Quando parliamo di lavori nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale, il return on investment non è così semplice da calcolare in anticipo per via dei tanti costi non sempre facilmente rilevabili. Vediamo alcune indicazioni per un ROI preventivabile e misurabile, nel caso volessimo investire in un progetto di AI

L’Intelligenza Artificiale promette grandi trasformazioni digitali e industriali, ma comporta anche degli investimenti di un certo livello, se l’intenzione è quella di dare davvero una svolta alle nostre attività. Non sorprende dunque che le aziende abbiano bisogno di capire al meglio come calcolare il giusto ROI degli investimenti nei vari progetti di Intelligenza Artificiale.

Dai chatbot alla pianificazione degli inventari per arrivare fino alla logistica, le organizzazioni di tutti i tipi e settori fanno sempre più riferimento all’Intelligenza Artificiale per migliorare le capacità delle applicazioni strategiche. I manager del futuro dovranno essere in grado di preventivare e giustificare il valore degli investimenti in AI, altrimenti rischiano di non essere in grado di supportare il top management (c-level).

Ecco perché è importante che i team di sviluppo dedicati a prodotti, strumenti o funzionalità di Intelligenza Artificiale producano dati tali da rendere possibile un preventivo calcolo del ROI degli investimenti in AI e giustificare il valore del progetto.

Come preventivare il ROI dei progetti AI

Tanto per cominciare, i progetti di Intelligenza Artificiale sono diversi dai progetti software tradizionali. Per questi ultimi, le risorse necessarie sono generalmente fisse e i risultati conseguibili sono misurabili con una certa facilità. Nei progetti di Intelligenza Artificiale questo invece succede raramente. Per chi gestisce un progetto di AI potrebbe essere utile porsi allora alcune domande: Qual è il problema da risolvere? Meglio concentrarsi su un problema alla volta e assicurarsi che nel mirino ci sia la vera criticità, per poi essere in grado di dimostrare come il progetto proposto migliorerà quel preciso punto debole. “Inizia in piccolo, pensa in grande, ripeti spesso”. Questo ragionamento aiuta a lavorare su piccoli progetti AI che possono avere un impatto immediato sul ROI, mentre si lavora verso l’obiettivo più grande.

I costi nascosti nei progetti AI da considerare nel calcolo del ROI

Chiunque abbia lavorato con l’Intelligenza Artificiale sa che nei progetti di AI possono esserci dei costi nascosti come delle insidie. Costi di vario tipo che devono essere preventivati per evitare ritardi. Vediamo a titolo di esempio alcuni aspetti di cui devono tenere conto tutti i manager per valutare il ritorno dell’investimento di un progetto di Intelligenza Artificiale.

Disponibilità dei dati ‘giusti’

Avere una grande quantità di dati non significa che filerà tutto liscio. Una delle maggiori difficoltà in un progetto AI è proprio la mancanza di dati utili nella fase di training, e ottenerli da terze parti può essere costoso. Questo è il motivo per cui molti progetti non vanno a buon fine. Occorre avere chiaro quali dati servono e le modalità per poterli avere a disposizione. Inoltre, per alcuni approcci, i dati devono essere anche accuratamente etichettati, il che può rivelarsi lungo e costoso.

La squadra

La squadra sbagliata può rivelarsi il maggiore dei costi nascosti in un progetto AI. Soprattutto perché i data scientist sono difficili da trovare e anche costosi. Senza dimenticare, che nel gruppo serve il giusto equilibrio di competenze e una corretta distribuzione delle responsabilità.

Il significato del ROI per le aziende

Il ROI però può significare cose diverse per aziende diverse. Il produttore automobilistico BMW, per esempio, utilizza un sistema di riconoscimento basato sull’Intelligenza Artificiale per smistare i milioni di componenti che riceve dai fornitori. In questo modo l’AI ha aiutato BMW ad accelerare drasticamente un processo produttivo. La misurabilità del ROI in un progetto AI di questo tipo è nel numero maggiore di auto prodotte.

In un settore completamente diverso, l’Intelligenza Artificiale ha aiutato i siti di e-commerce di Yelp a sperimentare l’interfaccia utente. Nel caso di Yelp, il ROI dell’AI è misurabile in una maggiore soddisfazione degli utenti o nel tempo più lungo di permanenza sul sito, il che potrebbe aumentare le entrate pubblicitarie.

Comunque, è bene chiarire che sebbene non tutti i progetti e neanche quelli di AI debbano avere necessariamente un impatto diretto sui profitti, ci deve essere qualcosa da mostrare per giustificare l’investimento: il problema sta nel saper misurare il valore dell’Intelligenza Artificiale.