McKinsey: dove va l’AI?

Sono interessanti le risultanze del report “The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value” a cura di McKinsey & Company. Dall’analisi condotta su quasi 1400 persone rappresentanti l'intera gamma di mercati, settori, dimensioni aziendali, specializzazioni funzionali e ruoli, emerge che il 65% delle organizzazioni utilizzano regolarmente l'AI generativa, quasi il doppio rispetto a dieci mesi fa. Le aspettative degli intervistati sull'impatto dell'intelligenza artificiale rimangono elevate, con tre quarti che prevedono cambiamenti significativi o dirompenti nei loro settori nei prossimi anni.

Dopo aver indagato il tasso di adozione e il grado di diffusione all’interno delle aziende, il report approfondisce i principali rischi e i benefici derivanti dall'utilizzo della Gen AI, segnalando sia una riduzione dei costi sia un aumento dei ricavi nelle business unit che utilizzano questa tecnologia: di seguito sono indicate le principali risultanze.

Aumenta il tasso di adozione dell’AI: negli ultimi sei anni, l'adozione dell'AI da parte delle organizzazioni intervistate era intorno al 50%, mentre quest'anno, l'indagine il dato è balzato al 72%. Nel 2023 l'adozione dell'AI non aveva raggiunto il 66% in nessun mercato: quest'anno più di due terzi degli intervistati in quasi tutte le regioni affermano che le loro organizzazioni stanno utilizzando l'AI, con l'aumento maggiore che si riscontra nei servizi professionali. Infine, la metà degli intervistati afferma che le proprie organizzazioni hanno adottato l'AI in due o più funzioni aziendali, rispetto a meno di un terzo degli intervistati nel 2023.

L'adozione dell'AI gen è più diffusa nelle funzioni in cui può creare il massimo valore: il 65% degli intervistati afferma che le proprie organizzazioni utilizzano regolarmente la Gen AI in almeno una funzione aziendale, rispetto a un terzo dello scorso anno. L'utilizzo dell'intelligenza artificiale da parte di un'organizzazione media avviene in due funzioni, il più delle volte nel marketing e nelle vendite e nello sviluppo di prodotti e servizi, oltre che nell'IT. L'aumento maggiore della sua adozione rispetto al 2023 si registra nel marketing e nelle vendite, dove l'adozione segnalata è più che raddoppiata. Solo due casi d'uso, entrambi nell'ambito del marketing e delle vendite, sono segnalati da almeno il 15% degli intervistati.

La Gen AI si sta facendo strada anche nella vita personale degli intervistati: rispetto al 2023, è molto più probabile che gli intervistati utilizzino la Gen AI sul lavoro e ancora di più che la impieghino sia sul lavoro sia nella vita privata. L'indagine rileva un aumento dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale in tutte le regioni, con i maggiori incrementi in Asia-Pacifico in Cina. Gli intervistati con i livelli di seniority più elevati, inoltre, mostrano un incremento maggiore nell'uso di strumenti di gen Al rispetto ai loro colleghi di livello manageriale medio. Guardando a settori specifici, gli intervistati che lavorano nel settore dell'energia e dei materiali e nei servizi professionali registrano il maggior incremento nell'uso della Gen AI.

Gli investimenti nell'AI generativa e nell'AI analitica iniziano a creare valore: le risposte suggeriscono che, in molti settori, le organizzazioni hanno la stessa probabilità di investire più del 5% del loro budget digitale nell'intelligenza artificiale generativa e nelle soluzioni di intelligenza artificiale analitica non generativa. Tuttavia, nella maggior parte dei settori, una quota maggiore di intervistati riferisce che le proprie organizzazioni spendono più del 20% in AI analitica rispetto che in AI generativa. La maggior parte degli intervistati (67%) prevede che le proprie organizzazioni investiranno maggiormente nell'AI nei prossimi tre anni.

Di rilievo anche la disamina delle aree nelle quali si stanno concentrando gli investimenti: per quanto riguarda l’uso della Gen AI, la funzione in cui la maggior parte degli intervistati riferisce di aver registrato una riduzione dei costi è quella delle risorse umane. Gli aumenti significativi dei ricavi (superiori al 5%) sono segnalati nella gestione della supply chain e dell'inventario. Con riferimento invece all'AI analitica, gli intervistati riferiscono più spesso di aver riscontrato vantaggi in termini di costi nelle operazioni di assistenza, in linea con quanto rilevato lo scorso anno, e di aver registrato aumenti significativi dei ricavi grazie all'uso dell'AI nel marketing e nelle vendite.

