Nell’epoca dove l’intelligenza artificiale sembra essere il tema dominante in ogni conversazione tecnologica, emerge un paradosso: nonostante l’onnipresente dibattito sull’IA, sono in realtà poche le aziende che riescono a trarne un valore aziendale concreto.
La narrazione prevalente suggerisce che molte organizzazioni stiano adottando con successo l’IA a un ritmo rapidissimo. Tuttavia, questa narrazione spesso non corrisponde alla realtà. Secondo uno studio del 2022 di Gartner, solo il 54% dei progetti di IA raggiunge effettivamente la fase di produzione, un incremento minimo rispetto al 53% rilevato nel 2019.
Questa situazione ha generato un clima di scetticismo tra i leader aziendali. Molte aziende hanno investito ingenti risorse – in termini di tempo, denaro e personale – nell’integrazione di soluzioni basate sull’IA, per poi scoprire che i risultati attesi non si materializzano. In questo contesto, l’approccio più sensato non è l’abbandono dell’IA, ma piuttosto una rifocalizzazione degli sforzi: ridurre gli investimenti nell’IA generalizzata a favore di quella applicata, mirando così a ottenere un ritorno sull’investimento (ROI) più significativo nel 2024.
Nonostante i dubbi sul suo valore, l’IA continuerà a giocare un ruolo cruciale nell’ambito aziendale. Il momento attuale non è quello di rallentare, ma di correggere la rotta.
Una recente indagine condotta da OneStream Software su 800 leader finanziari in tutto il mondo ha rivelato che oltre la metà (55%) ritiene che l’IA diventerà un componente essenziale nei processi finanziari nei prossimi cinque anni. I team aziendali sono pertanto chiamati a identificare soluzioni IA in grado di generare un ROI significativo. In questo contesto si inserisce l’IA applicata.
L’IA applicata si distingue per l’uso di funzionalità IA predefinite, mirate a soddisfare specifiche esigenze finanziarie o aziendali. Queste soluzioni, focalizzate su casi d’uso specifici, sono più rapide ed efficienti da implementare, producono un ROI più elevato e accelerano il valore nel tempo. I team finanziari utilizzano comunemente l’IA applicata per migliorare la velocità e l’accuratezza dei piani di domanda e delle previsioni di ricavo, per rilevare anomalie nei dati storici e per automatizzare le attività di routine, una strategia vantaggiosa specialmente in un periodo di carenza di talenti nel settore contabile.
Mentre l’IA rimane un argomento centrale nel panorama tecnologico, le aziende dovrebbero concentrarsi meno sull’adozione indiscriminata dell’IA e più sull’implementazione mirata di soluzioni IA applicate, per massimizzare l’impatto e il valore all’interno delle loro strutture.
