Adozione e ROI dell'AI: cosa si può misurare davvero, e come.
Le aziende sanno quali strumenti AI hanno acquistato. Quasi mai sanno quanto sono entrati nel lavoro, che cosa hanno cambiato e se il risultato è quello atteso. Delphis dà un metodo per rispondere, senza promettere più di quanto i dati permettano.
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Il divario tra licenze e risultati
Una licenza acquistata non è un'adozione, e un'adozione non è un risultato. Tra i due passaggi si perdono tre informazioni che di solito nessuno raccoglie.
Quanto si usa davvero
I dati delle console dei fornitori coprono solo gli account aziendali. L'uso su account personali resta invisibile, e rende inaffidabile qualsiasi stima fatta solo sulle licenze.
Che cosa è cambiato nei processi
Senza una misura prima dell'introduzione dell'AI, ogni confronto dopo è un'impressione. Mancano baseline e criteri condivisi.
Che cosa è cambiato per le persone
L'AI cambia il lavoro, e come lo percepiscono le persone condiziona l'adozione. Raramente viene letto in modo strutturato.
Tre livelli di misura, tenuti separati
Adozione, impatto sui processi e impatto sulle persone richiedono metodi diversi. Mescolarli produce numeri che sembrano precisi e non lo sono.
Dati dimostrativi, non reali 1. Adozione reale
Integra i dati di utilizzo letti dalle API dei fornitori e li riconduce a utenti, ruoli e reparti. Questionari mirati fanno emergere lo shadow AI, cioè l'uso su account personali. Il risultato è una mappa di chi usa che cosa, per quali casi d'uso e dove l'AI non è ancora entrata.
- Utilizzo per reparto, ruolo e caso d'uso
- Stima dell'uso fuori dalle licenze aziendali
- Strumenti diversi per lo stesso caso d'uso
Dati dimostrativi, non reali 2. Impatto sui processi
Si misura bene su processi circoscritti. Si fissa una baseline prima dell'introduzione dell'AI, si osserva il processo dopo e si confrontano risultati attesi e realizzati, caso d'uso per caso d'uso.
- Baseline prima, confronto dopo
- Atteso contro realizzato
- Registro dei casi d'uso e dei processi coinvolti
Dati dimostrativi, non reali 3. Impatto sulle persone
Survey e indicatori di sentiment leggono come cambia il lavoro e quanto le persone si sentono pronte. I dati sono sempre aggregati per ruolo o reparto, mai valutazioni del singolo dipendente.
- Sentiment aggregato per ruolo o reparto
- Prontezza e competenze sull'AI
- Nessuna valutazione individuale
Un metodo onesto, anche sui limiti
- L'impatto su processi ampi e poco delimitati non si misura con precisione. Lo diciamo e lo trattiamo come stima, non come dato.
- I dati sulle persone restano aggregati per ruolo o reparto. È una scelta di prodotto, coerente con Statuto dei Lavoratori, GDPR e rapporto con le rappresentanze sindacali.
- Quali dati di utilizzo siano disponibili dipende da ciò che ogni fornitore espone nelle proprie API enterprise. In demo si valuta caso per caso.
Che cosa ne ricava ciascun ruolo
- CEO
- Una lettura sintetica di quanto l'AI sta producendo rispetto all'investimento.
- Chief AI Officer
- Portafoglio dei casi d'uso, stato di adozione e priorità.
- CIO
- Dove l'adozione è bassa rispetto alla spesa, e quali licenze rivedere.
- HR
- Formazione, AI literacy e impatto sulle persone.
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Domande frequenti
Si può calcolare un ROI unico per tutta l'AI aziendale?
Non in modo credibile. Si misura l'impatto su processi circoscritti e lo si legge insieme ad adozione e spesa. Un numero unico su tutta l'organizzazione nasconde più di quanto spieghi.
Come si rileva l'uso su account personali?
Con questionari che fanno emergere lo shadow AI, affiancati ai dati di utilizzo dei fornitori. È una stima, non un conteggio esatto.
I dati sulle persone vengono usati per valutare i singoli?
No. Sono sempre presentati in forma aggregata per ruolo o reparto.