La capacità di misurare con precisione i benefici dell’intelligenza artificiale generativa è oggi uno dei nodi centrali per le imprese. Dati presentati da Gartner mostrano come, nonostante l’adozione crescente di soluzioni basate su modelli generativi, le aziende fatichino a collegare i miglioramenti di produttività con risultati economici concreti.
Rita Sallam, Distinguished VP Analyst di Gartner, ha analizzato il tema in un recente approfondimento, evidenziando i punti di forza e le criticità che definiscono la distanza tra il potenziale dichiarato e il valore realmente realizzato.
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Il divario tra aspettative e risultati
Secondo i dati raccolti da Gartner, solo il 57% delle organizzazioni dichiara di riuscire a raggiungere le aspettative legate ai benefici della GenAI, nonostante oltre il 70% degli intervistati consideri la realizzazione del ROI l’aspetto più importante dei progetti in corso. Questo gap tra priorità e performance riflette una sfida strutturale: le imprese riconoscono l’urgenza di ottenere ritorni tangibili, ma non sempre dispongono degli strumenti adeguati per calcolarli e dimostrarli.
L’indagine evidenzia anche un livello di fiducia ancora basso nella capacità di stimare i costi e valutare i rischi. Molti manager dichiarano di avere soltanto una confidenza medio-bassa nella misurazione del ROI della GenAI, un dato che si accompagna alla difficoltà di integrare le nuove tecnologie in processi di governance strutturati. Sallam ha sottolineato come questo elemento sia oggi uno dei principali motivi di richiesta di consulenza da parte delle aziende, al pari delle preoccupazioni legate al rischio e alla conformità.
Il “productivity leak”: produttività non equivale a valore
Un punto centrale dell’analisi riguarda la differenza tra produttività e valore economico. «Possiamo creare produttività tutto il giorno. Ma se mi dai un’ora in più, posso anche usarne dieci minuti per prendermi un caffè», ha osservato Sallam. La provocazione evidenzia un concetto chiave: senza un meccanismo che trasformi il tempo risparmiato in attività ad alto impatto, i benefici rimangono teorici.
Gartner definisce questa dinamica con il termine productivity leak. Anche in presenza di guadagni apparenti, la complessità organizzativa, la necessità di coordinare le attività e i vincoli di processo riducono l’effettivo ritorno. Un dipendente più rapido non produce automaticamente un valore maggiore se il resto della catena non viene ottimizzato. Questo significa che il ROI della GenAI non può essere misurato esclusivamente sulla base di ore risparmiate, ma deve essere collegato a indicatori di performance che incidano direttamente sulla crescita dei ricavi o sulla riduzione dei costi.
I rischi del calcolo teorico del ROI
Il calcolo del ROI si basa spesso su stime teoriche, come la percentuale di tempo che uno sviluppatore dedica alla scrittura di codice e il suo salario medio. Gartner avverte che questi dati, pur utili a livello di simulazione, rischiano di essere sovrastimati. Le esperienze delle aziende che hanno introdotto strumenti di AI coding assistance mostrano incrementi di produttività inferiori rispetto a quelli riportati nei casi più ottimistici. Sallam ha indicato valori medi compresi tra il 7% e il 15%, molto lontani dalle cifre più diffuse nel dibattito fra gli addetti ai lavori.
Anche quando si ottiene un risparmio di tempo significativo, resta da stabilire come venga impiegato. Alcune imprese scelgono di non ridurre la forza lavoro, limitandosi a distribuire diversamente i compiti. In questo caso, il vantaggio va misurato in termini di maggior qualità del prodotto, retention dei dipendenti o riduzione del technical debt, più che in risparmi immediati a bilancio.
Dal tempo guadagnato agli outcome misurabili
Il nodo, secondo Gartner, è quindi quello di collegare i benefici operativi a metriche concrete. Un’ora risparmiata può essere utilizzata per incrementare le vendite, migliorare l’esperienza del cliente o ridurre il churn. Oppure può permettere ai dipendenti di concentrarsi su attività di maggiore valore, con effetti positivi sulla soddisfazione e sulla permanenza in azienda. In quest’ultimo caso, il legame con il ROI è indiretto ma non meno rilevante, perché contribuisce a diminuire i costi di assunzione e formazione di nuovo personale.
Gartner invita quindi i CIO a definire già nella fase di proof of concept quali siano i KPI più significativi per l’organizzazione, in modo da gestire attivamente il tempo liberato dalla GenAI e orientarlo verso obiettivi strategici.
Governance e gestione del cambiamento
Oltre agli aspetti numerici, Sallam ha insistito sul ruolo della governance GenAI e del change management. In molte aziende, gli utenti ricevono nuovi strumenti senza un percorso di formazione AI adeguato. Questo porta a un utilizzo inefficace della tecnologia e a benefici inferiori alle attese. «Se non si insegna alle persone come utilizzare questi strumenti per cambiare davvero il modo in cui lavorano, non si riuscirà a realizzare il valore atteso», ha affermato.
Il costo del cambiamento organizzativo, spesso sottovalutato, si rivela invece un elemento decisivo. Non basta fornire un copilota per lo sviluppo o un assistente di produttività: è necessario ridefinire processi, incentivi e metriche di performance. Solo così il tempo guadagnato può trasformarsi in un vantaggio competitivo tangibile.
KPI e misurazione dei benefici
La misurazione del ROI della GenAI richiede quindi un approccio selettivo e personalizzato. Gli indicatori devono essere scelti in base agli obiettivi dell’organizzazione. Per alcuni progetti possono essere centrali metriche come il numero di funzionalità rilasciate in un prodotto o la riduzione del tempo medio di risposta ai clienti. In altri casi, è più efficace monitorare il miglioramento del tasso di conversione, l’aumento delle vendite per cliente o la diminuzione delle spese di outsourcing.
Un esempio riguarda la creazione di contenuti di marketing. Oltre alla maggiore quantità di output per addetto, è possibile misurare il valore generato in termini di risparmi su servizi esterni, come la traduzione o la produzione di materiali. Tuttavia, anche in questo caso, Gartner avverte che molti direttori finanziari non considerano i costi evitati come un impatto diretto sul bilancio, trattandoli piuttosto come benefici prospettici.
La sfida per i CIO
Il quadro tracciato da Gartner mette in luce una responsabilità crescente per i CIO e i responsabili delle strategie digitali verso l’AI. Il compito non è soltanto introdurre nuove tecnologie, ma costruire un sistema di misurazione del ROI della GenAI che sappia distinguere tra benefici immediati e risultati di lungo periodo. Questo significa definire metriche realistiche, investire nella formazione e nella governance e prevedere già dall’inizio come verranno convertiti i guadagni di produttività in valore aziendale.
