In Breve
- Qual è il problema del consumo di token nell'adozione dell'AI?
- Il consumo di token non riflette sempre il reale valore generato dall'AI e può portare a costi crescenti senza un ritorno adeguato.
- Come possono le aziende migliorare l'adozione dell'AI?
- Le aziende devono affiancare l'adozione dell'AI a formazione mirata e linee guida chiare per ottimizzare l'uso delle tecnologie.
- Quali sono i principali guadagni di produttività derivanti dall'AI?
- I guadagni principali provengono dalla riprogettazione dei flussi di lavoro e dall'automazione di attività ripetitive.
Negli ultimi anni, l’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) ha preso piede in molte organizzazioni, portando a un uso crescente del consumo di token come indicatore di produttività. Tuttavia, questo approccio, noto come “tokenmaxxing”, ha evidenziato limiti significativi, poiché non sempre riflette il reale valore generato dall’AI.
Un’ampia diffusione di strumenti AI non garantisce automaticamente un ritorno positivo sugli investimenti. È fondamentale che l’adozione di queste tecnologie sia accompagnata da criteri chiari che valutino la qualità, l’accuratezza e la rilevanza delle applicazioni rispetto agli obiettivi di business. Secondo recenti studi, l’88% dei dipendenti ritiene che l’AI abbia migliorato la loro produttività, stimando un risparmio medio di circa 2,3 ore al giorno. Tuttavia, è preoccupante notare che quattro dipendenti su cinque non sfruttano appieno le potenzialità di queste tecnologie, e il 69% non comprende del tutto come l’AI possa essere applicata al proprio ruolo lavorativo.
Inoltre, il 60% degli intervistati ha dichiarato di sentirsi costretto a utilizzare l’AI anche quando non è lo strumento più adeguato. Per affrontare queste problematiche, è necessario adottare un approccio deliberato: incentivare l’esperimento con l’AI, ma affiancarlo a una formazione mirata e a linee guida per un’adozione consapevole e attenta ai costi.
È importante stabilire indicazioni chiare su quali modelli utilizzare per specifici compiti. Ad esempio, modelli più economici possono essere impiegati per attività routinarie, mentre modelli più avanzati dovrebbero essere riservati a compiti complessi. I principali guadagni di produttività possono derivare dalla riprogettazione dei flussi di lavoro, eliminando attriti e automatizzando attività amministrative e ripetitive. Integrare AI approvata nei sistemi quotidiani e fornire indicazioni specifiche per ruolo è essenziale, tenendo conto delle diverse esigenze di governance tra le varie funzioni aziendali.
Un costo spesso trascurato è il tempo impiegato per rivedere e correggere gli output generati dall’AI. Pertanto, la qualità dell’output deve essere integrata nell’architettura dell’AI attraverso processi di revisione, governance per decisioni a rischio elevato e verifiche automatizzate e parametrizzate per ruolo. Il cambiamento richiesto è anche culturale: è fondamentale fornire chiarezza su quando e come utilizzare l’AI, sviluppando politiche e programmi di formazione continui che traducano le regole in comportamenti quotidiani.
Le organizzazioni che creano valore si pongono domande diverse rispetto a quelle focalizzate esclusivamente sul consumo di token. Si interrogano, ad esempio, se il lavoro sia più accurato, se le decisioni siano migliori, se i modelli utilizzati siano adeguati per ogni compito e se si ottengano risultati di qualità ottimizzando i costi. Quando ai dipendenti vengono forniti strumenti, contesto e fiducia adeguati, la produttività e il ritorno sugli investimenti tendono a seguire un percorso più sostenibile.
