Basta con le “prove di concetto”: perché i modelli di intelligenza artificiale basati sui risultati stanno rivoluzionando il panorama IT

La fine dell'ingenuità: perché dobbiamo ricalcolare completamente la fattibilità economica dell'intelligenza artificiale

Mentre la Silicon Valley sta vivendo una corsa all'oro e miliardi di capitale di rischio confluiscono nell'intelligenza artificiale generativa, la disillusione si sta diffondendo nei consigli di amministrazione delle aziende europee. La discrepanza è allarmante: da un lato, c'è la promessa rivoluzionaria della tecnologia; dall'altro, un bilancio difficilmente giustificabile con metodi convenzionali. Molte aziende si stanno rendendo conto che le loro costose iniziative di intelligenza artificiale, pur essendo tecnicamente impressionanti, sono economicamente deludenti.

Il problema, tuttavia, non risiede nella tecnologia in sé, ma nel modo in cui ne misuriamo e gestiamo il valore. Per decenni, i dirigenti hanno imparato a calcolare gli investimenti IT, come le implementazioni SAP o i sistemi CRM, progetti deterministici con un inizio, una fine e benefici definiti. Ma l'intelligenza artificiale segue regole diverse: è volatile, probabilistica e in continua evoluzione. Chiunque tenti di orientarsi in questo nuovo mondo con le vecchie mappe degli acquisti IT tradizionali rischia di sprofondare ingenti budget nella "trappola dei costi irrecuperabili" senza mai vedere rendimenti misurabili.

Questa situazione è particolarmente critica per le PMI tedesche e le grandi aziende europee. Incastrata tra il potere capitalista guidato dall'innovazione degli Stati Uniti e la crescita di scala della Cina, guidata dallo Stato, l'Europa rischia di rimanere indietro. La risposta, tuttavia, non può essere quella di investire ciecamente più denaro. È invece necessario un radicale cambio di paradigma: abbandonare il pagamento di infrastrutture e licenze e premiare i risultati concreti.

Il seguente articolo analizza le carenze strutturali dei modelli di investimento tradizionali, svela i fattori di costo nascosti dei progetti di intelligenza artificiale e delinea una soluzione che riduce al minimo i rischi e garantisce la creazione di valore fin dal primo giorno. Si tratta di una guida per i decisori che desiderano considerare l'intelligenza artificiale non come un giocattolo tecnologico, ma come un vantaggio competitivo redditizio.

Adatto a:

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Perché i modelli di investimento tradizionali in Europa sono destinati al fallimento e come un riallineamento radicale può garantire l'accesso ai mercati globali

L'attuale discrepanza tra gli ingenti investimenti nell'intelligenza artificiale e i rendimenti reali che genera rappresenta uno dei problemi più urgenti per i leader aziendali di tutto il mondo. Mentre le società di private equity e venture capital statunitensi hanno investito oltre 100 miliardi di dollari nel settore solo nel 2024, le aziende europee, in particolare le PMI tedesche, si trovano ad affrontare una dura realtà. Gran parte dei calcoli del ROI per l'intelligenza artificiale aziendale si sta rivelando imperfetta. Ciò non è dovuto a una mancanza di rigore matematico, ma piuttosto a presupposti fondamentalmente errati. L'infrastruttura tecnologica e i modelli finanziari su di essa costruiti, sviluppati nel corso di decenni per sistemi IT deterministici come ERP o CRM, stanno crollando sotto la volatilità e la natura probabilistica dei moderni sistemi di intelligenza artificiale. Chiunque cerchi ancora di gestire l'intelligenza artificiale generativa con gli stessi KPI di un'implementazione SAP sta essenzialmente navigando in un oceano con una tabella di marcia.

L'incompatibilità strutturale delle metriche IT classiche

Il problema principale dei calcoli di investimento tradizionali risiede nell'incomprensione della natura dei progetti di intelligenza artificiale. Quattro dinamiche distinguono fondamentalmente questi investimenti dall'implementazione software convenzionale, portando i modelli di ROI standard a produrre sistematicamente previsioni imprecise.

In primo luogo, c'è un serio problema di tempistica. Il ROI classico presuppone una fase di implementazione definita seguita da una fase di rendimenti misurabili. Tuttavia, i progetti di intelligenza artificiale raramente si comportano in modo lineare. Un progetto pianificato come pilota di sei mesi spesso si evolve in una fase sperimentale di quattordici mesi. La prontezza produttiva, che si supponeva fosse a sole poche settimane di distanza, rimane un obiettivo teorico anche un anno dopo. Mentre il denominatore nell'equazione del ROI aumenta costantemente a causa dei costi correnti, il numeratore – il rendimento – rimane pari a zero.

