AI in azienda: tutti la vogliono ma pochi decidono

Provate ad immaginare di chiedere ad un imprenditore se l’intelligenza artificiale cambierà il suo mestiere. Vi risponderà certamente di sì, con il set informativo di chi ha letto qualche post su LinkedIn e iniziato ad utilizzare l’AI sul proprio computer per risparmiare sulla parcella dei legali per revisionare un contratto. Proviamo ora ad immaginare di chiedergli che cosa ha deciso di farci, però davvero, dentro la sua azienda per “rivoluzionarla”. Con ogni probabilità calerà il silenzio. È il primo paradosso, e il più diffuso in assoluto: tutti hanno capito che l’AI conta, quasi nessuno ha un vero piano per usarla.

Non parlo delle multinazionali, che hanno reparti dedicati e budget importanti (e che comunque hanno lo stesso problema se non più grande di impasse manageriale data la complessità di tali strutture). Parlo del tessuto vero delle nostre aziende italiane: l’impresa familiare, quella con una trentina di dipendenti, il titolare che visiona ancora una per una le fatture importanti. In tali contesti l’AI è entrata come argomento da convegno, non come decisione di management. Se ne discute, si annuisce e poi tutto resta esattamente com’era. La differenza tra l’azienda che fra tre anni avrà guadagnato margine e fatturato rispetto a quella che arrancherà non sarà chi “ci ha creduto”: ci credono già tutti. Sarà chi avrà deciso e fatto qualcosa.

Partiamo allora dalla decisione più semplice: dotiamo i collaboratori di strumenti di AI “consumer” quali gli assistenti ad oggi sul mercato. Ed eccoci al secondo paradosso, quello che mi fa più sorridere. L’imprenditore guarda al costo dell’abbonamento: tipicamente 29 euro al mese a persona. Fanno 348 euro l’anno. In una struttura con trenta persone in ufficio si traduce in una spesa di 10.440 euro annui. “Diecimila euro per degli abbonamenti?!”, e lì molti imprenditori si bloccano, come davanti a una spesa fuori controllo. La spiegazione è semplice quanto disarmante: l’imprenditore sa misurare la spesa ma non riesce a misurare e isolare il reale beneficio. Ad esempio, con quegli stessi strumenti, se domani il fatturato dovesse crescere del venti per cento, si potrebbe reggerlo senza assumere nuove persone. Diecimila euro di costo andrebbero confrontati con le retribuzioni delle nuove persone che non si dovranno assumere. Ma il primo numero è certo e immediato, il secondo è incerto e futuro. E noi “umani” decidiamo spesso solo su quello che vediamo. Quindi niente AI per i collaboratori che si traduce in nessuna formazione che si traduce nel trincerarsi dietro al classico: “aspettiamo perché ci sono anche problemi di privacy e sicurezza come dice il nostro responsabile IT”.

Quest’ultimo aspetto ci porta al terzo paradosso che ho definito “la clandestinità dell’AI”. Il responsabile IT e il titolare hanno il terrore della privacy, dei dati che “finiscono chissà dove”, del Gdpr letto di sfuggita. E allora vietano. Ufficialmente, in azienda l’AI non si usa. Peccato che, secondo una ricerca Gartner, ormai siano due dipendenti su tre a usare strumenti di intelligenza artificiale non autorizzati dal datore di lavoro. È stato coniato il termine di “shadow AI” perché i dipendenti la usano comunque, nell’ombra, caricando documenti aziendali dentro app gratuite e non controllate, magari dallo smartphone personale. E quasi un quarto degli utilizzatori ammette di aver caricato anche numeri finanziari dell’azienda.

Risultato: il divieto o la non decisione non ha tolto il rischio, l’ha solo reso invisibile e ingovernabile. Si volevano proteggere i dati e sono stati invece spinti nel posto peggiore. Sarebbe bastato scegliere uno strumento ufficiale, fornire adeguata formazione e regole chiare, ma così sarebbe partita anche la macchina dei costi tanto temuta.

