Come calcolare il ROI dell’AI

L’Intelligenza Artificiale rappresenta una freccia in più nella faretra delle aziende, che devono utilizzarla adeguatamente per dare un valore aggiunto alla loro intera attività. Tuttavia richiede anche investimenti significativi, quindi bisogna conoscere esattamente il ROI degli investimenti nell’AI.

Strategie RPA nel settore finance, chatbot, logistica e pianificazioni degli inventari hanno bisogno delle strumentazioni dell’Intelligenza Artificiale per migliorare le prestazioni, ma gli investimenti vanno fatti con grande oculatezza.

Per ottenere un calcolo del ROI nei progetti di AI valido ed affidabile, tale da giustificare determinati investimenti, i team di sviluppo devono produrre dati chiari e trasparenti.

Cos’è il ROI?

Innanzitutto analizziamo il significato di ROI per comprendere la sua importanza. La traduzione di ROI è Ritorno sull’Investimento ed è l’acronimo di “Return on Investment”. Si usa per individuare l’indice che identifica la redditività del capitale investito. Detto in poche parole, serve per capire quanto il capitale investito nella campagna pubblicitaria ritorni e produca profitto in termini di reddito.

La formula del ROI è la seguente: utile derivato/capitale investito. L’utile derivato rappresenta il reddito totale dell’operazione meno il capitale investito; il capitale investito rappresenta invece la cifra spesa.

In una campagna pubblicitaria dove sono stati investiti 200 euro e fatturati 300, il calcolo del ROI si ottiene con questa formula: (300-200)/200=0,50=50%. Per ogni euro investito quindi il guadagno è stato pari a 0.5 euro (1,5 euro per reddito). Un ROI alto equivale ad una campagna positiva che genera un profitto superiore all’investimento.

ROI dei progetti AI: come preventivarlo?

Chiarito il significato del Return On Investment, a questo punto dobbiamo capire quali strumenti usare per preventivarlo o darne una stima precisa.

Nei tradizionali progetti software preventivare il ROI risulta piuttosto semplice, poiché si parte da risorse fisse e quindi i risultati sono facilmente misurabili. Nei progetti di AI invece le risorse sono molto variabili, quindi bisogna procedere a step per snellire il processo.

Per prima cosa devi focalizzarti su un unico problema, affinché il tuo progetto possa risolvere la criticità riscontrata e trasformarla da punto debole a punto forte. Anche i piccoli progetti AI possono avere un impatto immediato sul ROI.

Il progetto di AI deve tradursi in un vantaggio competitivo, che rappresenti un reale valore aggiunto e consenta di differenziarsi dalla concorrenza. Se così non dovesse essere, si tratterebbe di uno spreco di tempo e di denaro.

Inoltre i vantaggi dovrebbero essere riscontrabili in un tempo moderatamente limitato, soprattutto considerando che la maggior parte delle aziende adotta un approccio agile.

Un progetto di Intelligenza Artificiale potrebbe far risparmiare tempo e risorse all’azienda, ma anche richiedere investimenti altissimi in termini di capitale umano e potenza di calcolo. Pur garantendo un vantaggio all’azienda, il progetto potrebbe non essere in grado di produrre il ROI desiderato. Devi quindi tenere sott’occhio sia i risparmi che i vantaggi derivanti da un progetto, per poi fare la tua scelta dopo aver pesato i pro ed i contro.

Come individuare i costi nascosti nei progetti AI durante il calcolo del ROI?

Quando si calcola il ROI in un progetto di AI, bisogna fare i conti con una serie di pericoli ed insidie, come i costi nascosti, che possono far aumentare l’investimento totale e generare dei ritardi. Nei seguenti paragrafi ti indico alcune “best practices” da adottare per calcolare il ROI di un progetto di Intelligenza Artificiale.

Come calcolare il ROI nei progetti di AI: l’importanza di avere i dati giusti

Per un progetto di Intelligenza Artificiale sono necessari determinati dati ma, piuttosto che sulla quantità, è meglio puntare sulla qualità. Non serve avere tantissime informazioni, ma quelle giuste.

Alcuni manager si rivolgono a terze parti per ottenere dati che, in alcuni casi, non servono e quindi i progetti falliscono, determinando spese a vuoto. Bisogna quindi capire esattamente quali sono i dati più pertinenti e come raccoglierli.

La corretta preparazione dei dati

Una volta raccolti i dati utili, bisogna prepararli ed etichettarli adeguatamente per permettere un addestramento rapido e pragmatico del modello AI. Prima di iniziare un progetto è quindi necessario avere i dati ben strutturati e catalogati.

Occhio a licenze e strumenti

Gli utenti che utilizzano strumenti di AI devono avere un elevato livello di competenza digitale. Nel calcolo del ROI bisogna quindi considerare anche il livello di conoscenza, facendo attenzione agli accordi ed al costo di utilizzo delle licenze.

Un team affiatato e professionale

“Last, but not the least”, bisogna scegliere un team affiatato e competente che sappia lavorare in sinergia e distribuirsi le responsabilità. In particolare è necessario prestare grande attenzione ai data scientist, figure difficili da trovare che costano anche tanto.

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