Quando pensiamo alle tecnologie più disruptive e popolari che stanno guadagnando spazio nel mondo degli affari, è impossibile non considerare l'intelligenza artificiale come uno degli strumenti principali. E non è un caso, dato che la ricerca 'Lo stato dell'IA all'inizio del 2024: l'adozione dell'IA generativa aumenta e inizia a generare valore', realizzata dalla McKinsey, rivela che il 72% delle aziende utilizza già l'IA. L'entusiasmo è alimentato principalmente dalla possibilità di eliminare compiti ripetitivi attraverso l'automazione, ottimizzando il tempo dei professionisti, che può essere sfruttato in attività di maggiore valore e rilevanza, riducendo i costi e aumentando l'efficienza
Questo fervore può far sentire i manager che non hanno ancora adottato questa tecnologia in svantaggio. In mercati altamente competitivi, è comune cercare soluzioni innovative affinché le organizzazioni si distinguano e raggiungano il successo. Tuttavia, è cruciale che i manager pensino in modo strategico prima di adottare nuove tecnologie, evitando decisioni affrettate che cercano solo l'apparenza di innovazione. Esiste la necessità di garantire che l'accettazione di queste soluzioni sia allineata con le reali esigenze del business e che si comprenda come esse possano, in effetti, spingere la crescita
L'adozione deve essere studiata con attenzione, perché qualsiasi cambiamento nella routine lavorativa implica cambiamenti nei processi, strutture organizzative e nella cultura, cosa che richiede tanto tempo quanto risorse.
Per supportare il processo decisionale, specialisti come Alexandre Nascimento, ricercatore del MIT, presentano studi che possono essere fondamentali nello sviluppo di un piano di IA per il business. Un esempio è il modello AI2M (Modello di Intenzione di Adozione dell'Intelligenza Artificiale), creato da lui,che considera cinque fattori principali che influenzano l'intenzione di integrazione dell'IA: le condizioni facilitanti, che valutano se l'utente crede di avere le risorse necessarie per utilizzare l'IA; le aspettative di performance, che misura se l'utente crede che l'IA migliorerà le sue prestazioni lavorative; l'aspettativa di sforzo, che riflette la percezione dell'utente sulla difficoltà di apprendere e utilizzare l'IA; l'autoeficacia, che cos'è la fiducia dell'utente nella propria capacità di utilizzare l'IA; e l'influenza sociale, che valuta la pressione percepita da parte di altre persone per adottare l'IA.
In modo più generalista, questi decisori devono considerare il seguente scenario: qual è il problema che affronto e come l'IA può aiutare a risolverlo, invece di adottare l'approccio inverso, che sarebbe decidere di implementare l'IA senza considerare dove e come sarà applicata. Queste domande non hanno l'intenzione di presentare una visione negativa sull'integrazione dell'IA, poiché è evidente quanto possa beneficiare i processi di lavoro. Invece, l'obiettivo è sottolineare che l'IA deve essere vista come uno strumento, e non come la soluzione miracolosa, come l'entusiasmo e il buzz generati dall'attenzione frequente dei media spesso fanno sembrare. Così, le organizzazioni possono massimizzare i benefici dell'IA e garantire una trasformazione efficace