In secondo luogo, i progetti di intelligenza artificiale sono soggetti a un'estrema variabilità di portata. Mentre i progetti IT tradizionali spesso seguono specifiche rigide, i casi d'uso dell'intelligenza artificiale evolvono dinamicamente. Un sistema di elaborazione dei documenti potrebbe trasformarsi in una piattaforma di recupero delle conoscenze durante lo sviluppo, per poi essere sostituito da una soluzione di flusso di lavoro basata su agenti poco prima del lancio. Poiché le basi tecnologiche (modelli, framework e strumenti) cambiano con un'emivita di soli pochi mesi, le soluzioni devono essere costantemente adattate per evitare di diventare obsolete al momento dell'implementazione.

In terzo luogo, il problema dell'attribuzione pone ai dipartimenti finanziari sfide apparentemente insormontabili. Anche se un sistema di intelligenza artificiale genera valore, isolare tale valore è complesso. L'aumento del fatturato è attribuibile al nuovo motore di raccomandazione basato sull'intelligenza artificiale, al rinnovato team di vendita o semplicemente a condizioni economiche favorevoli? A differenza dei software deterministici, in cui la causalità è spesso chiara, con l'intelligenza artificiale si misura spesso solo il contributo a un risultato, non la sua unica causa.

In quarto luogo, la trappola dei costi irrecuperabili porta spesso a decisioni irrazionali. La maggior parte dei progetti di intelligenza artificiale aziendali richiede ingenti investimenti iniziali: provisioning dell'infrastruttura, pulizia dei dati, addestramento dei modelli e integrazione. A ciò si aggiungono i costi di gestione per l'osservabilità dell'intelligenza artificiale, poiché i modelli, a differenza del software statico, sono soggetti a degrado delle prestazioni, noto come drift, e devono essere monitorati costantemente. Il momento in cui si può convalidare se l'investimento sia conveniente è spesso così avanzato nel progetto che la maggior parte del budget è già stata irrimediabilmente spesa.

Il contesto globale e lo specifico svantaggio geografico dell'Europa

Questi rischi intrinseci si scontrano con un ecosistema particolarmente fragile in Europa. Mentre le aziende statunitensi sono spesso supportate da capitali di rischio tolleranti al rischio e coltivano una cultura del "fallimento rapido", il mercato europeo opera in un contesto di elevata avversione al rischio e di regolamentazione rigorosa. Sebbene l'AI Act dell'Unione Europea garantisca certezza giuridica, impone costi di conformità significativi alle piccole e medie imprese (PMI). Le stime suggeriscono che i test di conformità per un singolo sistema di intelligenza artificiale ad alto rischio possono costare fino a 400.000 euro in assenza di sistemi di gestione della qualità consolidati.

Ciò sta creando un pericoloso divario di investimenti. Gli investimenti statunitensi nell'IA superano di gran lunga quelli europei. La Cina, a sua volta, sta utilizzando l'integrazione statale per forzare economie di scala nell'industria. La Germania e l'Europa rischiano di trovarsi in una posizione a sandwich: dipendenti tecnologicamente dai modelli statunitensi e sottoposte alla pressione sui prezzi derivante dall'efficienza cinese. Per i dirigenti europei di alto livello, ciò significa che i progetti di IA devono essere non solo redditizi, ma anche strategicamente vitali. Eppure è proprio il Mittelstand tedesco, la spina dorsale dell'economia europea, a essere titubante. Solo circa un terzo delle grandi aziende e una frazione ancora più piccola delle PMI utilizzano l'IA in modo produttivo. Il timore di costi incalcolabili e benefici poco chiari sta soffocando l'innovazione.

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Dalla promessa astratta alla realtà misurabile

Per uscire da questa situazione di stallo, il business case dell'IA deve essere radicalmente ripensato. Le organizzazioni di successo non iniziano interrogandosi sulla tecnologia, ma sul risultato. La prima domanda deve essere: quale risultato aziendale specifico consentirà questa IA? Obiettivi vaghi come "maggiore efficienza" o "promozione dell'innovazione" sono inutili in questo contesto. Un business case solido richiede metriche precise che possano essere monitorate settimanalmente su una dashboard.

Esempi concreti e verificabili sono: la riduzione del tempo di revisione dei contratti da quattro ore a venti minuti, l'aumento del tasso di risoluzione al primo contatto nel servizio clienti dal 62% al 78% o la riduzione dell'inserimento manuale dei dati per le richieste di prestito dell'80%. Se un obiettivo non può essere formulato nel linguaggio di un responsabile di reparto, non c'è business case.

La seconda domanda cruciale riguarda la convalida: come facciamo a sapere se funziona? I modelli tradizionali rispondono a questa domanda alla fine del progetto, spesso dopo diciotto mesi. Tuttavia, i progetti di intelligenza artificiale richiedono una convalida continua. Cosa dobbiamo vedere nella seconda settimana per confermare la rotta? Qual è il punto di decisione nel terzo mese in cui il progetto può essere interrotto in assenza di indicatori? Gli investimenti migliori sono strutturati per dimostrare rapidamente il loro valore o fallire prima che un capitale significativo venga distrutto.

