Non è pessimismo. Questo è quanto KPMG, una delle più grandi società di consulenza al mondo, ha documentato in a studio condotto insieme a HFS Research con quasi seicento dirigenti provenienti da tredici paesi. Lo studio è vecchio di diversi anni – ed è proprio per questo che vale la pena leggerlo oggi: tutto ciò da cui metteva in guardia sta ancora accadendo. Le aziende continuano a commettere gli stessi identici errori, solo che ora dispongono di strumenti più potenti e budget maggiori.
In questo articolo voglio riassumere ciò che è emerso da quello studio e, soprattutto, tradurlo in cosa significa per un imprenditore in diversi mercati o nei mercati internazionali. Perché la conclusione, prevedo, non è quella che molti si aspettano: qui le PMI hanno un vantaggio che le multinazionali farebbero invidia.
La diagnosi: molti investimenti nell’intelligenza artificiale, poco impatto
I numeri dello studio parlano chiaro. Più della metà delle aziende intervistate ha confermato investimenti per oltre 10 milioni di dollari nell’automazione intelligente, il termine che comprende l’intelligenza artificiale, l’analisi avanzata e l’automazione dei processi robotici.
E il risultato? Solo il 17% delle aziende è riuscita a estendere queste tecnologie all’intera organizzazione. Gli altri sono rimasti bloccati in quella che lo studio chiama “modalità pilota”: progetti di laboratorio, dimostrazioni interne, iniziative isolate che non hanno mai toccato il funzionamento effettivo dell’azienda.
Cliff Justice, responsabile dell’Automazione Intelligente presso KPMG negli Stati Uniti, lo riassume senza mezzi termini: “Senza una strategia globale di trasformazione digitale che supporti gli investimenti in tutta l’organizzazione, questi progetti rimangono bloccati in modalità pilota e non raggiungono i risultati attesi”.
Dieci milioni di dollari. Bloccato in modalità pilota. Lascia che questo penetri per un momento.
Perché i progetti di intelligenza artificiale falliscono: cinque cause (nessuna è tecnologica)
Ecco la parte più rivelatrice dello studio. Quando i ricercatori hanno chiesto informazioni sugli ostacoli, nessuno dei principali aveva a che fare con la tecnologia stessa. I dirigenti hanno sottolineato cinque fronti:
Aspettative senza preparazione. Le aziende ripongono grandi speranze nell’automazione, ma riconoscono di non essere pronte, soprattutto nella gestione del cambiamento e nella governance. Vale a dire: vogliono il risultato, ma non hanno preparato la strada.
Mancanza di talento interno. Molti intervistati hanno citato la mancanza di conoscenze interne sull’automazione come uno dei maggiori ostacoli. Hanno comprato lo strumento, ma nessuno in casa sa come trarne vantaggio.
Incertezza sugli investimenti. Anche se prevedono di aumentare la spesa nei prossimi anni, molti temono già che anche questo non sarà sufficiente. Investono senza sapere quanto è necessario o perché esattamente.
Cultura di squadra e paura. La promessa dell’automazione è rendere il personale più produttivo e creativo, non tagliare posti di lavoro. Ma se l’azienda non riesce a gestire le aspettative dei suoi dipendenti durante la transizione, la paura uccide il progetto dall’interno.
Mancanza di concentrazione. L’automazione offre opportunità in tutti i settori aziendali, ed è proprio per questo che molte aziende si disperdono: ogni dipartimento avvia il proprio esperimento isolato, senza priorità chiare e senza collegamento con la strategia generale.
Osserva lo schema: denaro, organizzazione, persone, priorità. La tecnologia quasi non appare.
Le aziende che lo fanno bene moltiplicano i loro investimenti da cinque a dieci
Lo studio non è solo un elenco di fallimenti. Ha anche trovato prove crescenti di qualcosa di notevole: le aziende che affrontano l’automazione in modo strategico fin dall’inizio – comprendendo che può creare nuovi modelli di business, non solo risparmi sui costi – raccolgono dividendi da cinque a dieci volte il loro investimento.
La differenza tra bruciare milioni e moltiplicarli non sta nel budget o nella marca del software.
Da cinque a dieci volte. La differenza tra bruciare milioni e moltiplicarli non sta nel budget o nella marca del software. Si trova in due decisioni che lo studio identifica chiaramente:
Primo: l’automazione è una decisione gestionale, non un progetto di sistema. Gli investimenti devono essere un imperativo strategico di altissimo livello. In una PMI ciò significa qualcosa di molto semplice: il proprietario o il direttore generale si occupano personalmente della questione. Non è delegato al "ragazzo del computer".
