I benefici dell’intelligenza artificiale rimangono lontani mentre le aziende continuano a spendere, rileva PwC

Secondo un recente sondaggio di PwC, l’81% dei dirigenti di alto livello afferma che le loro aziende sono distanti almeno un anno dal vedere “rendimenti significativi” dagli investimenti nell’intelligenza artificiale oltre ai guadagni di efficienza.

I risultati, parte di uno sguardo più ampio alle opinioni dei dirigenti su politica, rischio e crescita a 15 mesi dall’inizio della seconda amministrazione Trump, pongono i CFO al centro della prossima fase di adozione dell’IA aziendale, secondo Dan Priest, chief AI officer statunitense di PwC.

Man mano che le aziende vanno oltre i progetti pilota e gli aumenti di produttività, i leader finanziari dovranno disciplinare le decisioni di spesa sostenendo un numero selezionato di “iniziative ad alto impatto” e garantendo che tali investimenti si traducano in “valore aziendale misurabile, non solo efficienza incrementale”, ha dichiarato al CFO Dive.

Nonostante il ritardo nel ritorno degli utili, lo slancio degli investimenti nell’intelligenza artificiale rimane forte. PwC ha scoperto che la maggior parte delle organizzazioni prevede di mantenere o aumentare la spesa per l’intelligenza artificiale nel corso del prossimo anno.

Immersione del CFO: Secondo il rapporto, l’81% dei leader aziendali afferma che alla propria organizzazione manca almeno un anno per vedere ritorni “significativi” sugli investimenti nell’intelligenza artificiale superiori all’efficienza. Cosa impedisce alle organizzazioni di realizzare prima dei ritorni significativi legati all’intelligenza artificiale?

Dan Prete: La maggior parte delle organizzazioni sta vedendo ciò che ci si aspetterebbe in questa fase dell’adozione dell’intelligenza artificiale: innanzitutto miglioramenti in termini di efficienza, con la trasformazione che impiega più tempo a concretizzarsi. Rendimenti significativi richiedono un livello di impegno più profondo di quello che molte aziende hanno fatto finora, in parte perché l’intelligenza artificiale viene ancora spesso utilizzata per ottimizzare le modalità di lavoro esistenti piuttosto che riprogettarle radicalmente.

Molte aziende sono inoltre bloccate tra il progetto pilota e quello su scala. Hanno dimostrato che l’intelligenza artificiale può offrire valore alle tasche, ma non l’hanno ancora incorporata nei flussi di lavoro principali o ripensato il modo in cui il lavoro viene svolto all’interno dell’azienda. I primi sforzi tendono a concentrarsi su costi e produttività, mentre l’opportunità più grande risiede nel reinventare i flussi di lavoro end-to-end nonché i prodotti, i servizi e le esperienze dei clienti. Realizzare questa opportunità richiede molto più che l’implementazione di nuovi strumenti. Richiede cambiamenti nei processi, nei ruoli, nelle partnership e nel processo decisionale.

In definitiva, il vincolo più grande è organizzativo, non tecnico. Mentre i dati, la tecnologia e il talento stanno ancora maturando in questo nuovo mondo basato sull’intelligenza artificiale, il vero sblocco arriva dalla leadership che guida la trasformazione su larga scala e, in ultima analisi, una reinvenzione più ampia.

Immersione del CFO: In che modo le aziende definiscono i “rendimenti significativi”?

Dan Prete: Le aziende definiscono sempre più i “rendimenti significativi” come risultati che vanno oltre i guadagni di efficienza e iniziano a incidere materialmente sul business. Ciò include nuovi flussi di entrate, margini migliorati, cicli di innovazione più rapidi o cambiamenti misurabili nell’esperienza del cliente. Non si tratta tanto di svolgere lo stesso lavoro in modo più economico o veloce, sebbene questi siano vantaggi preziosi, ma di far evolvere ciò che l’azienda può fare e il modo in cui compete è il premio finale.

La maggior parte delle organizzazioni oggi vede ancora valore sotto forma di produttività e risparmio sui costi, che tendono ad essere incrementali. Il livello di ciò che è “significativo” è in aumento e riflette la necessità di un impatto a livello aziendale.

Immersione del CFO: Cosa distingue il piccolo numero di aziende che si aspettano rendimenti più rapidi dalla grande maggioranza che prevede un orizzonte temporale più lungo?

