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Singapore investe nell’IA, ma la produttività non decolla: perché
Secondo un rapporto, solo il 20% delle organizzazioni considera il proprio personale pronto a lavorare con l’IA. L’adozione di strumenti non garantisce valore: appena il 18% delle organizzazioni segnala benefici aziendali ampi e duraturi dall’IA.
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Research answer
Key takeaways
- Secondo un rapporto, solo il 20% delle organizzazioni considera il proprio personale pronto a lavorare con l’IA.
- L’adozione di strumenti non garantisce valore: appena il 18% delle organizzazioni segnala benefici aziendali ampi e duraturi dall’IA.
- Per migliorare i risultati occorre partire dai colli di bottiglia nei processi, formare il personale e misurare gli esiti, non soltanto l’utilizzo dei software.
AI Prompt
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Le aziende di Singapore investono nell’intelligenza artificiale (IA), ma acquistare strumenti e incoraggiare il personale a usarli non aumenta automaticamente la produttività. La parte più impegnativa è individuare le attività in cui l’IA può essere davvero utile, preparare le persone a impiegarla e ripensare i flussi di lavoro, così che il tempo risparmiato migliori i risultati dell’organizzazione. Secondo un rapporto, solo il 20% delle organizzazioni ritiene che il proprio personale sia pronto a lavorare con l’IA. 6
Il nodo è passare dall’adozione alla riprogettazione del lavoro
L’IA può velocizzare una singola attività senza rimuovere l’ostacolo che rallenta l’intero processo. Se restano invariati passaggi di consegne, code di revisione o tempi di approvazione, scrivere una bozza o riassumere un documento più in fretta potrebbe non tradursi in più lavoro completato.
La distinzione diventa importante quando le aziende cercano di estendere l’uso degli strumenti. I dirigenti di Singapore stanno aumentando gli investimenti nell’IA, ma solo il 18% delle organizzazioni dichiara di averne ricavato un valore aziendale diffuso e duraturo, secondo un’altra analisi del Business Times. 3 Un ulteriore rapporto descrive aziende che acquistano soluzioni di IA più rapidamente di quanto riescano a ripensare il lavoro, e sottolinea la necessità di dati, sistemi, processi e regole di governance adeguati.
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La preparazione riguarda anche le persone. Non basta dare accesso a uno strumento: i dipendenti devono avere competenze e fiducia per usarlo nel contesto delle proprie mansioni. L’Economic Development Board di Singapore descrive la preparazione del personale come l’unione tra competenze per sviluppare l’IA e capacità di lavorare efficacemente con processi che la integrano. 2
Perché i dati sulla produttività possono sembrare discordanti
Le fonti disponibili non dimostrano che l’IA non produca alcun aumento di produttività. In un’indagine del Ministero del Lavoro di Singapore, il 70,7% delle aziende che già utilizzano l’IA ha dichiarato miglioramenti nella produttività dei lavoratori. 36 Questo dato può coesistere con le preoccupazioni sulla preparazione del personale o sul valore aziendale ancora limitato: le indagini potrebbero misurare gruppi e risultati diversi, e le fonti disponibili non consentono di confrontarle direttamente.
Il dato del 20% sulla preparazione e l’aspettativa iniziale dei dirigenti di ottenere un aumento della produttività di circa il 18% sono riportati da Singapore Business Review. 6 Tuttavia, l’estratto disponibile non illustra la metodologia dell’indagine e non conferma l’aumento del 3% attribuito agli utenti frequenti dell’IA. Sulla base delle informazioni disponibili, quel dato non va considerato verificato né confrontato direttamente con le aspettative dei dirigenti.
Come trasformare l’uso dell’IA in valore per l’azienda
Partire dal processo, non dal software
Ricostruire il percorso completo di un’attività. Individuare dove il lavoro si blocca, si ripete o passa da un gruppo all’altro, quindi verificare se l’IA può intervenire proprio su quei vincoli. Accelerare una fase può incidere poco se un altro passaggio continua a limitare il risultato complessivo.
Scegliere la soluzione adatta al compito
Confrontare le funzioni di IA già integrate nei software in uso, una soluzione sviluppata internamente e un nuovo prodotto specializzato. Valutare come ciascuna opzione si adatta al processo, quali dati richiede, come si collega ai sistemi esistenti e come può essere governata. La scelta dovrebbe dipendere dall’attività da svolgere, non dal numero di strumenti che l’organizzazione riesce a distribuire. Anche i resoconti sulle difficoltà di attuazione delle aziende di Singapore evidenziano l’importanza di coordinare l’IA con dati, sistemi e governance. 32
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Misurare i risultati, non l’attività
Accessi, numero di richieste e licenze attivate indicano che uno strumento viene utilizzato, ma non dimostrano che il lavoro sia migliorato. Stabilire un valore di riferimento e monitorare gli esiti pertinenti, come tempi di completamento, qualità, volume di lavoro svolto o necessità di rifarlo. Prima di ampliare un progetto pilota, verificare i risultati ottenuti.
Integrare formazione e coinvolgimento dei dipendenti
Coinvolgere chi svolge il lavoro nella scelta dei casi d’uso e nella valutazione dei risultati. La formazione dovrebbe collegare le capacità dell’IA a mansioni specifiche e chiarire come impiegare il tempo liberato dall’automazione. L’EDB di Singapore considera parte della preparazione sia la comprensione tecnica sia la capacità di lavorare con processi supportati dall’IA. 2
Definire regole chiare e consentire di segnalare i problemi
Precisare quali strumenti sono approvati, quali informazioni possono essere inserite, che cosa viene registrato e chi può accedervi. Regole chiare aiutano a gestire i rischi per la sicurezza dei dati e la governance, indicati dai dirigenti aziendali tra gli ostacoli alla creazione di valore con l’IA. 41 I dipendenti dovrebbero inoltre poter segnalare facilmente errori o risultati inadeguati.
Se il personale usa strumenti personali di IA, è importante stabilire limiti espliciti: non inserire informazioni riservate, personali o proprietarie in servizi non approvati per quei dati. Anche gli strumenti aziendali andrebbero riesaminati periodicamente, perché processi e bisogni cambiano; aver acquistato una soluzione non garantisce che continui a essere utile.
La verifica concreta
La domanda utile non è soltanto se un’azienda abbia adottato l’IA, ma se una specifica attività venga ora svolta meglio e se processi, competenze e misure di tutela sostengano il miglioramento. Il divario di preparazione segnalato a Singapore rende questa verifica più significativa dell’adozione considerata come traguardo finale. 5
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Per migliorare i risultati occorre partire dai colli di bottiglia nei processi, formare il personale e misurare gli esiti, non soltanto l’utilizzo dei software.