Misurazione del ritorno finanziario sull'investimento delle imprese leader nella generazione AI
Nel panorama tecnologico in rapida evoluzione, l'Intelligenza Artificiale Generativa (IA Gen) sta facendo passi da gigante, promettendo di rivoluzionare vari settori. Uno studio di Intelligence negli ultimi 18 mesi ha rilevato che i dirigenti delle imprese considerano l'IA Gen un elemento integrante dei loro sistemi operativi digitali.
L'uso dell'IA Gen nei trial clinici dovrebbe accelerare lo sviluppo e la consegna di terapie salvavita ai pazienti, potenzialmente di diversi anni. Compagnie come Unlearn, fondata da fisici, utilizzano l'IA Gen per creare gemelli digitali per trial clinici, sostituendo i gruppi placebo tradizionali, in particolare per l'Alzheimer e l'ALS.
Nel mondo degli affari, l'IA Gen sta semplificando le transazioni complesse, riducendo l'attrito e migliorando i risultati. Ad esempio, l'IA Gen viene utilizzata negli studi dei medici per trascrivere le conversazioni, consentendo ai medici di concentrarsi sui pazienti invece di digitare, con risultati più sani e migliori relazioni tra paziente e medico.
Tuttavia, uno studio recentemente pubblicato dal MIT ha riferito che il 95% dei progetti di IA Gen fallisce e le imprese non vedono alcun ritorno sull'investimento (ROI). Questa statistica, sebbene allarmante, potrebbe essere fuorviante. Secondo il rapporto del MIT, il rendimento dell'IA Gen dovrebbe essere misurato in "milioni di riduzioni dirette di spesa esterna" in un breve periodo, piuttosto che nei rendimenti finanziari immediati.
I dirigenti capiscono che la grande "T" trasformazione non accade solitamente secondo un programma prevedibile o con rendimenti finanziari immediati. Aspettare che l'IA Gen mostri un ROI pulito prima di investire è come aspettare che Internet dimostri il suo valore nelle vendite trimestrali o che l'eCommerce giustifichi il suo investimento.
La chiave per capire l'IA Gen sta nell'esperimento, nel test e nell'apprendimento. Nonostante la presunta mancanza di comprensione dei dipendenti dell'IA Gen, suggerita dallo studio del MIT, questo può essere risolto solo attraverso l'esperienza diretta.
L'uso dell'IA Gen sta rendendo le posizioni di cassa più visibili, le previsioni più accurate e i casi di capitale circolante più strategici per le imprese. Compagnie come Kauz GmbH, Greenflash, Nu-Age Group e diversi startup di Düsseldorf hanno integrato l'IA generativa nei software di progettazione di fabbrica, nell'IA conversazionale e nelle soluzioni di screening medico, rispettivamente.
La legge di Goodhart, formulata per la prima volta da Charles Goodhart nel 1975, afferma che "quando una misura diventa un obiettivo, smette di essere una buona misura". Questo principio è soggetto a dibattito, come illustrato dalla storia della Fabbrica di Chiodi Sovietica, ma serve come promemoria che concentrarsi esclusivamente sulla percentuale di risparmio sui costi o sulla forza lavoro potrebbe non catturare il pieno potenziale dell'IA Gen. Invece, i leader dovrebbero misurare quanto velocemente le loro organizzazioni possono imparare, adattarsi e costruire la fluenza.
In conclusione, l'IA Gen sta ridefinendo i input che contano e i ritardatari continueranno a cercare una percentuale di risparmio sui costi o sulla forza lavoro, mentre i leader si concentreranno sui vantaggi strategici che l'IA Gen offre. Man mano che le imprese continuano a investire e a sperimentare con l'IA Gen, ci si aspetta che la tecnologia diventi un elemento integrato delle funzioni strategiche all'interno delle aziende, portando a cambiamenti trasformativi in entrambi il business e la sanità.
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