I distruttori di capitale invisibili nella struttura dei costi

Anche se l'obiettivo è valido, molti calcoli falliscono a causa di costi nascosti che spesso vengono ignorati nella fase iniziale. La preparazione dei dati assorbe circa il 60% del tempo e del budget nella maggior parte dei progetti. Ciò implica non solo la pulizia tecnica, ma anche la governance, la normalizzazione e l'approvazione legale dei set di dati, particolarmente complessa in Europa.

Un altro fattore sottovalutato è la complessità dell'integrazione. Un'IA che funziona in un ambiente demo isolato ha poco in comune con un sistema integrato in architetture di sicurezza e flussi di lavoro esistenti. Questo "ultimo miglio" di integrazione spesso costa più del componente IA stesso ed è il punto in cui la maggior parte dei progetti si blocca. A ciò si aggiungono i costi operativi correnti. I modelli richiedono un monitoraggio costante per rilevare eventuali derive e un riaddestramento regolare quando i pattern dei dati cambiano.

Infine, il costo opportunità del tempo non viene quasi mai calcolato. Ogni mese impiegato da un progetto di intelligenza artificiale per generare valore equivale a un mese di mancata creazione di valore. Un progetto con una durata di 18 mesi e un ROI del 200% può essere economicamente peggiore di un progetto con una durata di sei settimane e un ROI dell'80%, perché quest'ultimo genera un flusso di cassa positivo per 16 mesi in più. Le organizzazioni con il miglior ROI non sono necessariamente quelle con i rendimenti più elevati, ma piuttosto quelle che ottengono valore misurabile più rapidamente con il minimo investimento di capitale.

Oltre il CapEx: il cambio di paradigma verso modelli di finanziamento orientati ai risultati

Considerati questi rischi e la riluttanza europea, stanno guadagnando terreno nuovi modelli di prezzo e di business che spostano il rischio dall'acquirente al fornitore. Fornitori come Unframe e altri operatori progressisti del mercato stanno definendo principi basati sulla convalida preventiva degli impegni. Questo approccio di prezzo basato sui risultati potrebbe essere la chiave per superare il blocco degli investimenti in Europa.

Invece di acquistare infrastrutture in anticipo (CapEx) o pagare licenze per utente (prezzo basato sulle postazioni) che spesso non vengono utilizzate, le aziende pagano per i risultati ottenuti. I costi aumentano in base al valore acquisito, non alle risorse consumate. Questo risolve direttamente il problema di attribuzione e costringe i fornitori a vendere solo soluzioni effettivamente funzionanti.

In questo modello, ogni interazione inizia con un caso d'uso definito e un risultato misurabile. Il cliente vede l'IA all'opera sui propri dati e nel proprio ambiente prima di effettuare un investimento significativo. Non ci sono progetti con durata di 18 mesi, con la speranza di un ritorno sull'investimento finale. La creazione di valore è prioritaria. Inoltre, gli ingenti costi iniziali per l'infrastruttura vengono spesso eliminati, poiché le piattaforme moderne gestiscono l'onere della preparazione dei dati e dell'implementazione dei modelli. Questo elimina quei costi nascosti che altrimenti potrebbero assorbire fino all'80% del budget.

Un altro vantaggio di questo modello è l'abbandono dei modelli di licenza basati sull'utente, che in passato ne penalizzavano l'adozione su larga scala. Se ogni utente aggiuntivo comporta dei costi, l'uso della tecnologia risulta artificialmente limitato. I modelli orientati ai risultati, d'altra parte, ne incoraggiano l'uso su larga scala, poiché un maggior numero di utenti porta generalmente a maggiori risultati e quindi a un maggiore valore aggiunto.

Implicazioni strategiche per la leadership europea

Per i decisori in Europa, questo significa che l'era delle "proof of concept" sperimentali senza un chiaro percorso verso la creazione di valore è finita. La realtà economica richiede un passaggio dal fascino tecnologico a una precisione quasi chirurgica nella definizione dei risultati aziendali. Le aziende non dovrebbero utilizzare workshop e fasi pilota per apprendere le potenzialità dell'IA, ma piuttosto per isolare il caso d'uso più prezioso e convalidarne l'impatto economico.

È consigliabile cercare partnership con fornitori disposti ad assumersi rischi ed essere valutati in base ai risultati. Tuttavia, ciò richiede anche un cambio di mentalità da parte del cliente: abbandonare l'acquisto di "ore IT" o "licenze" e avviare partnership per la creazione di valore. In un mondo in cui Stati Uniti e Cina dominano grazie a un'ingente allocazione di capitali, l'efficienza nell'impiego di capitali è l'unica possibilità per l'Europa. La chiave non è spendere di più, ma investire quei soldi in modelli che si ripagano da soli prima della scadenza. Chiunque si affidi ancora a previsioni a 18 mesi ha già perso la partita. La vera competitività nasce quando la creazione di valore non è promessa, ma dimostrata fin dal primo giorno.

Konrad Wolfenstein

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