L’applicazione di nuove tecnologie a vecchi modelli di business non garantisce il successo. I leader aziendali si stanno affrettando a sfruttare i poteri quasi magici dell’intelligenza artificiale (AI), con una spesa annuale prevista di 60 miliardi di dollari per i modelli di AI entro il 2026. Tuttavia, si prevede che i ricavi dell’AI raggiungeranno solo circa 20 miliardi di dollari all’anno entro quella data, evidenziando un divario sostanziale tra investimenti e ritorni. In effetti, studi recenti dimostrano che circa il 75% delle iniziative di AI non hanno successo.

L’AI può essere copiata e una taglia non va bene per tutti. Ciò che non è copiabile è un modello aziendale unico, i processi e l’integrazione degli esseri umani con la tecnologia.

La nostra ricerca rileva che la massiccia corsa all’applicazione delle tecnologie di AI ai modelli aziendali esistenti e ai vecchi processi non porterà al successo.

Spencer Fung, amministratore delegato del gigante globale della supply chain Li & Fung, fornisce un’analogia: “Le aziende che acquisiscono l’AI senza un nuovo modello di business sono come un’azienda che digitalizza un cavallo e una carrozza, mentre la concorrenza ha creato un’automobile digitale”.

Aggiungere l’AI a un modello di business del passato non porta alla competitività, ma semplicemente a consolidare i vecchi processi. L’AI è essenziale ma insufficiente a fornire un vantaggio competitivo. Prima di cercare di integrare l’IA nelle loro attività, i leader aziendali devono prima rivalutare e aggiornare i loro modelli di business.

L’AI si basa su dati storici che potrebbero non essere affidabili in ambienti aziendali globali imprevedibili e in continua evoluzione.

“Ogni modello matematico è crollato quando è arrivata la pandemia. Nessuno dei parametri ipotizzati poteva essere attendibile”, ci ha detto John Sicard, Ceo di Kinaxis, leader nel settore dei software per la supply chain.

Le decisioni aziendali non vengono prese nel vuoto, separate da questioni di lavoro, inflazione e geopolitica. I lavoratori esperti apportano competenze di settore e una profonda conoscenza del loro ambiente. Intervengono quando le analisi digitali non sono sufficienti, proprio come un pilota che prende il controllo in circostanze insolite.

Questa conoscenza è essenziale e ignorarne il valore è pericoloso. Sicard riassume il concetto con questo avvertimento: “L’obbedienza cieca al modello è morta. Ci ha fatto cadere in un precipizio durante la pandemia. È imprudente”.

Questo fa eco alla nostra recente discussione con il grande maestro di scacchi Garry Kasparov, il primo giocatore di scacchi sconfitto da un computer. Anche se Kasparov conclude che le macchine sono migliori degli esseri umani nel 95% dei casi, gli esseri umani devono sapere quando e come intervenire nel restante 5% del tempo. È un aspetto critico.

Kasparov osserva che il vantaggio arriva a chi sa quando affidarsi all’istinto e all’intuizione. È questa la differenza tra un buon decisore e un grande decisore. “Un piccolo ritocco qui e là ha il massimo rendimento. Non dobbiamo sfidare la superiorità delle macchine nel 95% dei casi. Ma nel restante 5% sì”, ha spiegato.

È anche importante sapere quando essere abbastanza umili da permettere agli algoritmi di lavorare autonomamente. Gli strumenti di AI non hanno la capacità di comprendere il contesto, ma non dovremmo farlo.

Questa intuizione aiuta i leader a comprendere gli elementi umani essenziali che guidano le implementazioni di successo dell’AI. Come dice Ted English, ex amministratore delegato di TJX Companies, un rivenditore di abbigliamento e moda Fortune 100, la leadership richiede “molto istinto, esperienza e conoscenza. Non si può ottenere da una macchina”.

Man mano che l’AI diventerà sempre più comune, le aziende devono coltivare nuove competenze umane tra la loro forza lavoro. Nelle nostre interviste ai dirigenti, abbiamo sentito ripetutamente che il nuovo vantaggio competitivo si riduce alle “capacità interpersonali umane”, alla “creatività umana” e alle “relazioni personali”.

Peter Cameron, amministratore delegato di Lenox, ci ha detto: “Nulla sostituisce le relazioni personali a lungo termine, e più lunghe sono, meglio è”.

Rod Harl, amministratore delegato di Alene Candles, un’azienda che ha registrato una crescita del fatturato dell’80% in cinque anni, ha detto che la sua decisione migliore è stata quella di investire nella formazione dei dipendenti sulle competenze interpersonali e sulle tecniche di mindfulness. Combinare queste abilità con la creatività umana, osserva Harl, “è la salsa segreta”.

Come dice Maria Villablanca, cofondatrice e Ceo di Future Insight Network: “Le aziende hanno bisogno di persone che sappiano essere creative e innovative nel modo in cui trovano le soluzioni. Le aziende hanno bisogno di risolutori di problemi creativi con capacità interpersonali. Le macchine non possono competere con questo”.

Man mano che l’AI si fa carico di un maggior numero di compiti, c’è il rischio di atrofizzazione delle competenze e di perdita di conoscenze. Oltre a trattenere i talenti esperti, le aziende devono considerare i percorsi per sviluppare le capacità decisionali delle loro risorse umane.

Oggi le competenze umane ritenute più critiche dai leader sono quelle interpersonali: risoluzione dei conflitti di base, comunicazione, distacco emotivo e pratiche di mindfulness. Sebbene ci si aspetti un’alfabetizzazione digitale, le competenze interpersonali efficaci sono la priorità. Queste competenze unicamente umane scarseggiano e possono richiedere una formazione.

(Foto: GETTY IMAGES).