ROI dell'IA: perché i rendimenti sono inferiori alle aspettative e come migliorarli

La spesa per l’IA è ormai onnipresente. È molto più difficile, invece, trovare prove che dimostrino che stia dando i suoi frutti. La maggior parte delle aziende sta conducendo progetti pilota, acquistando strumenti e implementando agenti di IA in tutti i team, nella speranza che i benefici si concretizzino prima o poi. Molti dirigenti si aspettano che l’IA si ripaghi rapidamente, e molte organizzazioni stanno ancora cercando di capire come dimostrare che ciò avvenga.

Il ROI dell’IA misura il valore generato da un investimento nell’IA rispetto al suo costo totale, e tale valore dipende da ben più della semplice scelta del modello o del fornitore. La scelta dei casi d’uso, la qualità dei dati, l’integrazione nei flussi di lavoro, l’adozione e i costi ricorrenti che si accumulano dopo il lancio rappresentano un ostacolo per molte organizzazioni prima ancora che possano vedere un ritorno sull’investimento. Questo articolo spiega cos’è effettivamente il ROI dell’IA, perché spesso non raggiunge gli obiettivi, come misurarlo e in quali ambiti tende a creare valore misurabile nelle esperienze dei clienti, nel commercio, nei contenuti e in quelle dei dipendenti.

Che cos’è il ROI dell’IA?

Il ROI dell’IA, ovvero il ritorno sull’investimento nell’intelligenza artificiale, è il rendimento che un’organizzazione ottiene da un investimento nell’IA misurato rispetto al costo totale della sua implementazione e gestione. La forma più evidente di questo rendimento è quella finanziaria (o ROI “hard”), che si manifesta come profitto incrementale derivante da vendite aggiuntive o dalla riduzione dei costi in qualche ambito dell’azienda grazie all’implementazione dell’IA.

Ma i rendimenti finanziari non sono gli unici risultati che contano. Anche la soddisfazione dei clienti e dei dipendenti influisce sull’azienda. Semplicemente, tendono a richiedere più tempo per tradursi in valore aziendale rispetto alle semplici riduzioni dei costi.

Tutto ciò non significa però che ogni segnale positivo valga come prova. L’utilizzo dell’IA, il completamento più rapido delle attività e il successo di un progetto pilota sono tutti segnali utili, ma nessuno di essi, da solo, determina il ROI finanziario. Un team può utilizzare uno strumento costantemente e tuttavia non essere in grado di dimostrare che abbia fatto progredire l’azienda.

Perché gli investimenti nell’IA non raggiungono i rendimenti attesi?

Chi adotta l’IA spesso si aspetta che le proprie iniziative diano risultati rapidi e prevedibili, proprio come potrebbe fare una nuova macchina o un nuovo edificio. Ma l’IA funziona in modo diverso rispetto a come sono stati costruiti i modelli tradizionali di ROI. Gli aumenti di produttività derivanti dall’IA, ad esempio, possono manifestarsi rapidamente in un flusso di lavoro e richiedere mesi in più in un altro, a seconda del modello di business, del modello operativo e di quanto il caso d’uso sia centrale nella strategia aziendale.

Sia i leader aziendali che i responsabili dell’IA tendono a imbattersi nella stessa serie di problemi, e ciascuno di essi ha un impatto diretto sui costi, sull’adozione o sui risultati aziendali.

I casi d’uso non hanno un risultato aziendale ben definito

Molte iniziative di IA vanno avanti senza che ci sia accordo su quale problema si debba risolvere, chi ne sia responsabile, quale sia la situazione di partenza o cosa si intenda per successo. Senza queste basi, non c’è nulla a cui misurare il ROI in seguito, quindi i risultati finiscono per essere, nel migliore dei casi, aneddotici. E non si tratta nemmeno di un problema raro. Secondo il sondaggio “2026 State of the CIO” di CIO.com, il 32% dei CIO cita metriche di ROI mal definite come ostacolo alla scalabilità dell’IA, e solitamente ciò è riconducibile proprio a questa lacuna.

