Un segno sicuro di un mercato in via di maturazione è il momento in cui la conversazione si sposta dal parlare della tecnologia nelle riviste di settore al parlare dei modelli finanziari in pubblicazioni più generaliste.
Questo articolo del Financial Times, intitolato "From AI to ROI: some positive evidence" (Dall'IA al ROI: alcune prove positive), ne è un esempio, riassumendo i risultati di uno studio sugli impatti reali dei progetti di IA in varie aziende e settori.
Il futuro del lavoro
Sebbene alcune delle notizie più negative e sensazionalistiche sull'IA implichino che essa eliminerà un gran numero di posti di lavoro, non sembra essere così:
"I risultati suggeriscono che l'IA è meglio utilizzata per aumentare gli analisti umani, piuttosto che cercare di sostituirli. Questo non è un aspetto che cambierà con il miglioramento dei modelli di IA: le decisioni ad alto rischio, in particolare, rimarranno probabilmente di competenza degli esseri umani nel prossimo futuro".
Lo stesso meccanismo si verifica nelle implementazioni di AgentCreator. I casi di studio dei nostri clienti AI confermano gli stessi risultati dello studio delle università di Zhejiang e Columbia di cui parla il FT: il principale vantaggio della tecnologia AI si riscontra nel liberare il tempo degli esperti da compiti che richiedono troppa conoscenza del contesto e del dominio per essere facilmente delegati o automatizzati con mezzi deterministici tradizionali.
Il motivo è che l'IA sta automatizzando compiti discreti, non sostituendo interi lavori. Ma questi compiti devono essere svolti in molti luoghi e i rendimenti composti:
"In primo luogo, il valore della GenAI si sta già manifestando in ambiti ordinari: servizio clienti, perfezionamento delle domande, traduzione e abbinamento più efficiente tra clienti e prodotti. Questi casi d'uso della GenAI saranno ripetibili in molti settori dell'economia e quindi piccoli cambiamenti nelle migliori pratiche potrebbero avere grandi effetti".
Il valore distribuito dell'adozione dell'IA
L'Intelligenza Artificiale non è una rivoluzione tecnologica centralizzata in grande stile, come quelle che abbiamo visto in passato; piuttosto, i suoi benefici sono distribuiti. Non si tratta tanto di rendere possibile ciò che prima era impossibile, quanto piuttosto di diffondere capacità che esistevano ma non erano universalmente disponibili o accessibili. Quando la traduzione è costosa, le cose localizzate sono meno numerose. Quando l'intelligenza artificiale è in grado di svolgere gran parte del lavoro di traduzione ripetitivo, è possibile localizzare molte più cose, anche se per ottenere risultati di buona qualità è necessaria la supervisione di esperti umani.
E quali sono gli effetti di secondo ordine di questa localizzazione? Se si cerca di calcolare i benefici considerando solo la riduzione dei costi dovuta al fatto di non dover assumere traduttori umani, si perderà la maggior parte del valore. Il vero beneficio dell'adozione di una tecnologia deriva dall'abbassamento della soglia del possibile.
Questa distribuzione dell'adozione - e quindi del valore - significa a sua volta che i grandi vincitori non saranno necessariamente le aziende che sviluppano gli ultimi modelli di frontiera, ma quelle che fanno il miglior lavoro di integrazione dei modelli nel loro contesto specifico:
"In secondo luogo, i vincitori del tema dell'IA non si limiteranno a coloro che sono coinvolti nella creazione dell'infrastruttura di IA. Alcuni dei risultati migliori potrebbero arrivare dalle aziende che implementano l'IA nelle loro operazioni per ottenere una riduzione dei costi, un aumento dei ricavi o entrambi. In effetti, abbiamo già visto che i prezzi delle azioni delle società statunitensi che hanno implementato l'IA nelle loro operazioni hanno sovraperformato i loro colleghi che non l'hanno fatto".
Cosa sanno i vincitori dell'AI
Stiamo già vedendo che non esiste un fossato competitivo per i fornitori di modelli di IA. Un modello è un po' migliore di un altro in un compito, ma peggiore in un altro; e poi la tecnologia fa un altro salto di qualità. Nel frattempo, le organizzazioni che si concentrano sull'alimentazione dei modelli con i dati giusti e sull'accesso ai sistemi interni sono quelle che vedono i veri vantaggi.
