AI in azienda, i KPI di produttività che i CIO devono ripensare

Una risposta preparata in pochi secondi può richiedere una lunga verifica prima di arrivare al cliente. Un programma generato più rapidamente può impegnare gli sviluppatori senior nella ricerca di errori difficili da individuare. È nel passaggio tra il tempo guadagnato da chi usa l’intelligenza artificiale e il lavoro sostenuto da chi ne controlla i risultati che la misurazione della produttività diventa una questione per i CIO.

Le dashboard aziendali registrano con facilità quante persone utilizzano uno strumento, quanti documenti produce o quanti ticket vengono chiusi. Sono informazioni utili per osservare l’adozione e l’attività. Per stabilire il valore dell’investimento serve capire che cosa accade dopo: quanto lavoro richiede la revisione, se gli errori diminuiscono e se il processo offre un risultato migliore all’azienda e ai suoi clienti.

Il lavoro risparmiato può riapparire altrove

L’AI generativa accelera attività circoscritte. Può preparare la prima versione di un rapporto, sintetizzare materiali, proporre codice o formulare una risposta per l’assistenza. Se la misurazione si ferma alla singola attività, il guadagno di tempo è visibile. Il quadro cambia quando l’output passa alla persona o al reparto successivo.

Una sintesi può richiedere il controllo dei documenti originali prima di essere usata per una decisione. Il codice deve essere esaminato, corretto, testato e mantenuto. Una risposta al cliente può generare un nuovo contatto o un’escalation se è incompleta o sbagliata. In questi casi il lavoro si sposta: diminuisce nella fase di produzione iniziale e cresce in quella di verifica o gestione delle eccezioni.

Per i CIO, il confine della misurazione è quindi decisivo. Confrontare il tempo necessario a produrre una bozza descrive la prestazione dello strumento in quel punto del flusso. Misurare dall’avvio dell’attività al risultato finale permette di includere le correzioni e il tempo necessario perché l’output diventi utilizzabile.

Perché i risultati dei progetti pilota possono cambiare

Un progetto pilota può mostrare che una determinata attività viene completata più velocemente. Nell’uso ordinario emergono anche le pratiche meno lineari, le eccezioni e i controlli richiesti dalle procedure aziendali. Se il pilota considera soltanto la durata dell’attività assistita dall’AI, queste fasi restano fuori dal calcolo.

La differenza riguarda soprattutto la qualità del risultato. Un numero maggiore di ticket chiusi per turno, per esempio, dice poco sull’efficacia dell’assistenza se aumentano i casi trasferiti a un livello superiore o i clienti che devono ricontattare il servizio. Allo stesso modo, più codice prodotto non equivale automaticamente a rilasci più rapidi e stabili.

Questo spiega perché una valutazione condotta su una singola mansione possa divergere da quella svolta sull’intero processo. Nel primo caso si osserva la velocità di esecuzione; nel secondo entrano in gioco verifiche, errori, passaggi tra team e tempi necessari per arrivare a un esito affidabile.

Dai progressi individuali ai risultati aziendali

Una rassegna dell’Ocse sugli effetti dell’AI generativa, pubblicata nel 2025 e basata su studi sperimentali, rileva che i benefici variano secondo l’attività svolta e l’esperienza di chi usa gli strumenti. La rassegna distingue inoltre i miglioramenti osservati nei singoli compiti dagli effetti sulle operazioni aziendali, per i quali le evidenze di lungo periodo sono ancora limitate. Per valutare un progetto, quindi, il CIO deve verificare se il vantaggio misurato durante l’esecuzione di un’attività si ritrova anche nel funzionamento complessivo del processo.

Quali indicatori servono ai CIO

La scelta delle metriche dipende dal processo in cui l’AI viene impiegata. Per un assistente alla programmazione, le righe di codice generate indicano il volume dell’output. Per giudicarne l’effetto sul lavoro di sviluppo contano anche i difetti rilevati, i problemi di sicurezza, la manutenibilità e il tempo che intercorre dalla richiesta a un rilascio stabile.

Nel servizio clienti, il numero di risposte prodotte o di ticket chiusi va letto insieme alla risoluzione al primo contatto, alle escalation, ai contatti ripetuti e alla soddisfazione. Nelle vendite, il volume di email o di contatti avviati acquista significato se viene collegato alla qualità delle conversioni, ai tempi delle trattative e alla tenuta della relazione con il cliente.

Accanto ai risultati occorre osservare il costo delle revisioni e il rischio introdotto nel processo. Errori da correggere, controlli aggiuntivi ed esposizioni sul piano della sicurezza, della conformità o degli aspetti legali incidono sulla valutazione anche quando il primo output arriva più in fretta.

Le metriche di utilizzo mantengono una funzione precisa: mostrano se lo strumento è entrato nel lavoro quotidiano. Per valutare l’investimento vanno collegate ai costi sostenuti, alla rapidità delle decisioni, alla qualità del servizio e ai ricavi ottenuti.

Una misurazione condivisa con le funzioni aziendali

Seguire il processo fino al suo esito richiede dati che spesso appartengono a funzioni diverse. Il CIO può gestire la piattaforma e conoscerne i livelli di utilizzo; i responsabili delle attività operative vedono invece la qualità del lavoro, i tempi di completamento e gli effetti sui clienti. Una valutazione complessiva richiede che questi elementi confluiscano nello stesso quadro.

Il tempo risparmiato offre un esempio del problema. Anche quando è misurato correttamente, il suo valore per l’azienda dipende da ciò che consente di ottenere. Può tradursi in un servizio migliore, in decisioni più rapide o in una riduzione dei costi. Può anche essere assorbito dalla produzione di più bozze, da ulteriori riunioni o da nuove attività di controllo. Il beneficio va verificato nel risultato conseguito, oltre che nelle ore dichiarate come risparmiate.

Lo stesso criterio aiuta a leggere le metriche proposte dai fornitori. Tassi di adozione, numero di prompt e stime sul tempo recuperato descrivono aspetti reali dell’uso di un prodotto. Per valutarne il rendimento, i CIO devono collegarli agli indicatori del processo aziendale in cui il prodotto opera.

Quanto valgono davvero le ore risparmiate

La distinzione tra tempo recuperato e risultato economico emerge anche da un working paper pubblicato dal Fondo monetario internazionale nel luglio 2026. Gli autori stimano il valore del tempo potenzialmente risparmiato a partire da cinque rilevazioni dell’uso di un assistente AI, effettuate tra gennaio 2025 e febbraio 2026. Precisano però che questa misura non equivale a una crescita effettiva della produzione: per stabilirla occorre sapere come viene impiegato il tempo liberato. Lo stesso limite vale per una dashboard aziendale che traduca automaticamente le ore risparmiate in benefici economici.

Dalla velocità del singolo compito al valore dell’investimento

L’AI può aumentare sensibilmente la quantità di lavoro completato in una giornata. La domanda per i CIO riguarda l’effetto di quell’aumento sull’organizzazione: se il processo termina prima, se richiede meno interventi correttivi, se mantiene sotto controllo i rischi e se produce un risultato migliore per il cliente.

Una misurazione estesa a tutto il flusso di lavoro rende visibili sia i benefici sia i costi che una dashboard centrata sull’utilizzo tende a lasciare sullo sfondo. Su questa base diventa possibile giudicare se la velocità ottenuta in una fase si traduce in valore effettivamente acquisito dall’azienda.