Secondo Gartner, almeno il 30% dei progetti di IA generativa (GenAI) sarà abbandonato dopo la POC (proof of concept) entro la fine del 2025. Le cause più comuni dei fallimenti dell’IA sono scarsa qualità dei dati, dell’inadeguatezza dei controlli sui rischi, dell’aumento dei costi o della scarsa chiarezza del valore aziendale.

“Dopo il clamore dello scorso anno, i manager sono impazienti di vedere i ritorni degli investimenti in GenAI”, spiega Rita Sallam, Distinguished VP Analyst di Gartner. “Ma le organizzazioni stanno facendo fatica a dimostrare e realizzare il valore. Man mano che la portata dei progetti IA si allarga, l’onere finanziario dello sviluppo e dell’implementazione di modelli GenAI si fa sempre più sentire”.

Secondo Gartner, una delle principali sfide per le organizzazioni consiste nel giustificare gli ingenti investimenti in GenAI per il miglioramento della produttività, che può essere difficile da tradurre direttamente in benefici finanziari. Molte organizzazioni stanno sfruttando la GenAI per trasformare i propri modelli di business e creare nuove opportunità commerciali. Tuttavia, questi approcci di implementazione comportano costi significativi, che vanno da 5 a 20 milioni di dollari.

“Purtroppo non esiste una taglia unica per GenAI e i costi non sono prevedibili come quelli di altre tecnologie”, aggiunge Sallam. “La spesa, i casi d’uso in cui si investe e gli approcci di implementazione adottati determinano i costi. Sia che si tratti di un’azienda che vuole rivoluzionare il mercato e infondere l’IA ovunque, sia che ci si concentri in modo più conservativo sull’aumento della produttività o sull’estensione dei processi esistenti, ognuno di questi aspetti ha diversi livelli di costo, rischio, variabilità e impatto strategico”.

Indipendentemente dalle ambizioni dell’intelligenza artificiale, la ricerca Gartner indica che l’IA richiede una maggiore tolleranza per i criteri di investimento finanziario indiretto e futuro rispetto al ritorno immediato sugli investimenti (ROI). Si sa che i CFO non amano investire sulla base di ritorni incerti sia nei tempi che nelle dimensioni. Questo chiaramente favorisce i progetti IA più orientati verso risultati tattici che strategici.

progetti ia

Costi sostenuti in diversi approcci di implementazione della GenAI

Realizzare il valore aziendale dei progetti IA

I primi che hanno adottato soluzioni IA in tutti i settori e processi aziendali riportano una serie di miglioramenti aziendali che variano a seconda del caso d’uso, del tipo di lavoro e del livello di competenza del lavoratore. Secondo una recente indagine di Gartner, gli intervistati hanno registrato in media un aumento dei ricavi del 15,8%, un risparmio sui costi del 15,2% e un miglioramento della produttività del 22,6%. L’indagine, condotta tra settembre e novembre 2023 su un campione di 822 dirigenti d’azienda, ha evidenziato che le soluzioni di business sono state utilizzate in modo mirato.

“Questi dati costituiscono un prezioso punto di riferimento per valutare il valore aziendale derivante dall’innovazione del modello di business GenAI”, ha dichiarato Sallam. “Ma è importante riconoscere le difficoltà che si incontrano nello stimare tale valore, poiché i benefici sono molto specifici per l’azienda, il caso d’uso, il ruolo e la forza lavoro. Spesso l’impatto può non essere immediatamente evidente e può concretizzarsi nel tempo. Tuttavia, questo ritardo non diminuisce i benefici potenziali”.

Secondo Gartner, analizzando il valore aziendale e i costi totali dell’innovazione del modello di business GenAI, le organizzazioni possono stabilire il ROI diretto e l’impatto sul valore futuro. Questo è uno strumento fondamentale per prendere decisioni di investimento informate sull’innovazione del modello di business GenAI.

“Se i risultati aziendali soddisfano o superano le aspettative, si presenta l’opportunità di espandere gli investimenti scalando l’innovazione e l’utilizzo di GenAI su una base di utenti più ampia o implementandola in ulteriori divisioni aziendali”, conclude Sallam. “Tuttavia, se i risultati non sono soddisfacenti, potrebbe essere necessario esplorare scenari di innovazione alternativi. Queste informazioni aiutano le aziende ad allocare strategicamente le risorse e a determinare il percorso più efficace da seguire”.