli utenti, adattare le roadmap dei progetti per incontrare gli utenti dove si trovano.
   
   
4. Creare team multidisciplinari: utilizzare al meglio le diverse abilità e aree di competenza per ridurre i colli di bottiglia. I team interfunzionali si sostengono a vicenda, mentre i silos ostacolano le comunicazioni e rallentano i progetti. 

Le organizzazioni che adottano una visione olistica d'insieme per l'AI e i contenuti segnalano un ROI del 22% superiore per lo sviluppo CSC e del 30% per l'integrazione della gen AI.⁸ Tre pilastri determinano il successo del ROI a livello di AI e CSC: 

1. Adottare una visione d'insieme per stabilire le priorità in modo efficace: esaminare tutti gli aspetti del modo in cui il machine learning tocca il CSC, tra cui pianificazione strategica, budget, risorse umane e gestione proattiva del cambiamento. Notare le interdipendenze tra team e reparti e concentrarsi sui casi d'uso dell'AI con il maggior potenziale di ROI. 
   
   
2. Non trascurare la gestione del cambiamento: introdurre nuovi processi e tecnologie non è mai semplice, soprattutto quando sono così polarizzanti come l'AI. L'adesione dei dipendenti è fondamentale per il successo di una nuova iniziativa di AI. Una strategia interfunzionale basata su sostenitori del cambiamento d'importanza chiave può mantenere alto l'entusiasmo durante tutta la trasformazione AI. 
   
   
3. Ridurre al minimo i rischi per liberare la creatività: la gestione dei rischi dell'AI promuove la libertà creativa quando i team non devono preoccuparsi che l'AI sbagli. Lasciando che i sistemi di AI si occupino delle attività di routine a basso rischio, i creativi possono fare ciò che sanno fare meglio, ovvero creare contenuti straordinari.

Sebbene il tasso di innovazione nel settore dell'AI sia così alto, è ancora molto presto, e potrebbe essere più vantaggioso per le aziende pensare a questo periodo come a un periodo di sperimentazione complicata, piuttosto che con l'obiettivo del ROI. Jensen Huang, CEO di Nvidia, ne ha parlato al Cisco AI Summit di febbraio. Ha paragonato costringere gli ingegneri a giustificare il lavoro sull'AI con un ROI concreto fin dall'inizio a chiedere a un bambino di fare un piano aziendale per un hobby.²

“Quando i tuoi figli ti dicono che vogliono provare qualcosa, dovresti dire di sì. A casa non faremmo mai domande sul ritorno dell'investimento".

Questo approccio richiederà ai leader di ottenere un consenso diffuso in tutta l'organizzazione, con la consapevolezza che il ROI potrebbe richiedere ancora anni. Cercando di imporre il controllo attraverso una valutazione del ROI a breve termine si rischia di perdere opportunità trasformative.

Inoltre, Huang ha anche consigliato alle aziende di sviluppare una propria comprensione dell'infrastruttura AI invece di affidarsi esclusivamente a fornitori di servizi esterni, così da poter davvero comprendere cosa funziona e cosa no.

"Che sboccino mille fiori", ha detto Huang, incoraggiando uno spirito di sperimentazione ampia ed esplorativa piuttosto che filtrare rigidamente le idee in base alle prime metriche del ROI. Potrebbe non essere facile convincere gli stakeholder, ma come si può contraddire l'uomo che gestisce un innovatore AI che ora vale 4 trilioni di dollari?