L’IA non può accedere a dati affidabili né integrarsi nei flussi di lavoro esistenti

Le informazioni sono spesso disperse in sistemi che non comunicano tra loro, e i dati di alta qualità di cui hanno bisogno i sistemi di IA sono più difficili da reperire di quanto la maggior parte dei team si aspetti. Anche quando gli strumenti di IA producono qualcosa di utile, i dipendenti o i clienti devono spesso copiarlo altrove, riformattarlo o ricontrollarlo prima di poterlo utilizzare, erodendo silenziosamente i guadagni in termini di efficienza che il progetto avrebbe dovuto garantire.

I costi e l’impegno umano sono sottovalutati

Il prezzo di listino della maggior parte delle soluzioni di IA raramente riflette il costo effettivo della loro gestione. Il lavoro di integrazione, la preparazione e l’analisi dei dati, l’addestramento, la revisione umana, la manutenzione continua e i costi di utilizzo che aumentano con l’adozione si sommano. Anche assumere specialisti di IA per gestire tutto ciò ha un costo. La maggior parte di questi aspetti viene tralasciata dal business case originale, in particolare il costo del potenziamento dell’IA oltre la fase pilota iniziale.

Ritardi nell’adozione e nella qualità dei risultati

L’adozione limitata dell’IA, i risultati inaffidabili e il tempo dedicato a controllare o correggere il lavoro generato dall’IA possono tutti, in modo impercettibile, annullare il valore che un caso d’uso avrebbe dovuto fornire. La gestione del cambiamento è più importante in questo contesto di quanto la maggior parte dei team si aspetti. Uno strumento di cui nessuno si fida abbastanza da utilizzarlo, o che richiede un intervento umano costante per individuare gli errori, in realtà non fa risparmiare tempo a nessuno.

Come si misura il ROI dell’IA?

La misurazione del ROI dell’IA inizia prima ancora che l’IA entri in gioco, e farlo nel modo giusto significa essere in grado di misurare accuratamente entrambi i lati dell’equazione, non solo i benefici che tutti sperano di vedere. Il metodo rimane coerente da quel punto in poi, anche se i dettagli cambiano a seconda di ogni caso d’uso.

1. Stabilire una linea di riferimento

Scegliete un caso d’uso specifico e registrate le prestazioni attuali di quel processo aziendale, prima che cambi qualcosa. Definite il risultato che il caso d’uso è effettivamente destinato a migliorare, qualcosa di concreto come il costo per risoluzione del servizio o il tasso di conversione commerciale, non una vaga sensazione che le cose sembrino più veloci.

2. Identificare benefici e costi

Identificate i benefici finanziari misurabili, una riduzione effettiva dei costi di servizio o un profitto incrementale legato alle vendite aggiuntive. Tenete traccia separatamente di qualsiasi elemento di valore a cui non sia ancora possibile attribuire un valore monetario giustificabile, anziché includerlo nello stesso importo. I costi dovrebbero includere le spese di implementazione e le spese operative correnti relative allo stesso periodo di misurazione dei benefici, non solo l’investimento iniziale.

3. Calcolare il ROI

Il calcolo del ROI diventa semplice una volta che i dati di input sono solidi:

• Sottraete i costi totali dell’IA dai benefici finanziari misurabili.
• Dividere il risultato per i costi totali dell’IA.
• Moltiplicare per 100.

Ecco come funziona nella pratica. Se un flusso di lavoro assistito dall’IA riduce le spese effettive di assistenza di 12.000 dollari in sei mesi e costa 8.000 dollari per l’implementazione e la gestione nello stesso periodo, il suo ROI risulta pari al 50%. Questi stessi numeri indicano anche un periodo di ammortamento degno di nota di per sé, non solo una singola percentuale.

4. Attribuire i risultati con attenzione

L’entità del ROI dipende dalle specificità del caso d’uso, ma il metodo per misurarlo rimane coerente. I risultati finanziari sono solo una parte del quadro, sebbene rappresentino il collegamento più evidente con le prestazioni aziendali complessive. Ove possibile, confrontate i risultati ottenuti con l’IA con un gruppo di controllo adeguato, poiché un semplice confronto “prima e dopo” può sovrastimare il contributo dell’IA se contemporaneamente stanno cambiando anche altri processi, team o tecnologie.