Secondo: si tratta di una trasformazione del modello operativo, non di un'installazione di software. Lo studio lo descrive come il passaggio da un modello di “persone supportate dalla tecnologia” a un modello di “tecnologia supportata dalle persone”. Sembra astratto, ma in pratica è concreto: i processi cambiano, i ruoli cambiano e devi progettare quel cambiamento, non aspettarti che avvenga solo perché hai pagato una licenza.
Le tre fasi dell'automazione intelligente: dov'è il tuo business?
Una delle parti più utili dello studio è la mappa dell’automazione intelligente in tre fasi di maturità. Vale la pena conoscerlo, perché ti dice esattamente dove si trova la tua attività e dove è meglio trasferirsi.
Essenziale
Regole fisse per attività ripetitive.
Migliorato
Il sistema apprende, interpreta e dialoga.
Cognitivo
Analisi predittiva e apprendimento continuo.
Fase uno: automazione di base. Sistemi che seguono regole fisse per compiti ripetitivi: scansionare documenti e convertirli in testo, spostare dati da un sistema all'altro, gestire note spese. Utile, ma limitato: la macchina fa esattamente ciò per cui è programmata.
Fase due: automazione migliorata. Qui il sistema inizia ad "imparare". Riconosce modelli, comprende il linguaggio naturale, elabora informazioni strutturate e non strutturate. Non si limita più a eseguire regole: interpreta. È la fase in cui a agente di intelligenza artificiale Puoi avere una vera conversazione con un cliente su WhatsApp, capire di cosa ha bisogno anche se lo scrive con parole sue, porre loro le domande giuste e qualificarle prima di trasmetterle a un venditore umano.
Fase tre: automazione cognitiva. La piena espressione dell'intelligenza artificiale: sistemi che apprendono continuamente da più fonti, elaborano grandi volumi di dati ed effettuano analisi predittive. Il territorio delle grandi aziende con team di data science.
Nelle parole dello studio: l'automazione passa dall'essere basata su regole, all'essere basata sull'apprendimento, all'essere basata sul ragionamento. Dall'agire come un essere umano al pensare come un essere umano.
E dove si trova la maggior parte delle PMI nei mercati internazionali? Essere onesti: prima della prima fase. Molte aziende annotano ancora gli ordini sui quaderni e rispondono a WhatsApp quando c’è tempo.
Sembra brutto, ma è esattamente l'occasione.
Il vantaggio delle PMI dei mercati internazionali e dei mercati internazionali rispetto alle multinazionali
Torniamo alla domanda iniziale: se falliscono le multinazionali da dieci milioni di dollari, che speranze ha una PMI?
Molto più di quanto sembri. E per tre motivi specifici.
Primo: la tecnologia della seconda fase è già matura e accessibile. Ciò che qualche anno fa richiedeva il budget aziendale, oggi è disponibile a un costo molto inferiore. Una PMI non ha bisogno di inventare nulla o di finanziare esperimenti: può passare direttamente a soluzioni collaudate, proprio nella fase in cui si trova il vero valore aziendale.
Secondo: la PMI non si fa carico dell’onere dell’impresa. Quelli grandi falliscono a causa di comitati interminabili, sistemi ereditati da vent’anni fa e dipartimenti che non comunicano tra loro. In una PMI, il proprietario decide oggi e l’attuazione inizia domani. Quella velocità che l’azienda non può acquistare con il denaro, la PMI la possiede gratuitamente.
Terzo: il focus è naturale. Lo studio mette in guardia contro i progetti dispersi in silos. Una PMI ben consigliata non ha questo problema: scegli a caso d'uso specifico - ad esempio, smetti di perdere vendite a causa di messaggi senza risposta: lo implementi, misuri il risultato e solo dopo passi a quello successivo. Esattamente ciò che lo studio raccomanda e ciò che i grandi non riescono a fare.
Ma attenzione: il vantaggio esiste solo se si evitano gli errori dei grandi. Una PMI che acquista “un chatbot” perché è di moda, senza una diagnosi, senza un obiettivo misurabile e senza preparare il proprio team, fallirà proprio come quella aziendale, ma senza il cuscino finanziario per assorbire il colpo.
L'ho visto prima, con l’arrivo di Internet
Permettetemi una nota personale, perchè questo schema non mi è nuovo.
Più di vent'anni fa ho aperto uno dei primi Internet café a diverse città e mercati. In quegli anni vidi esattamente lo stesso film descritto dallo studio KPMG, solo con una tecnologia diversa: alcune aziende acquistavano computer “perché dovevano averli” – e le macchine finivano a prendere polvere in un angolo. Altri hanno posto prima la domanda giusta: in che modo questo mi aiuta a vendere di più o a servire meglio i miei clienti? Erano quelli che crescevano.
