La performance di un progetto di IA in azienda non si misura in base ai deliverable prodotti, ma ai risultati di business: tempi, qualità, revisioni, costi e tempo riassegnato. È la tesi sostenuta da Alexandre Ruiz, architetto dei sistemi aziendali e autore di La Couche IA, un saggio dedicato all’intelligenza artificiale e alla trasformazione delle organizzazioni. Per lui, eliminare un processo è talvolta preferibile alla sua automazione.
Le dimostrazioni di IA hanno una debolezza comune: spesso si fermano nel momento in cui il documento viene generato. Una sintesi appare in pochi secondi, una tabella si riempie automaticamente, un’email si scrive quasi da sola. Tuttavia, per l’autore, la creazione del deliverable non è il risultato di business. Per misurare una trasformazione, bisogna osservare ciò che accade dopo: validazione, errore, ripresa, decisione, soddisfazione e costo.
Cinque indicatori oltre il deliverable
Il primo indicatore è il tempo complessivo tra una richiesta e la sua risoluzione. Guadagnare venti minuti sulla stesura di una nota non cambia una pratica in attesa da tre giorni. Il secondo è il tasso di revisione: una risposta prodotta velocemente ma corretta due volte può costare di più di una risposta lenta e affidabile.
Il terzo indicatore riguarda la qualità della decisione. La produzione di cento raccomandazioni non vale nulla se non illuminano alcuna scelta. Il quarto concerne il tempo riassegnato: i team hanno realmente potuto dedicarsi alla relazione con il cliente, alla formazione o a pratiche più complesse? Il quinto è il costo complessivo, che deve integrare licenze, integrazione, supervisione, rischi, aggiornamenti e manutenzione.
Un guadagno individuale assorbito dal collettivo
Un studio randomizzato di Microsoft Research su 6.000 dipendenti ha osservato una riduzione del tempo trascorso sulle email, ma nessun cambiamento significativo del tempo di riunione. La lezione, secondo l’autore, non è che l’IA non funziona: un guadagno individuale può essere assorbito da pratiche collettive immutate. Le ricerche del NBER sull’assistenza al supporto clienti mostrano anche che i benefici variano in base ai profili e ai compiti.
Eliminare piuttosto che automatizzare
Questi indicatori possono condurre a una decisione talvolta controintuitiva: non automatizzare una fase che sarebbe più semplice eliminare. Prima di costruire un agente, cioè un programma di IA capace di concatenare da solo diverse azioni, che trasmette una pratica tra tre team, perché non chiarire la responsabilità della decisione? Una strategia IA non si giudica dal numero di automazioni in produzione, ma dal costo e dalla qualità di un risultato di business duraturo.
