L’intelligenza artificiale è entrata stabilmente nei piani di molte organizzazioni. L’aumento degli investimenti, che sono raddoppiati nel 2024 passando – secondo Bain – da circa 5 milioni a 10 milioni di dollari (un raddoppio degli investimenti rispetto a febbraio 2024), ha reso più evidente una frizione: i criteri di valutazione tradizionali, centrati quasi solo su efficienza e risparmi, spesso non catturano l’impatto reale dell’AI su clienti, persone, rischio e capacità future.
Di recente ho notato che molte aziende si affidano al ROI per valutare progetti di AI, concentrandosi su risparmio di ore, licenze e costi IT. Tuttavia, dopo il pilota emergono sfide reali come adozione concreta, vincoli e costi operativi.
Il ROI da solo non basta: è fondamentale utilizzare metriche più complete e strumenti pratici, come il framework elaborato da Bain & Company, per prendere decisioni efficaci sugli investimenti in intelligenza artificiale.
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Il valore dell’intelligenza artificiale, il limite del ROI
Prendiamo un caso comune. Un’azienda valuta l’introduzione di un assistente AI nell’assistenza clienti per suggerire la next best action all’operatore. I benefici attesi sono tre: riduzione del tempo di risoluzione delle chiamate, miglioramento della compliance con le policy aziendali, e migliore personalizzazione ed efficacia della risposta.
Il risultato iniziale è misurabile: il tempo medio di gestione cala, la produttività aumenta. Il ROI tradizionale fotografa bene la parte di efficienza misurando tempo medio per chiamata e costo del personale per FTE rispetto al tempo risparmiato grazie all’AI.
Poi però succedono tre cose che il ROI spesso non vede.
- Primo: non tutti i team adottano il tool, quindi il ROI resta incerto se l’uso è limitato.
- Secondo: il vero valore è nella qualità delle decisioni e nella coerenza dei processi, che in customer care significa meno escalation, più risoluzioni rapide ed errori ridotti.
- Terzo: costi successivi come monitoraggio, aggiornamenti, formazione e gestione dati sensibili vanno considerati, altrimenti il ROI iniziale sarà sovrastimato.
Qui vale una frase che sento spesso: “Il pilota funziona, ma non sappiamo se conviene metterlo in produzione su scala”.
Due metriche per l’intelligenza artificiale: ROE e ROF
Per cogliere appieno l’impatto dell’Intelligenza Artificiale, secondo il framework di Bain & Company, è necessario affiancare al ROI metriche più olistiche, capaci di narrare la trasformazione del lavoro e del business. Il framework identifica due nuovi indicatori chiave che misurano il valore per le persone e il potenziale futuro, assumendo gli indirizzi strategici dell’azienda come riferimento per priorità e misurazione.
ROE (Return on Employee)
Questa metrica sposta il focus dalla riduzione dei costi alla creazione di valore per le persone, misura produttività, qualità del lavoro e tempo liberato da reinvestire su attività a maggior valore. Misura come l’AI potenzia i dipendenti: aumento della produttività, miglioramento della soddisfazione lavorativa, e soprattutto la capacità di liberare tempo da riallocare su attività a maggior valore.
Il ROE si ottiene quando l’AI è integrata nel modello operativo: non basta sviluppare nuovi tool, occorre inserirli nei processi e garantirne l’adozione. Gli indicatori specifici per misurare il ROE possono includere ad esempio il tempo riallocato ad attività a maggior valore, il tasso di adozione effettiva della soluzione, il numero di processi trasformati dall’AI, la qualità del lavoro percepita dagli operatori, ecc.
Un ROE elevato significa dipendenti più ingaggiati, minore turnover e una qualità del lavoro percepita superiore. In pratica, può essere calcolato anche considerando la riduzione del costo di hiring e training per FTE, moltiplicato per la riduzione del tasso di turnover attribuibile alla soluzione AI.
ROF (Return on Future)
È la metrica della lungimiranza. Misura il valore strategico futuro abilitato dall’AI: innovazione, creazione di nuove opzioni di crescita, nuovi modelli di business e vantaggi competitivi difendibili nel lungo periodo.