L’assenza di ufficialità e formazione porta a un quarto paradosso: l’utilizzo a beneficio del singolo piuttosto che dell’impresa. La si impiega per apparire più “bravi” muovendo dal far sembrare più elegante una mail e finendo per copiare dall’AI soluzioni per le quali non si hanno competenze per operare un reale controllo rischiando di subire una classica allucinazione da AI che può costare cara. L’intelligenza artificiale non è il compagno di classe “secchione” dal quale copiare di nascosto, è piuttosto uno “stagista” che deve operare lavori ripetitivi, a scarso valore aggiunto e soprattutto time consuming. Se si affida un lavoro a uno stagista auspicabilmente si è in grado anche di controllare ciò che ha realizzato.

Fin qui i problemi legati all’uso individuale dell’AI. Ma qual è l’altra decisione fondamentale, quella che diventa davvero “game changer”? Solo una ad avviso di chi scrive: muovere dall’AI “individuale” a quella “aziendale”. Per spiegarci meglio introduciamo un quinto paradosso: il tesoro di dati non valorizzato. Le aziende sono sedute su anni di dati: ordini, clienti, marginalità, produzione, stipendi ecc. I dati sono esattamente la materia prima che rende potente un algoritmo. Quei dati vivono sparsi in file Excel, in file pdf, in anni di e-mail, in database dei software di contabilità, di produzione, di gestione delle paghe ecc. L’AI può leggere tutti i database aziendali in poche ore e divenire lo strumento più potente di cui l’azienda può disporre e col quale interloquire addirittura in linguaggio naturale senza dover passare dai complessi linguaggi della programmazione. Pensiamo a quesiti del tipo: “Mi ha chiamato il cliente X che vuole sapere quando produrremo il suo ordine n. 1234, cosa gli posso rispondere?” e magari l’AI ci risponderà: “Verificherei prima con l’amministrazione la regolarità dei pagamenti, risulta infatti che abbia due fatture insolute, inoltre il contratto quadro con questo cliente è scaduto da 40 giorni, andrebbe rinnovato”.

Quanto sopra è ciò che si può definire la “business intelligence 2.0” e non è un caso che le case che producono software di business intelligence stiano letteralmente correndo ad integrare soluzioni di AI nei loro software per non rischiare di scomparire come è successo al DVD con l’avvento dello streaming.

Ma ancora più importante, nel passaggio all’AI aziendale, è concentrare sforzi e investimenti dove l’azienda ha le proprie competenze distintive. Spieghiamoci con alcuni esempi di vita reale. Se produco mescole in gomma per specifiche applicazioni e i clienti si rivolgono a me perché trovo soluzioni che le multinazionali non coprono dovrò in primis investire nel condividere con l’AI tutto il know-how di anni di attività e utilizzarla come co-scientist. Se commercio in forniture industriali e il mio vantaggio competitivo è profondità di gamma e rapidità nei tempi di risposta dovrò in primis investire in AI che studi le rotazioni di magazzino, i tempi di consegna dei fornitori, l’ottimizzazione del valore delle scorte e quant’altro.

Alla base di tutti questi paradossi ne troviamo uno solo, il padre di tutti: si tratta l’AI come un acquisto tecnologico, quando è una decisione di organizzazione. Non è il gestionale nuovo, non è il centralino in cloud. È il modo in cui lavoreranno le persone, è capire dove concentrare gli sforzi, come ricollocare le ore che si andranno a liberare, come utilizzare l’AI come vantaggio competitivo. Ahinoi allo stato tanti aspettano: “vediamo come matura la tecnologia, poi entriamo”. Ragionevole, in apparenza. Solo che anche aspettare ha un prezzo, mentre si aspetta il momento perfetto, il concorrente che oggi ha cominciato magari male, sbagliando e correggendo e imparando, fra due anni avrà sviluppato un vantaggio competitivo basato sull’AI. Non sarà quindi l’intelligenza artificiale a mettere in difficoltà l’impresa. Sarà, molto più banalmente, il concorrente che la sta già usando mentre qualcuno sta ancora facendo i conti su 348 euro.