In Breve
- Qual è l'approccio migliore per valutare l'AI in azienda?
- Adottare criteri che considerino qualità, accuratezza e rilevanza delle applicazioni rispetto agli obiettivi di business.
- Quali sono i principali benefici percepiti dai dipendenti riguardo all'AI?
- L'88% dei dipendenti ritiene di aver beneficiato dall'AI, stimando un risparmio medio di 2,3 ore al giorno.
- Perché è importante una formazione mirata sull'AI?
- Per garantire che i dipendenti comprendano come utilizzare efficacemente l'AI e sfruttare le sue potenzialità.
Negli ultimi anni, l’adozione dell’Intelligenza Artificiale (AI) ha trasformato il modo in cui le aziende operano. Tuttavia, molte organizzazioni si sono concentrate esclusivamente sul consumo di token dei modelli AI come indicatore di produttività, dando vita al fenomeno noto come “tokenmaxxing”. Questo approccio, sebbene diffuso, non ha garantito un reale valore aggiunto. È fondamentale, quindi, adottare criteri più completi per valutare l’efficacia dell’AI, tenendo conto della qualità, dell’accuratezza e della rilevanza delle applicazioni rispetto agli obiettivi aziendali.
Un recente studio ha rivelato che l’88% dei dipendenti percepisce benefici dall’uso dell’AI, stimando un risparmio medio di circa 2,3 ore al giorno. Tuttavia, quattro dipendenti su cinque non riescono a sfruttare appieno le potenzialità offerte dall’AI e il 69% non comprende del tutto come questa tecnologia si applichi al proprio ruolo. Inoltre, il 60% degli intervistati ha dichiarato di sentirsi costretto a utilizzare l’AI anche quando non è lo strumento più adeguato per il compito.
Per affrontare queste problematiche e ridurre sprechi e rischi, è necessario un approccio deliberato. Le aziende devono incentivare l’esperimento, affiancandolo a una formazione mirata e a linee guida per un’adozione consapevole e attenta ai costi. È importante fornire indicazioni su quali modelli utilizzare per specifici compiti: ad esempio, modelli più economici per attività routinarie e modelli più potenti per compiti complessi.
Un aspetto spesso trascurato è il tempo speso dai dipendenti per revisionare e correggere gli output generati dall’AI. Per questo motivo, la qualità dell’output deve essere integrata nell’architettura dell’AI attraverso processi di revisione e governance, specialmente per decisioni ad alto rischio. È essenziale implementare passaggi di verifica automatizzati e parametrizzati in base al ruolo.
Inoltre, il cambiamento richiesto non è solo tecnico, ma anche culturale. Le aziende devono fornire chiarezza su quando e come utilizzare l’AI, sviluppando politiche e programmi di formazione continui che traducano le regole in comportamenti quotidiani. È fondamentale garantire visibilità tecnica e di governance, evitando frizioni che possano portare all’adozione di soluzioni non controllate.
Le organizzazioni che mirano a creare valore devono porre domande diverse rispetto a quelle focalizzate solo sul consumo di token. È importante chiedersi se il lavoro è più accurato, se le decisioni sono migliori, se si utilizzano i modelli più adeguati per ogni compito e se si ottengono risultati di qualità ottimizzando i costi. Quando ai dipendenti vengono forniti gli strumenti, il contesto e la fiducia necessari, la produttività e il ritorno sull’investimento possono seguire in modo più sostenibile.
redazione
Redazione Diarioeconomico.