5. Rivedere costantemente i dati

Rivedere il calcolo man mano che l’utilizzo e i costi cambiano e continuare a monitorare l’adozione, la qualità dei risultati e il feedback dei clienti o dei dipendenti insieme ai risultati finanziari. Le ore risparmiate, il tempo risparmiato e i risparmi di tempo sono tutti reali, ma nessuno di essi conta ai fini del ROI dell’IA finché non si traduce in un risultato concreto, che si tratti di un minor numero di errori, di costi inferiori o di risorse reindirizzate verso un’attività che genera ricavi. Resistete alla tentazione di considerare ogni ora risparmiata come un risparmio diretto in termini di denaro, a meno che non produca un beneficio finanziario misurabile.

In quali ambiti l’IA può creare valore misurabile nelle esperienze digitali?

L’IA tende a creare il massimo valore in una manciata di esperienze digitali ricorrenti, sebbene la metrica esatta che vale la pena monitorare cambi a seconda di ciascuna di esse, e la catena del valore in cui si inserisce ogni esperienza determini ciò che conta realmente.

La metrica giusta dipende sempre dal risultato aziendale che una determinata funzionalità di IA è effettivamente destinata a migliorare. Un team di assistenza clienti che utilizza già l’IA per ridurre i costi e risolvere le richieste più rapidamente dovrebbe comunque monitorare la soddisfazione oltre alla velocità, poiché una risposta errata più rapida non rappresenta un vantaggio strategico; è semplicemente una risposta errata più rapida. La stessa logica vale sia che un rivenditore in Medio Oriente stia cercando di raggiungere nuovi mercati, sia che un produttore desideri semplicemente una maggiore qualità delle decisioni in officina. È l’impatto misurabile, non l’attività in sé, a distinguere il successo dell’IA da un costoso esperimento.

Come possono le organizzazioni migliorare il ROI dell’IA?

La maggior parte di ciò che indebolisce il ROI dell’IA è risolvibile, una volta chiarito dove si trovano effettivamente i problemi. Vale la pena prendere sul serio anche questo divario. Secondo PwC, il 20% delle aziende al vertice ottiene il 74% di tutti i rendimenti generati dall’IA, quindi colmare questo divario non è una questione di fortuna. L’obiettivo non è quello di applicare l’IA a tutti i processi contemporaneamente, ma di dimostrarne il valore un flusso di lavoro alla volta. L’IA tende a produrre i risultati più rapidi quando viene utilizzata per automatizzare attività ripetitive, liberando le persone per quelle decisioni che un sistema non può prendere da solo. Alcune mosse pratiche tendono a fare la differenza maggiore:

• Dare priorità ai casi d’uso con una chiara esigenza aziendale. Assegnare a ciascuno un responsabile e un risultato misurabile fin dall’inizio, non a posteriori.
• Fornire all’IA accesso a informazioni accurate e pertinenti. Collegarla ai sistemi già coinvolti nel flusso di lavoro, invece di chiedere alle persone di adattarsi ad essa. Integrare l’IA direttamente in uno strumento esistente tende a favorirne l’adozione molto più di quanto non faccia mai un assistente autonomo.
• Inserite i risultati dell’IA dove le persone già lavorano. Rendeteli disponibili all’interno degli strumenti esistenti, anziché aggiungere l’ennesimo strumento scollegato che nessuno vuole aprire.
• Impostate autorizzazioni appropriate, punti di revisione umana e controlli di qualità. Questi non sono ostacoli; sono ciò che fa sì che il giudizio umano e i risultati dell’IA lavorino insieme anziché l’uno contro l’altro.
• Formate gli utenti e raccogliete feedback. Migliorate il flusso di lavoro man mano che l’adozione cresce, anziché considerare il giorno del lancio come il traguardo.
• Utilizzate i risultati misurati per decidere come procedere. Affinate, ampliate o interrompete un caso d’uso sulla base di dati concreti e continuate a monitorarne i costi e i risultati anche dopo che è stato considerato un successo.

Nulla di tutto ciò richiede alle aziende di considerare l’IA come una sorta di soluzione universale. Utilizzare bene l’IA significa trattare ogni caso d’uso come qualsiasi altro investimento aziendale, nell’ambito di una strategia di IA più ampia, che deve dimostrare il proprio valore.