La tecnologia è cambiata. Il principio non ha cambiato nulla: lo strumento senza strategia è una spesa; La strategia con lo strumento giusto è un investimento.
Le tre domande prima di investire nell’intelligenza artificiale
Se dall’intero studio KPMG ci fosse una sola lezione pratica da imparare per l’imprenditore internazionale, sarebbe questa: l’ordine dei passaggi è tutto. Coloro che falliscono, prima acquistano e poi fanno domande. Chi moltiplica prima il proprio investimento risponde a tre domande:
Quale problema specifico risolverò?
Non "voglio l'intelligenza artificiale". Ma un problema con nome e cognome.
Chi è responsabile del risultato?
Qualcuno risponde con una cifra: più appuntamenti, più preventivi o meno clienti persi.
Come preparerò la mia squadra?
Lo strumento elimina la ripetitività in modo che i tuoi dipendenti vendano e servano meglio.
Uno: quale problema specifico risolverò? Non "voglio l'intelligenza artificiale". Altrimenti: perdo vendite perché di notte nessuno risponde ai messaggi. La mia commessa perde mezza giornata con persone curiose che non avrebbero mai comprato. Nessuno dà seguito ai preventivi inviati. Un problema, con nome e cognome.
Due: chi è responsabile del risultato? Non sul progetto, ma sul risultato. Qualcuno in azienda, magari il titolare stesso all'inizio, che risponde di una cifra: più appuntamenti fissati, più preventivi evasi, meno clienti persi.
Tre: come preparerò la mia squadra? Lo studio è chiaro: gestire le aspettative del personale è fondamentale. Il messaggio corretto non è "sta arrivando una macchina", ma "questo strumento ti toglie la ripetitività per permetterti di dedicarti alla vendita e al servizio". Se la tua gente ha paura del progetto, il progetto muore, non importa quanto sia buona la tecnologia.
Domande frequenti sui progetti di intelligenza artificiale nelle PMI
Perché la maggior parte dei progetti di intelligenza artificiale falliscono?
Secondo lo studio KPMG e HFS Research, le cause principali non sono tecnologiche: mancanza di una strategia chiara, assenza di manager definiti, scarsa preparazione del team e progetti isolati senza collegamento al business. Solo il 17% delle aziende intervistate è riuscita ad ampliare le proprie tecnologie di automazione.
Conviene l’intelligenza artificiale per una PMI in diversi mercati?
Sì, a patto di iniziare con una diagnosi e un caso d'uso specifico, ad esempio un agente AI che risponde a WhatsApp e qualifica i clienti. Le PMI decidono più velocemente delle multinazionali e possono implementare in poche settimane ciò che una società impiega anni.
Qual è il primo passo per automatizzare la mia attività con l'intelligenza artificiale?
Non è acquistare uno strumento. Significa rispondere a tre domande: quale problema specifico risolverai, chi è responsabile del risultato e come preparerai la tua squadra. A Ezelero questa analisi viene eseguita in una diagnosi gratuita di quarantacinque minuti.
La domanda giusta (chiusura)
Dopo aver letto uno studio come questo, la conclusione onesta non è “dovresti investire nell’intelligenza artificiale”. È più preciso: bisogna investire prima nella chiarezza, poi nella tecnologia.
Quindi, se stai valutando questo argomento per la tua attività, non iniziare chiedendoti "quale strumento dovrei acquistare?" Inizia chiedendoti “dove sto perdendo soldi che potrei recuperare?” Quella domanda non costa zero e vale più di qualsiasi software.
E se vuoi che rispondiamo insieme, da Ezelero iniziamo sempre allo stesso modo: con a diagnosi gratuita in quarantacinque minuti. Senza impegno e senza tecnicismi. Analizziamo la tua operazione, identifichiamo dove stanno perdendo i tuoi soldi e ti diciamo onestamente se l'intelligenza artificiale è giusta per te - e se non è ancora giusta per te, te lo diremo anche.
Perché dopo aver visto così tante grandi aziende bruciare milioni senza una strategia, la nostra convinzione è semplice: prima la chiarezza, poi la tecnologia.
La tua stessa squadra, vendendo molto di più. Questo è l'obiettivo. Tutto il resto sono strumenti.
Pianifica la tua diagnosi gratuita di quarantacinque minuti
Esaminiamo le tue operazioni, identifichiamo dove si spreca tempo o denaro e definiamo se un progetto pilota di intelligenza artificiale ha senso per la tua azienda.