Tecnologia

L’intelligenza artificiale in azienda matura e punta sulla redditività

di Alessandro Longo

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Epa

Finita la fase della sperimentazione ottimistica, ora le aziende guardano a costi e ricavi. E ora fanno i conti con ChatGpt

1 febbraio 2023

4' di lettura

L'intelligenza artificiale in azienda è prossima ormai al momento della maturità. La fase in cui è adottata con cauto interesse da parte del management. Innovare sì, purché dia ritorni e subito aiuti il business a ridurre i costi o aumentare i ricavi. È quanto emerge dall'ultimo State of AI di McKinsey, ma anche da una sua più recente analisi sul fenomeno ChatGpt. È finita insomma la fase della sperimentazione ottimistica.

La quota di aziende che usano l’intelligenza artificiale (Ai) si è stabilizzata negli ultimi tre anni, stima infatti McKinsey. Tra il 2017 e il 2019 è stata la fase dell'euforia. Si è passati dal 20% delle organizzazioni che la adottavano in almeno un’area aziendale al 58% nel 2019. Poi, addirittura, una risacca – segno di maturità incipiente: nel 2022, solo il 50% degli intervistati ha dichiarato di aver implementato l’Ai, un dato inferiore a quello del 2019. Sono dati basati su un sondaggio su 1.492 aziende, rappresentative di varie regioni e industrie globali.

Anche il numero medio di usi di intelligenza artificiale per organizzazione si è fermato nel 2022, dopo tre anni di forte crescita (da 1,9 nel 2018 a 3,9 nel 2021). Nel 2022, questa cifra è scesa a 3,8.

Incidono vari fattori. Anche se l’intelligenza artificiale ha una vasta gamma di casi d’uso, alcune aziende non hanno competenze o risorse sufficienti per usare l'Ai. O, semplicemente, hanno capito che nel loro caso specifico non è una soluzione adatta per migliorare la produttività o le vendite.

McKinsey nota anche che i segnali di recessione hanno reso le aziende più prudenti nella spesa. E quando scelgono di investirci preferiscono applicazioni più consolidate a quelle di frontiera. L’automazione robotica dei processi (Rpa) e la computer vision infatti sono le due funzionalità più utilizzate nel 2022. Così come nel 2021. Al terzo posto, la comprensione del testo in linguaggio naturale, in crescita rispetto al 2018.

La robotica fisica, il riconoscimento facciale e la generazione di linguaggio naturale sono meno adottate, ma McKinsey sii aspetta che tutte e tre guadagnino strada nei prossimi anni. Soprattutto la generazione di linguaggio naturale dopo il lancio di ChatGpt di OpenAI e di suoi rivali, a partire da Sparrow di Google (previsto a breve).

Si utilizza l'Ai soprattutto per ottimizzare processi e quindi ridurre costi, perlopiù in ambito di supply chain. L'intelligenza artificiale, con l'analisi intelligente di dati di mercato, sta aiutando anche ad aumentare i ricavi migliorando la capacità di sviluppare prodotti di successo, di pubblicizzarli (marketing) e venderli, nota McKinsey. Dal 2018 si è assistito a un graduale aumento degli investimenti nell’intelligenza artificiale.

Secondo McKinsey, oltre il 50% delle organizzazioni spenderà più del 5% del proprio budget nell’IA nel 2022, con un aumento del 12% rispetto ai dati del 2018. Il 63% delle organizzazioni ha dichiarato che aumenterà gli investimenti nell’Ai nei prossimi tre anni, anche se questa percentuale potrebbe diminuire con la crisi economica, stimano gli analisti.

McKinsey non dà uno spaccato degli investimenti per Paese; ma i dati che arrivano dal nuovo rapporto degli Osservatori del Politecnico di Milano evidenziano come l'Italia stia ancora vivendo una fase di forte crescita. Segno del ritardo maturato rispetto alla media del campione McKinsey. Nel 2022 il mercato dell'intelligenza artificiale in Italia ha raggiunto i 500 milioni di euro (+32% rispetto al 2021), stima il Politecnico. Il 73% è commissionato da imprese italiane (365 milioni di euro) e il 27% è export di progetti (135 milioni).

«Nel 2018, la produzione e il rischio sono state le due funzioni in cui la maggior parte degli intervistati ha dichiarato di vedere il valore dell’utilizzo dell’Ai - ha dichiarato Michael Chui, partner del McKinsey Global Institute e autore del rapporto -. Oggi, i maggiori effetti sui ricavi si riscontrano nel marketing e nelle vendite, nello sviluppo di prodotti e servizi e nella strategia e finanza aziendale, mentre gli intervistati segnalano i maggiori benefici in termini di costi derivanti dall’IA nella gestione della supply chain».

Più in particolare riguardo a ChatGpt e analoghi strumenti di IA generativa, la recente analisi di McKinsey nota che le loro opportunità sono chiare per le aziende; ma lo sono altrettanto le incertezze e i rischi di adottare tecnologie considerate ancora imperfette (anche dai loro stessi autori). In altre parole, queste innovazioni che ora stanno facendo molto scalpore non cambieranno l'attuale approccio prudente delle aziende nei confronti delle IA; non le spingeranno verso una adozione euforica.

«Qualsiasi organizzazione che abbia bisogno di produrre materiale scritto chiaro può potenzialmente trarne vantaggio. Le organizzazioni possono anche utilizzare l’Ai generativa per creare materiali più tecnici, come versioni ad alta risoluzione di immagini mediche. E con il tempo e le risorse risparmiati, le organizzazioni possono perseguire nuove opportunità di business e la possibilità di creare più valore», sottolinea il rapporto McKinsey.

«Le organizzazioni che si affidano a modelli generativi di intelligenza artificiale devono fare i conti con i rischi legali e di reputazione derivanti dalla pubblicazione involontaria di contenuti tendenziosi, offensivi o protetti da copyright», aggiungono gli analisti.

Tre i consigli: ai modelli generalisti (come il ChatGpt ora aperto al pubblico) preferire modelli più piccoli e specializzati oppure personalizzare un modello generale con propri dati e per proprie esigenze. Conservare un controllo umano su quanto prodotto. Evitare di usare modelli di IA generativa per decisioni critiche.«Non si sottolineerà mai abbastanza che si tratta di un campo nuovo. Il panorama dei rischi e delle opportunità è destinato a cambiare rapidamente nelle prossime settimane, mesi e anni», nota McKinsey.