Dall'hype all'impatto elevato: come i leader aziendali possono ottenere il ROI con gli agenti AI

Gli agenti AI non sono più sperimentali: sono operativi. Ma per molti leader esecutivi, i risultati sono stati deludenti. Secondo il C-suite Study 2025 dell'IBM Institute for Business Value, solo il 25% delle iniziative di AI ha garantito il ritorno sull'investimento (ROI) atteso, e solo il 16% è riuscito a scalare a livello aziendale. Questi numeri rivelano un divario critico tra ambizione e realizzazione.

Il problema non è l'AI in sé, ma il modo in cui viene implementata. Il successo con gli agenti AI richiede più di un semplice entusiasmo: ha bisogno di un approccio strutturato, trasparente e allineato al business che bilanci la sperimentazione con la governance e il risparmio sui costi con la crescita a lungo termine.

Quindi, come possono i dirigenti trasformare gli agenti AI da progetti pilota a un reale valore aziendale? Partendo con la giusta mentalità, basando le loro strategie su casi d'uso che consentono di risparmiare sui costi, e progettando per la scala e la flessibilità.

Uno degli errori più comuni che i dirigenti commettono è partire dalla prospettiva sbagliata sul ROI. Molti leader puntano a una crescita trasformativa e redditizia fin dal primo giorno, ma le implementazioni di AI di maggior successo spesso iniziano con il risparmio sui costi.

Perché? Perché i vantaggi in termini di costi sono più facili da misurare, più rapidi da realizzare e forniscono il business case fondamentale necessario per la scalabilità.

Ad esempio, pensiamo a un'azienda industriale che gestisce milioni di documenti non strutturati. Utilizzando gli agenti AI per analizzare questi dati federati e dispersi, potrebbe ridurre il costoso lavoro manuale degli analisti e migliorare il processo decisionale.

Questo processo ha il potenziale di ridurre i costi, aumentare i ricavi e consentire agli analisti di concentrarsi su lavori di maggior valore. Prendiamo ad esempio una compagnia che utilizza gli agenti AI per automatizzare il workflow di elaborazione dei sinistri. Potrebbe ottenere pagamenti più rapidi, clienti più soddisfatti e la possibilità di scalare senza aumentare il numero di dipendenti.

Questi esempi non sono ipotesi azzardate ma casi d'uso pratici e guidati dal ROI che danno slancio a una trasformazione aziendale più ampia.

Per guidare la tua strategia di AI e assicurarti di raggiungere il ROI che ti aspetti, ecco quattro passaggi attuabili da considerare.

Evita l'impulso di spargere l'AI a caso in tutta l'azienda e pregare che qualcosa funzioni. Inizia con casi d'uso chiari e ad alto impatto. Cerca questi segnali di preparazione all'AI:

• Compiti ripetitivi o di basso valore ben definiti (ad esempio, inserimento dei dati o elaborazione dei sinistri)
• Passaggi manuali tra sistemi e persone (ad esempio, workflow order-to-cash).
• Disponibilità di dati di qualità su cui radicare gli agenti AI e rispetto ai quali effettuare le misurazioni
• Interpretazione complessa delle politiche (ad esempio, conformità delle risorse umane o idoneità assicurativa)
• Alto costo o inefficienza (ad esempio, manutenzione del codice legacy)

Inizia in piccolo, dimostra il tuo valore e da lì cresci.

Se non conosci il tuo punto di partenza, non puoi misurare il ROI. Tuttavia, molte organizzazioni non dispongono di linee di riferimento chiare su tempo, costi o qualità. Prima di schierare gli agenti AI, esegui un esercizio di decomposizione del processo:

• Quanto tempo richiede attualmente questo processo?
• Quanto costa?
• Quali sono i punti dolenti?

Usa dati interni o benchmark di settore (come quelli dell'Institute for Business Value di IBM) per stabilire un quadro chiaro del "prima". Queste informazioni saranno fondamentali quando dimostreremo il ROI agli stakeholder.

Una decisione spesso trascurata nella strategia di AI è quella architettonica. Molti fornitori stanno insistendo sugli agenti AI proprietari legati alle loro piattaforme. Ma la maggior parte delle imprese gestisce ambienti eterogenei. Bloccarsi utilizzando l'agente AI di un singolo fornitore può limitare flessibilità e innovazione.

Prova invece a predisporre un livello di orchestrazione aperto che possa posizionarsi sopra i tuoi sistemi esistenti e integrarsi con più agenti AI. Questo approccio:

• Evita il blocco da fornitore
• Permette cambiamenti di direzione più rapidi man mano che la tecnologia si evolve
• Supporta la trasparenza e la governance a livello aziendale

In uno spazio in rapido movimento, l'agilità architettonica rappresenta un vantaggio competitivo.

Il ROI degli agenti AI può essere misurato in tre modi principali:

1. Velocità nel raggiungere i risultati: quanto più velocemente puoi completare un processo?
2. Costo del servizio: quanto è più economico ottenere lo stesso risultato?
3. Nuove funzionalità: cosa puoi fare ora che prima non potevi?

Le prime due modalità due sono facili da misurare. La terza, ovvero le nuove funzionalità, è più difficile da quantificare, ma spesso è quella che ha il maggiore impatto trasformativo. Ad esempio, ottenere insight da documenti vecchi decenni o ristrutturare codice legacy che nessuno osava toccare.

Non ignorare queste "nuove opportunità". Devi solo chiarire che potrebbero aver bisogno di una prospettiva diversa sul ROI, focalizzata sul valore strategico piuttosto che sui risparmi immediati.

Il più grande malinteso sull'agentic AI? Che è o troppo difficile o troppo facile da implementare con ottimi risultati.

La verità sta nel mezzo. Gli agenti AI non sono una bacchetta magica né fisica quantistica. Sono uno strumento potente, purché siano usati con scopo, struttura e visione.

Per i dirigenti, la strada da seguire è chiara:

• Inizia con il risparmio sui costi
• Crea una base solida
• Scala con fiducia
• E allinea sempre l'AI alla tua strategia aziendale

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