Dan Prete: Le aziende che si aspettano rendimenti più rapidi stanno facendo alcune cose in modo diverso. In primo luogo, hanno investito nelle nozioni di base in modo mirato, principalmente sui modelli, sulla maturità dei dati, sulle competenze di intelligenza artificiale e sull’esecuzione dei programmi. Vediamo che questi attributi sono fortemente legati a risultati migliori. Ma oltre a ciò, considerano l’intelligenza artificiale come un modo per trasformare il business, non solo per ottimizzarlo. Stanno ridisegnando i flussi di lavoro, incorporando l’intelligenza artificiale nei processi decisionali, trasformando i pool di valore e cercando modi per creare nuovo valore, non solo tagliando i costi.

Altrettanto importante, queste aziende sono molto più caute nel focalizzarsi. Le organizzazioni leader sono guidate da una strategia chiara che dà ai team la fiducia necessaria per scegliere il proprio posto, concentrando gli investimenti nell’intelligenza artificiale sulle opportunità di maggior valore in cui sono posizionati per avere successo, piuttosto che distribuire gli sforzi su progetti pilota disconnessi.

Scalando ciò che funziona e incorporando l’intelligenza artificiale nel processo decisionale fondamentale, sono in grado di concentrarsi su aree in cui possono creare valore differenziato, non solo stare al passo con il mercato.

Immersione del CFO: La ricerca ha inoltre rilevato che il 74% dei leader aziendali prevede di avviare o aumentare gli investimenti nell’intelligenza artificiale nei prossimi 12 mesi. Perché la maggior parte delle aziende aumenta gli investimenti nell’intelligenza artificiale anche se l’81% afferma che manca ancora più di un anno per ottenere rendimenti significativi?

Dan Prete: Circa il 20% delle aziende sta ottenendo vantaggi enormi. Anche se si tratta di una percentuale minoritaria delle aziende, ciò significa che l’intelligenza artificiale funziona se utilizzata nel modo giusto. Si tratta di prove preziose a cui investitori, consigli di amministrazione e team di gestione prestano attenzione. E creano l’imperativo per tutti gli altri di capirlo. Non investire non è una buona opzione.

Pertanto le aziende stanno aumentando gli investimenti nell’intelligenza artificiale perché sentono un vero e proprio imperativo strategico tenere il passo. Si riconosce che l’intelligenza artificiale sarà fondamentale per il modo in cui le aziende competono in futuro. Quindi, anche se i rendimenti non sono immediati, le aziende stanno sviluppando queste capacità adesso.

Anche se ci sono ancora preoccupazioni sul ROI, ci sono prove abbastanza convincenti che le organizzazioni sono disposte a continuare a investire nonostante questa incertezza. La vera sfida è garantire che tali investimenti differenzino effettivamente l’azienda, anziché limitarsi a stare al passo con tutti gli altri.

Immersione del CFO: A cosa dovrebbero dare priorità i CFO nel 2026 per evitare risultati insufficienti sugli investimenti in intelligenza artificiale?

Dan Prete: i CFO dovrebbero iniziare rafforzando il legame tra investimenti nell’intelligenza artificiale e risultati aziendali, non solo efficienza. I risparmi sui costi si manifestano presto, ma possono rapidamente diventare attesi o essere vanificati.

Ciò pone i CFO in una posizione chiave per focalizzare l’attenzione e l’allineamento sostenendo iniziative di intelligenza artificiale ad alto impatto e assicurandosi che tali sforzi si traducano in valore aziendale misurabile, non solo in efficienza incrementale.

La priorità è definire chiari casi di valore legati alla crescita, all’espansione dei margini o a un migliore processo decisionale, ed essere disciplinati su dove scalare rispetto a dove fermarsi. Distribuire gli investimenti su troppi progetti pilota è uno dei modi più rapidi per ottenere risultati insufficienti.

Devono anche finanziare l’intera equazione, non solo la tecnologia. I maggiori ritorni si ottengono quando l’intelligenza artificiale è incorporata nei flussi di lavoro principali, il che richiede investimenti in dati, riprogettazione dei processi e, soprattutto, forza lavoro.

Il talento umano – ingegneri capaci, specialisti di dominio profondo, leader efficaci del cambiamento e strateghi che sanno come collegare tutto questo al modo in cui le aziende competono e vincono – è il fattore di successo più critico.