Dimenticate i frutti facili da cogliere e usate l'AI per quelli già caduti a terra
Molti dei successi dell'AI in ambito aziendale hanno un elemento in comune: affrontano mercati poco serviti o problemi che finora nessuno aveva avuto il tempo di risolvere
Adottare nuove tecnologie è una sfida. Si devono far coincidere tecnologie sufficientemente mature e problemi reali e si deve superare la naturale resistenza al cambiamento delle persone. Anche negli scenari più favorevoli, integrare direttamente nuove tecnologie nei processi aziendali più importanti ha sempre comportato dei rischi. Quando la tecnologia entra in contatto con clienti o dipendenti lungo i principali flussi di creazione del valore, la posta in gioco aumenta.
McDonald's lo ha imparato quando ha introdotto l'intelligenza artificiale nei pannelli per gli ordini dei drive-through . I clienti hanno accolto ogni malfunzionamento con entusiasmo, riempiendo TikTok di video che mostravano gli imbarazzanti errori dell'IA. Nel giro di pochi mesi dal lancio del progetto pilota in 200 punti vendita, McDonald's ha interrotto l'iniziativa.
Allo stesso modo, il colosso ospedaliero HCA ha incontrato difficoltà analoghe quando ha implementato uno strumento di IA per migliorare la pianificazione dei turni degli infermieri . Secondo molte testimonianze, il sistema produceva calendari migliori, ma gli infermieri avevano la sensazione di aver perso il controllo su un aspetto che incideva direttamente sulla loro vita e sull'assistenza ai pazienti. Lo strumento per la pianificazione dei turni è diventato rapidamente il punto di convergenza di altre frustrazioni relative al posto di lavoro. Dopo che il sindacato ha organizzato delle proteste, HCA ha deciso di sospendere il progetto.
Nel corso di una recente Digital Strategies Roundtable , CIO e manager responsabili dell'AI hanno condiviso le esperienze maturate finora, rilevando che molti dei progetti di maggior successo presentavano alcune caratteristiche comuni e che spesso evitavano gli ostacoli legati al rischio di irritare clienti o dipendenti. In primo luogo, alcuni dei progetti più riusciti hanno affrontato opportunità di lungo periodo che erano state trascurate. Ad esempio, il gruppo specializzato nella gestione dell'energia Eaton ha sviluppato un configuratore che gli consente di presentare offerte anche per progetti di dimensioni più contenute . Riducendo i costi e il tempo che i dipendenti devono dedicare allo sviluppo di una soluzione per il cliente, l'azienda ha potuto servire clienti più piccoli che in precedenza non erano coperti.
Allo stesso modo, un'altra azienda presente alla tavola rotonda ha sviluppato un agente negoziale basato sull'AI per ridurre i costi di approvvigionamento. I contratti di maggiore valore, che rappresentavano la parte predominante della spesa per gli acquisti, erano giustamente al centro dell'attenzione degli specialisti del procurement. Questi rapporti venivano gestiti con grande cura e affidati a team di negoziatori umani. I fornitori più piccoli, pur essendo molto più numerosi, venivano invece trascurati. Non giustificavano i costi di gestione e negoziazione. Integrando l'AI nel sistema di procurement, l'azienda ha potuto negoziare in modo semplice con un vasto numero di piccoli fornitori, ottenendo risparmi significativi.
Un'altra categoria di applicazioni di successo segnalata dai partecipanti alla tavola rotonda riguarda la riduzione degli errori. Questo insieme di casi di successo interessa numerosi settori rappresentati nell'incontro. Esempi evidenti sono l'utilizzo dell'AI per monitorare fatture, rimborsi o contratti con l'obiettivo di individuare eventuali errori. In passato, il tempo di lavoro e i costi necessari per controllare questi processi superavano i potenziali risparmi ottenibili. L'AI ha reso possibile recuperare questi benefici, ribaltando la logica tradizionale del ritorno sull'investimento e consentendo di ottenere un ROI elevato.
Oltre ad affrontare il cambiamento della struttura dei costi, questi progetti evidenziano un importante fattore organizzativo alla base del successo. Piuttosto che limitarsi a migliorare o automatizzare i processi esistenti per aumentare l'efficienza e ridurre il lavoro, permettono di cogliere nuove opportunità. Non si tratta semplicemente dei risultati più facili da ottenere, ma piuttosto di opportunità paragonabili a frutti già caduti a terra e lasciati marcire, che nessuno raccoglieva. Trovare un modo economicamente sostenibile per raccogliere questi frutti genera benefici significativi senza interrompere i processi fondamentali, modificare i ruoli o minacciare l'organizzazione con riduzioni del personale. Questo si traduce in una minore resistenza da parte dei dipendenti e in un più semplice processo di gestione del cambiamento, consentendo un ritorno ancora più rapido.
Eric Johnson è Bruce D. Henderson Professor of Strategy, Ralph Owen Dean, Emeritus, presso la Owen Graduate School of Management, Vanderbilt University.