Tutti questi temi sono stati affrontati durante il tour mondiale di SnapLogic Integreat, culminato a Londra la scorsa settimana. I nostri partner Slalom hanno tenuto un workshop specifico su come calcolare il ROI di un progetto di IA, mentre clienti come Spotify, IKEA, Dentsu, National Grid e Cambridge and Counties Bank hanno raccontato come hanno raggiunto il successo nei loro diversi settori.
Sessione dopo sessione, sono emersi gli stessi temi:
- L'intelligenza artificiale ha un valore direttamente proporzionale alla sua specificità.
- L'intelligenza artificiale può essere assolutamente utilizzata con dati sensibili e in settori regolamentati
- L'intelligenza artificiale non è qualcosa che si può comprare a scatola chiusa.
Analizziamo ciascuno di essi a turno.
L'intelligenza artificiale ha un valore direttamente proporzionale alla sua specificità.
La maggior parte delle persone ha avuto una prima esperienza con GenAI attraverso l'uno o l'altro dei vari chatbot. La dimostrazione di Jeremiah Stone durante il suo keynote è partita da un'interfaccia conversazionale, in questo caso Claude Desktop di Anthropic.
Ma il valore derivava dall'interazione con vari sistemi back-end, mediata da SnapLogic. Senza questi sistemi specifici e i dati in essi contenuti, le capacità dello strumento di intelligenza artificiale sarebbero notevolmente limitate.
L'IA può essere utilizzata con dati sensibili e in settori regolamentati
Esiste l'idea che l'IA non possa essere utilizzata in determinati settori o per determinati casi d'uso. Da quanto abbiamo visto noi e i nostri clienti, questo non è vero. Ciò che è vero è che alcuni tipi di dati (ad esempio, quelli relativi alle risorse umane, ai dati medici o finanziari) sono più sensibili e possono essere soggetti a normative specifiche e devono essere trattati con cura. Non caricate i vostri dati sulle buste paga su ChatGPT!
Ma con una governance adeguata, è assolutamente possibile utilizzare l'intelligenza artificiale per le attività finanziarie e contabili, come fa il team finanziario di SnapLogic.
L'intelligenza artificiale non è qualcosa che si può comprare a scatola chiusa.
Il sistema che Spotify ha implementato per gestire alcuni processi finanziari di back-end ha valore per Spotify solo nella misura in cui segue correttamente tali processi. Ciò significa che anche se prendessimo quel lavoro e cercassimo di implementarlo in Dentsu, non sarebbe utile, perché Dentsu ha processi e requisiti completamente diversi. Per avere successo, i tecnologi devono impegnarsi a fondo con le parti interessate per comprendere queste specificità.
La chiave per implementare con successo l'IA in azienda è un tessuto di integrazione che consenta di collegare facilmente i sistemi, le app e i dati specifici di quel particolare contesto tra loro e con i modelli di IA. Si tratta di un campo che si sta sviluppando molto rapidamente, sia dal punto di vista tecnologico che delle best practice, quindi è meglio cercare strumenti che possano coprire il più ampio spettro di possibilità.
SnapLogic spazia dall'integrazione dei dati, all'APIM, alle più recenti funzionalità di intelligenza artificiale, sia che si tratti di sviluppare agenti personalizzati in AgentCreator o integrandoli tramite MCP. Ma solo voi sapete come sarà nel vostro contesto specifico.
I vostri dati, il vostro vantaggio
La chiave per implementare con successo l'IA in azienda non sta nei modelli di frontiera in sé, ma nell'integrazione intelligente di questi modelli con i vostri dati, sistemi e processi specifici. Con la maturazione del mercato, il vantaggio competitivo si sposta da chi si limita a sviluppare nuovi modelli a chi li applica al meglio al proprio contesto aziendale.
I temi sono chiari: il vero valore dell'IA è proporzionale alla sua specificità, può essere utilizzata in modo sicuro nei settori regolamentati con una governance adeguata ed è una capacità integrata, non un prodotto pronto all'uso. Concentrandosi su un tessuto di integrazione che colleghi tutti i sistemi e i dati all'IA, le aziende possono liberare tempo per gli esperti, realizzare rendimenti crescenti dall'adozione dell'IA distribuita e, in ultima analisi, trasformare i propri dati nel loro più grande vantaggio competitivo.
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