Continuiamo a Misurare Male il ROI dell’IA e l’Errore sta Diventando Costoso
Sfide del ROI dell’IA: Molte organizzazioni hanno difficoltà a misurare il ROI dell’IA, attribuendo spesso erroneamente i problemi alla gestione invece che all’implementazione.
Disallineamento delle Metriche: Le metriche attuali si concentrano sulle prestazioni tecnologiche ma non affrontano i problemi sottostanti di persone e processi.
Impatto a Lungo Termine: Implementazioni scadenti di IA possono causare danni organizzativi che si accumulano negli anni, compromettendo l’efficacia.
Salute Organizzativa: Le decisioni sugli investimenti in IA devono dare priorità alle metriche di persone e processi insieme a quelle tecnologiche per ottenere successo sostenibile.
Lacune nella Leadership: La leadership della trasformazione solitamente non coinvolge le risorse umane, portando a investimenti poco lungimiranti senza una reale sostenibilità a lungo termine.
Il deck del ROI sembra sempre perfetto. Ore risparmiate, risorse riallocate, tempi di ciclo ridotti, tassi di adozione in crescita verso qualsiasi benchmark suggerito dal fornitore nella call iniziale. Frecce verdi. Grafici che salgono verso destra. Il CFO annuisce con approvazione.
Diciotto mesi dopo, qualcosa non va. Il turnover aumenta proprio nei reparti che avrebbero dovuto trarre maggior beneficio dal cambiamento. La collaborazione cross-funzionale è diventata più macchinosa. Un team che prima operava con una certa coesione informale ora si muove come se stesse attraversando delle sabbie mobili. Nessuno riesce a individuare una causa, quindi la si attribuisce ai soliti sospetti: stile di gestione, pressione del mercato, qualche strascico post-pandemia.
L'implementazione dell’IA avvenuta sei trimestri prima non viene mai nominata.
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Questo è il vero costo di misurare il ROI dell’IA nel modo sbagliato. Non una voce di bilancio. Un lento deterioramento che si manifesta frainteso e viene trattato con rimedi inadeguati.
Metriche Tecnologiche vs Metriche Umane
Le metriche che dominano le conversazioni sugli investimenti in IA — tempo risparmiato, risorse riallocate, tempi di ciclo ridotti e, sempre più spesso, utilizzo — sono tutti indicatori principali della performance tecnologica. Misurano lo strato della trasformazione più facile da quantificare.
Quello che non misurano è la dimensione organizzativa, dove si annidano i veri costi di un’implementazione sbagliata e dove si accumulano fino a diventare impossibili da ignorare.
L’utilizzo merita particolare attenzione, perché si presume che sia un segnale di salute organizzativa quando in realtà misura un aspetto comportamentale. Un’analisi BCG della fine del 2025 ha rilevato che il 60% delle aziende a livello globale non generava alcun valore materiale dall’IA nonostante gli ingenti investimenti, individuando come causa anche le metriche utilizzate.
Le organizzazioni che si sono concentrate su accessi e tempo di utilizzo come indicatori di adozione hanno imparato a proprie spese che queste misure non dicono nulla sul fatto che l’IA sia realmente centrale nel modo in cui le persone lavorano.
Tassi di adozione elevati ci dicono che le persone stanno usando lo strumento. Non ci dicono nulla sulla qualità del lavoro, sull’efficacia dei team, né se la conoscenza tacita che prima si trasmetteva nelle attività collaborative stia ancora circolando. Una forza lavoro può raggiungere ogni obiettivo di utilizzo, mentre il tessuto connettivo del suo funzionamento si sta silenziosamente sgretolando.
Il report BCG di ottobre 2024, "Where's the Value in AI?" — frutto di un’indagine su 1.000 CxO in 59 Paesi — ha rilevato che circa il 70% delle sfide nell’implementazione dell’IA deriva da problemi relativi a persone e processi.
La distribuzione del budget nella maggior parte delle implementazioni va esattamente all’opposto: la maggior parte delle risorse è destinata alla tecnologia, mentre la gestione del cambiamento e la preparazione organizzativa vengono trattate come costi accessori invece che come elementi portanti dell’investimento.
Quando le metriche usate per valutare una trasformazione riguardano solo la dimensione tecnologica, per definizione si sta misurando la parte dell’equazione meno rilevante per stabilire il successo dell’iniziativa.
Ridefinire il ROI
L’approccio del CFO non è errato in senso assoluto. Applica un rigore necessario a una questione reale: questo investimento sta generando ritorno?
Il problema è che applica una logica di allocazione del capitale a quella che è fondamentalmente una questione di cambiamento organizzativo, e gli orizzonti temporali non coincidono.
I cicli di ROI del software durano 12-18 mesi. I danni organizzativi dovuti a una cattiva implementazione si accumulano nell’arco di due o tre anni e si manifestano sotto altre sembianze.
Vale la pena chiedersi come mai sia proprio il CFO a dover affrontare questa conversazione. Anthony Onesto, che ha trascorso la carriera nell’ambito HR tech e ora costruisce pratiche di trasformazione IA per aziende mid-market, descrive la cascata di pressioni.
I board spingono sui CEO, i CEO cercano nella loro organizzazione qualcuno che se ne occupi, e la scelta naturale ricade su CTO o CIO. Quando questo non basta, la conversazione passa al CFO.
Quella sarà sempre una decisione finanziaria, che a volte è la decisione giusta e a volte no.
