Risolvere il puzzle del ROI: come misurare e massimizzare i ritorni dell’intelligenza artificiale

Nel panorama finanziario in continua trasformazione, l’intelligenza artificiale si impone come un potente motore di cambiamento. Allo stesso tempo, pone ai CFO una sfida complessa: misurare con precisione il valore, spesso difficile da quantificare, che queste tecnologie sono in grado di generare.

Mentre l’AI ridefinisce modelli operativi e dinamiche di mercato, diventa sempre più urgente individuare criteri chiari per valutarne l’impatto e massimizzarne il ritorno sull’investimento (ROI) in modo strategico e misurabile.

Il puzzle dell'AI

Affrontare l’adozione dell’intelligenza artificiale senza avere un quadro completo può rivelarsi una sfida complessa. Il mercato globale dell’AI è in costante espansione, alimentando fiducia ma anche urgenza tra i leader della finanza. La survey CFO Insights 2024 registra un’accelerazione significativa: oggi il 51% dei CFO dichiara di aver già integrato soluzioni di AI, rispetto al 15% rilevato nell’agosto 2023.

Eppure, l’entusiasmo convive con un dato critico: il 58% dei responsabili finanziari ammette di avere una comprensione ancora limitata dell’applicazione dell’AI nel proprio ambito. Una consapevolezza che apre un interrogativo centrale: come possono le aziende assicurarsi che gli investimenti generino risultati concreti e misurabili?

Il percorso verso un ROI solido non segue una traiettoria lineare. Alcuni progetti producono impatti rilevanti, altri non raggiungono gli obiettivi attesi. Gartner stima che entro il 2025 i costi potrebbero superare i benefici nel 90% delle iniziative legate all’AI. Di segno opposto l’analisi di Deloitte, secondo cui molte organizzazioni stanno già ottenendo vantaggi strategici grazie a maggiore efficienza operativa e capacità di innovazione.

Questa apparente dicotomia impone una riflessione strategica: cosa distingue le realtà che riescono a trasformare l’intelligenza artificiale in valore tangibile da quelle che faticano a tradurne il potenziale in risultati?

Navigare le sfide del ROI: la direzione strategica

Attribuire un valore concreto ai progetti di intelligenza artificiale richiede un approccio articolato e consapevole. Come evidenzia Kunwar Chadha, parametri quali acquisizione utenti, livello di coinvolgimento, qualità dei feedback e incremento della produttività rappresentano indicatori determinanti della sostenibilità economica nel medio-lungo periodo.

Misurare il ROI dell’AI significa integrare analisi quantitativa e capacità di lettura strategica. Accanto ai risultati economici immediati, è essenziale valutare gli effetti indiretti: maggiore focalizzazione sulle priorità strategiche, accelerazione dei processi decisionali, impulso all’innovazione.

In questa prospettiva, Guy Melamed, CFO di Varonis, sottolinea il ruolo dell’automazione delle attività ripetitive. Liberare risorse da compiti a basso valore aggiunto non solo ottimizza l’efficienza, ma migliora la soddisfazione professionale e rafforza il coinvolgimento delle persone, generando benefici organizzativi strutturali.

Il modello dei migliori: raggiungere il successo nell'AI

SAP Concur evidenzia come le organizzazioni più performanti adottino una visione integrata dell’intelligenza artificiale: governance solida dei dati, monitoraggio costante dei risultati, attenzione rigorosa a sicurezza e principi etici. Il successo nasce dall’equilibrio tra competenze specialistiche, commitment del management e capacità di mantenere continuità nell’esecuzione. Non sorprende, quindi, che il 92% delle grandi imprese dichiari un ROI positivo legato all’AI.

Un tratto distintivo di queste realtà è l’approccio graduale: avviare progetti mirati, capaci di generare impatti concreti in tempi brevi, per poi estenderli su scala più ampia. Le sperimentazioni efficaci si basano su implementazioni rapide e su un’analisi strutturata del ritorno sull’investimento, così da orientare le decisioni con evidenze misurabili.

Anche McKinsey individua alcune aree chiave in cui l’AI esprime il massimo potenziale: operations a contatto con il cliente, marketing, software engineering e ricerca e sviluppo. È in questi ambiti che la tecnologia si traduce più facilmente in efficienza, innovazione e vantaggio competitivo sostenibile.

Oltre i modelli tradizionali

Ripensare il framework di valutazione del ROI significa andare oltre gli indicatori tradizionali. Accanto a efficienza e riduzione dei costi, è fondamentale includere metriche legate al miglioramento della qualità, alla spinta innovativa, alla conformità normativa e alla reputazione del brand. In parallelo, l’adozione effettiva da parte delle persone, i programmi di formazione e una gestione strutturata del cambiamento rappresentano leve imprescindibili per trasformare l’AI in valore concreto.

Il potenziale dell’intelligenza artificiale non si esaurisce nei risultati immediati. Deloitte sottolinea l’importanza di evolvere da una visione focalizzata sulle sole efficienze operative a un approccio orientato alla differenziazione strategica. Ciò significa mettere i team nelle condizioni di utilizzare l’AI generativa per abilitare decisioni più evolute, rafforzare la collaborazione e ridefinire i modelli operativi in chiave trasformativa.

Fattore umano: evoluzione della forza lavoro

L’intelligenza artificiale si configura come un fattore abilitante nell’attrarre e fidelizzare i talenti, soprattutto le generazioni più giovani, che ricercano contesti tecnologicamente avanzati e orientati all’innovazione. L’Institute of Management Accountants evidenzia i rischi di un approccio attendista: trascurare l’AI significa esporsi a un progressivo indebolimento competitivo. La vera sfida è adottarla in modo consapevole, coniugando efficienza operativa e qualità dell’esperienza lavorativa.

L’obiettivo non è la sostituzione, ma l’empowerment. Automatizzando attività a basso valore aggiunto, l’AI consente alle persone di dedicarsi ad ambiti strategici, decisionali e creativi. In questa direzione, le soluzioni di SAP Concur supportano una valutazione del ROI più ampia, che integra benefici organizzativi, impatti sulle competenze e ritorni di lungo periodo.

Successo collaborativo: acquistare o costruire?

La decisione tra sviluppare internamente capacità di intelligenza artificiale o adottare piattaforme già strutturate richiede un’analisi attenta di investimenti, tempi di implementazione e livello di rischio. L’offerta di SAP Concur consente di accelerare il time-to-value, affidandosi a competenze specializzate in grado di orientare le scelte in un contesto in continua evoluzione.

La misurazione del ROI dell’AI non è un esercizio statico, ma un percorso continuo che incide direttamente su vantaggio competitivo ed efficienza strategica. Per approfondire metodologie e best practice, leggi il nostro ebook "Approfondimenti per i CFO: come misurare e massimizzare i rendimenti dell’AI".