Gli indicatori chiave per il ROF possono includere la customer experience best-in-class, un aumento del valore del basket medio per cliente, l’aumento della frequenza di acquisto per cliente, l’incremento della retention dei clienti, la riduzione dei reclami e delle escalation.
In sintesi, il ROI risponde alla domanda “quanto rende oggi”. ROE misura “come cambia davvero l’esperienza e il lavoro”. ROF misura “quanto stiamo diventando capaci di ripetere il successo domani”.
Il dilemma della prioritizzazione. un framework per decidere
Il framework propone una matrice di prioritizzazione che incrocia due assi fondamentali, ciascuno valutato attraverso dimensioni specifiche.
Asse 1: attrattività dell’opportunità
Questo asse si compone di due elementi di valutazione:
- Priorità strategiche: Identificazione del livello di aderenza delle soluzioni AI alle priorità strategiche dell’azienda, valutata attraverso workshop con il Core Team e analisi dei Piani Strategici.
- Impatto della soluzione: Valutazione qualitativa di alto livello del potenziale impatto generato dalle soluzioni AI, misurato attraverso ROI, ROE e ROF, basata su benchmark di mercato e analisi interne.
Asse 2: facilità di implementazione
Anche questo asse comprende due componenti:
- Readiness della società: Valutazione della preparazione dell’organizzazione relativamente ad accessibilità dei dati e capacità di change management, attraverso assessment del business model e del landscape tecnologico.
- Fattibilità di implementazione: Assessment di alto livello sulla tipologia e modello di soluzione da sviluppare, basato su benchmark di mercato e analisi interne.
Incrociando questi assi, emergono quattro cluster di intervento:
- Soluzioni prioritarie: Alto impatto e facile implementazione. Sono i progetti su cui concentrare il piano di roll-out immediato.
- Quick win: Facili da fare ma a impatto medio-basso. Possono essere d’aiuto nel generare slancio, ma non portano a cambiamenti radicali.
- Alto potenziale: Progetti ad alto impatto ma complessi. Richiedono pianificazione a lungo termine.
- Da deprioritizzare: Basso impatto e alta complessità. Sono le trappole da evitare.
Dal framework alla roadmap
La matrice di prioritizzazione deve diventare un piano operativo concreto e sostenibile. Una possibile roadmap di implementazione potrebbe prevedere di:
- Concentrarsi prima sulle “Soluzioni Prioritarie”: scegli 2-3 iniziative ad alto impatto e bassa complessità, definendo obiettivi misurabili con ROI e ROE e una baseline chiara. Avvia subito lo sviluppo di soluzioni AI rapidamente implementabili.
- Per l'”Alto Potenziale”, selezionare 1-2 progetti trasformativi ma complessi, costruendo una roadmap che risolva criticità come la qualità dei dati, integrazione e governance.
- Usare i “Quick Win” per accelerare il cambiamento culturale: inserisci iniziative semplici per rafforzare le competenze digitali e superare le resistenze.
- Creare un cruscotto unico di reporting con poche metriche aggiornate e stabili.
In sintesi: il valore dell’AI deriva dalla gestione bilanciata del portafoglio progetti, guidata da metriche utili a orientare le scelte, non solo a giustificare i costi.
Misurare ciò che conta davvero
Se l’AI è una priorità strategica per una quota crescente di aziende diventa inevitabile alzare il livello della misurazione. Il ROI resta necessario per stimare i benefici operativi immediati, ma non è sufficiente per rappresentare l’intero valore generato dalle soluzioni AI.
Affiancare al ROI metriche di esperienza (ROE) e di capacità future (ROF) permette di evitare due errori frequenti: finanziare solo ciò che è facile da contare, e sottovalutare ciò che rende l’AI ripetibile, governabile e realmente trasformativa. Come evidenzia la ricerca, gli executive concordano che misurare il ROI dell’AI è critico, andando oltre i semplici risparmi di costo per includere impatti culturali, knowledge expansion e valore strategico.
La sfida dei prossimi mesi non è solo implementare l’AI. È misurarne il valore con criteri che reggono una discussione con CEO, CFO, HR, IT, Innovation, risk e business, nello stesso tavolo, con gli stessi numeri. La valutazione delle soluzioni AI deve basarsi su un framework che consideri priorità strategiche e facilità di implementazione, così da identificare le soluzioni più adatte da sviluppare e scalare.