Collegare l’IA alle esperienze digitali con Liferay DXP

Liferay DXP collega i contenuti, i dati, i sistemi e le esperienze digitali in cui le organizzazioni mettono effettivamente in pratica l’IA, che si tratti di un portale clienti, di un negozio online, di una gestione dei contenuti o di uno strumento rivolto ai dipendenti, creato per le risorse umane o per altri team interni. Garantire che le funzionalità basate sull’IA e l’IA autonoma siano integrate nei sistemi giusti e con le autorizzazioni appropriate è spesso ciò che distingue un progetto pilota promettente da qualcosa che supporti effettivamente i reali obiettivi aziendali.

Con Liferay DXP, i team possono:

• Mostrare risposte e consigli generati dall’IA direttamente all’interno dei portali clienti e delle esperienze self-service
• Collegare i modelli di IA ai dati di e-commerce in modo che i consigli e i contenuti riflettano ciò che è effettivamente presente nel catalogo
• Gestire e controllare i contenuti assistiti dall’IA insieme a tutto il resto che passa attraverso le stesse operazioni di gestione dei contenuti
• Impostare autorizzazioni e punti di revisione per la mitigazione dei rischi, in modo che i risultati dell’IA raggiungano le persone giuste nella fase giusta
• Fornire strumenti e informazioni destinati ai dipendenti attraverso lo stesso livello di esperienza che le persone già utilizzano

Nulla di tutto ciò sostituisce il lavoro di misurazione descritto in precedenza, e nulla di tutto ciò costituisce di per sé una scorciatoia per ottenere un vantaggio competitivo. Qualunque cosa venga realizzata deve comunque essere misurata rispetto all’obiettivo aziendale originario che doveva migliorare, supportando un processo decisionale più efficace piuttosto che limitarsi ad aggiungere un’altra dashboard che nessuno controlla.

Mettere a frutto gli investimenti nell’IA

Migliorare il ROI dell’IA si riduce a un caso d’uso che valga la pena risolvere, a un percorso fattibile da integrare nelle operazioni quotidiane e a un modo per misurare effettivamente il risultato. Nulla di tutto ciò richiede di risolvere tutto in una volta

Iniziate con un flusso di lavoro ben definito, valutatene le prestazioni e espandetevi da lì sulla base di dati concreti piuttosto che dello slancio del momento. Esplorate le funzionalità di IA di Liferay DXP per scoprire come l’IA possa integrarsi con i contenuti, i sistemi e le esperienze in cui è destinata a creare valore.

Domande frequenti sul ROI dell'IA

Quanto tempo occorre per vedere il ROI dell’IA?

Dipende in larga misura dal caso d’uso, dallo sforzo di implementazione richiesto, dalla rapidità con cui gli utenti la adottano effettivamente e, innanzitutto, dai risultati che si intendono misurare. Un flusso di lavoro circoscritto e ben definito può mostrare risultati nel giro di pochi mesi, mentre un’iniziativa più ampia che coinvolge più sistemi e team spesso richiede molto più tempo per dimostrare la propria efficacia.

Quali costi devono essere inclusi nel calcolo del ROI dell’IA?

I costi relativi alle licenze del software o dei modelli di IA, al lavoro di integrazione, alla preparazione dei dati, alla formazione, alla supervisione umana e alla manutenzione continua devono essere tutti inclusi nel calcolo. Tralasciare uno qualsiasi di questi elementi tende a far apparire i dati iniziali sul ROI migliori di quanto non siano in realtà.

Quali metriche possono utilizzare le aziende per misurare il ROI dell’IA?

I risultati finanziari, come la riduzione dei costi o l’incremento dei ricavi, sono gli indicatori più evidenti, ma anche le metriche specifiche per ogni caso d’uso sono importanti. Il costo per risoluzione, il tasso di conversione e il tempo di completamento del processo sono tutti esempi comuni. La giusta combinazione dipende dall’obiettivo specifico per cui il caso d’uso è stato effettivamente sviluppato.

Perché un progetto pilota di IA potrebbe avere successo senza generare un ROI aziendale?

Un progetto pilota può dimostrare che la tecnologia funziona senza però provare che le persone la adotteranno effettivamente, che crei un reale valore finanziario o che regga all’interno di un flusso di lavoro aziendale completo e complesso. Il successo tecnico e il ROI aziendale sono correlati, ma non sono la stessa cosa.