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L’adozione dell’Intelligenza Artificiale nel Regno Unito: Opportunità e Sfide

Adozione dell'Intelligenza Artificiale nel Regno Unito

In Breve

Qual è il tasso di adozione dell'AI nel Regno Unito?
L'81% dei knowledge worker utilizza strumenti di AI settimanalmente.
Quali sono le principali sfide dell'adozione dell'AI?
Le aziende affrontano problemi di governance e responsabilità, oltre a costi inattesi.
Cosa è la 'shadow AI'?
È l'uso di strumenti AI non approvati da parte dei lavoratori, creando attriti con gli strumenti ufficiali.

L’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) nel Regno Unito ha raggiunto livelli significativi, con l’81% dei knowledge worker che utilizza strumenti di AI su base settimanale. Tuttavia, questo ampio utilizzo non ha portato a una trasformazione organizzativa né a benefici operativi chiari. Molte aziende hanno integrato l’AI in processi già frammentati e sistemi inefficienti, aggravando problemi preesistenti invece di risolverli.

Secondo un’indagine, il 58% dei responsabili IT ha segnalato un’elevata adozione dell’AI, ma con guadagni di produttività misurabili limitati. Inoltre, l’82% ha dovuto affrontare aumenti di costo inattesi legati all’implementazione di tecnologie AI. Quasi due terzi dei leader IT affermano di essere completamente responsabili degli esiti generati dall’AI, mentre le implementazioni si diffondono tra i vari reparti, spesso al di fuori di percorsi di governance strutturati, creando responsabilità senza una visibilità adeguata.

Un fenomeno preoccupante è quello della “shadow AI”, con uno su quattro lavoratori che utilizza strumenti di AI non approvati, evidenziando attriti con gli strumenti ufficiali. Inoltre, la mancanza di un contesto organizzativo chiaro rappresenta un ulteriore ostacolo: quasi la metà dei leader IT ha indicato che i progetti di AI si arenano perché i modelli non dispongono delle informazioni necessarie riguardanti struttura, priorità e diritti decisionali, rendendo difficile produrre output utilizzabili senza correzioni onerose.

Le metriche attualmente adottate per valutare l’efficacia dell’AI sono spesso fuorvianti. Misurare il numero di licenze, i prompt inviati o le ore teoricamente risparmiate non fornisce un quadro reale del valore generato. L’attenzione dovrebbe invece concentrarsi su risultati concreti, come i tempi di risoluzione delle problematiche dei clienti, la riduzione del tempo necessario per la ricerca delle informazioni e la velocità nelle decisioni.

Un esempio operativo significativo è la creazione di un assistente di vendita AI, con misurazione dell’impatto sul processo commerciale, tassi di risposta e nuovi incontri generati. Con l’emergere di agenti che agiranno autonomamente per conto delle persone, le organizzazioni dovranno monitorare quali agenti esistono, chi li ha creati, a cosa hanno accesso, cosa sono autorizzati a fare e come viene misurata la loro performance.

Le aziende che otterranno un vantaggio competitivo non saranno quelle che utilizzano la maggiore quantità di AI, ma quelle che riescono a collegare l’AI a responsabilità chiare, governance adeguata e flussi di lavoro dove avviene l’esecuzione. L’adozione dell’AI è solo il punto di partenza; il vero obiettivo è ottenere un valore misurabile.

redazione

Autore di Scenario Innovazione.

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