Dal suo punto di vista, le Risorse Umane dovrebbero guidare queste trasformazioni, non come un ripensamento legato al gestione del cambiamento, ma come la funzione meglio posizionata per riflettere su come persone e macchine possano operare insieme. Il fatto che ciò accada raramente, sostiene, è strutturale. La maggior parte dei leader HR non si è proposta, e la pressione organizzativa non ricade naturalmente su di loro.
Il risultato è una conversazione sull'ROI plasmata da chi ha ereditato la responsabilità e, nella maggior parte delle organizzazioni, gli incentivi di quella persona portano a privilegiare l'efficienza dimostrabile a breve termine, non la salute organizzativa a lungo termine.
Mettere in discussione le identità professionali
La sola interruzione dell’identità evidenzia il divario. Quando le attività di routine vengono automatizzate, spesso con esse se ne va anche l’identità professionale. L’analista che formava il proprio giudizio tramite compiti ripetitivi a basso rischio ora, almeno in teoria, ha mansioni di maggior valore da svolgere.
Nella pratica, il contesto in cui si stava formando è stato rimosso e nessuno ha creato una sostituzione. La vera interruzione non emerge all’annuncio. Si manifesta otto o dieci mesi dopo, sotto forma di disingaggio che sembra un problema di cultura e viene trattato come tale, mentre la causa reale resta inosservata nei registri di una vecchia implementazione.
Non è una questione marginale. È il meccanismo attraverso cui gli investimenti in automazione producono risultati peggiori del previsto, pur raggiungendo gli obiettivi di efficienza. Gli obiettivi sono stati fissati sul sistema sbagliato.
Quello che viene automatizzato raramente è solo un’attività. Il lavoro di routine spesso contiene funzioni informali non visibili in nessuna mappa dei processi: ritmi di coordinamento tra i team, mentorship incorporata nei flussi di lavoro collaborativi, punti di contatto professionali che danno ai dipendenti junior un'esposizione regolare a come operano i senior.
Queste dinamiche non sono documentate da nessuna parte perché non ce n’è bisogno, fintanto che esistono. Quando vengono meno, si comprende quanto fossero preziose solo a posteriori.
Un report settimanale cross-funzionale creato assieme da tre membri di diversi team non era solo un report. Generava allineamento, visibilità e un motivo ricorrente per mantenere i team in contatto. Automatizzando il report, si ottiene l’efficienza.
Il costo di ciò non compare nella presentazione sull’ROI. Si manifesta, col tempo, nel modo in cui quei team lavorano insieme, o smettono di farlo.
La necessità di ampliare ciò che si considera come costo non è un argomento contro il rigore dell’analisi ROI. È un argomento per applicare quella disciplina all’intero sistema, e non solo alla parte più comoda. Se il 70% dei fattori che determinano il successo di una trasformazione risiede tra le persone e le dinamiche organizzative, allora un framework di misurazione che esclude questi aspetti non è prudente, bensì sistematicamente troppo ottimista riguardo agli aspetti sbagliati.
L’approccio giusto
Cosa include un quadro di valutazione più completo:
- Tendenze di abbandono nei ruoli impattati, con un margine di tempo adeguato per rilevare gli effetti
- Modelli di comunicazione cross-funzionale prima e dopo i principali cambiamenti di automazione
- Tassi di trasferimento di conoscenze verso i dipendenti junior
- Livelli di fiducia, rilevati tramite survey progettate per far emergere il reale sentimento e non solo surrogati della soddisfazione.
Nessuna di queste attività è tecnicamente difficile. La maggior parte delle organizzazioni non le esegue perché non ha mai messo in relazione, in forma intenzionale, le decisioni sull’automazione con i risultati di salute organizzativa.
Ravin Jesuthasan, il cui lavoro sull’architettura della forza lavoro copre decenni di trasformazione aziendale, lo spiega senza mezzi termini:
Non conosco nessuna organizzazione che abbia iniziato dalla tecnologia, escludendo il lato umano dall’equazione, che sia mai arrivata a un risultato di successo.
Le organizzazioni che partono dalla tecnologia, sostiene, sviluppano una visione binaria del problema, sostituendo l'elemento umano ovunque sia possibile e non costruiscono mai la sostenibilità organizzativa che permette alla trasformazione di rimanere.
Risolvere il problema della misurazione è in parte una questione tecnica, ma soprattutto una questione di governance. Qualcuno presente al tavolo quando si prendono decisioni di investimento in AI deve essere responsabile del lato della salute organizzativa e avere l'autorevolezza per trattarlo come equivalente rispetto al lato dell'efficienza, non subordinato ad esso.
Nella maggior parte delle organizzazioni, quella persona o non è presente al tavolo o non ha quella posizione. Il CHRO viene spesso consultato sul change management come compito di implementazione invece che come dimensione co-uguale di ciò che significa successo.
Jesuthasan inquadra il fallimento più ampio in termini che vanno oltre la misurazione.
Il cambiamento che si chiede ai leader è più grande di qualsiasi cosa abbiamo visto negli ultimi 150 anni. E non credo che molti di loro lo capiscano.
Questa non è tanto una condanna quanto un'osservazione strutturale. I leader che prendono le decisioni di investimento in AI sono stati formati in un mondo in cui la tecnologia e l'organizzazione erano problemi separati. Ora non lo sono più.
Il documento ROI che tiene separate le due cose è un documento ereditato che si applica a una situazione fondamentalmente diversa e l'errore, che si accumula nei numeri dell'attrito e nei deficit di collaborazione, sta diventando costoso.