Guardando ai rischi, quello più riconosciuto e sperimentato nell'uso dell'AI generativa è quello dell’inesattezza. Rispetto all'anno scorso, gli intervistati sono più propensi a dichiarare che le loro organizzazioni considerano l’inaccuratezza e la violazione della proprietà intellettuale come aspetti rilevanti per l'uso della Gen AI e circa la metà continua a considerare la cybersicurezza come un rischio. Al contrario, gli intervistati ritengono che le loro organizzazioni non considerino gli aspetti riguardanti la sostituzione dei lavoratori come rischi particolarmente rilevanti e che non stiano aumentando gli sforzi per mitigarli.

Più in dettaglio, l'inaccuratezza, che può riguardare i casi d'uso in tutta la catena del valore dell'intelligenza artificiale, dai customer journey alla sintesi, fino alla codifica e ai contenuti creativi, è l'unico rischio che gli intervistati sono significativamente più propensi a segnalare le loro organizzazioni stanno lavorando attivamente per mitigarlo rispetto allo scorso anno. Alcune organizzazioni hanno già sperimentato conseguenze negative dall'uso dell'AI generativa, con il 44% degli intervistati che ha dichiarato di averne sperimentata almeno una. Gli intervistati segnalano più spesso l'inaccuratezza come rischio che ha colpito le loro organizzazioni, seguita dalla cybersicurezza e dalla “spiegabilità”. Solo il 18% afferma che le proprie organizzazioni dispongono di un Consiglio o di un Board a livello aziendale con l'autorità di prendere decisioni che coinvolgono la governance dell'intelligenza artificiale, e solo un terzo afferma che la consapevolezza dei rischi dell'intelligenza artificiale e i controlli per la mitigazione dei rischi siano tra le competenze richieste ai professionisti tech.

Infine, come e quanto velocemente le organizzazioni stanno implementando i nuovi strumenti di AI generativa? La ricerca di McKinsey ha individuato tre archetipi: gli acquirenti utilizzano soluzioni disponibili a livello pubblico; gli “shaper” personalizzano questi strumenti con dati e sistemi proprietari; e infine i creatori, che sviluppano i propri modelli di base da zero.

Più da vicino, nella maggior parte dei settori, i risultati dell'indagine suggeriscono che le organizzazioni trovano le offerte disponibili a livello pubblico applicabili alle loro esigenze aziendali, anche se molte stanno cercando di sfruttare le opportunità di personalizzare i modelli o addirittura di svilupparne di propri.

Circa la metà degli utilizzi dell'AI nelle funzioni aziendali degli intervistati usa modelli o strumenti disponibili pubblicamente, con poca o nessuna personalizzazione. Gli intervistati nei settori dell'energia e dei materiali, della tecnologia, dei media e delle telecomunicazioni hanno maggiori probabilità di segnalare una significativa personalizzazione o messa a punto di modelli disponibili pubblicamente o lo sviluppo di modelli proprietari per rispondere a specifiche esigenze aziendali.

La maggior parte degli intervistati riferisce che le loro organizzazioni hanno richiesto da uno a quattro mesi dall'inizio di un progetto per rendere operativa la gen AI, anche se il tempo necessario varia a seconda della funzione aziendale. Dipende anche dall'approccio per l'acquisizione di tali capacità. Non sorprende che l'uso di modelli altamente personalizzati o proprietari sia 1,5 volte più probabile rispetto ai modelli disponibili pubblicamente e non disponibili, e che l'implementazione richieda cinque o più mesi.

Solo un piccolo sottoinsieme di intervistati attribuisce già più del 10% dell'EBIT delle loro organizzazioni all'uso dell'AI gen. Il 42% di questi high performer dichiara che più del 20% dell'EBIT è attribuibile all'uso dell'AI non generativa e analitica, e si tratta di aziende di diversi settori e regioni, anche se la maggior parte di loro lavora in organizzazioni con un fatturato annuo inferiore a 1 miliardo di dollari.

(Alcune immagini generate dall'AI tramite l'app Microsoft Copilot)