Rapporto del MIT frainteso: l'economia dell'intelligenza artificiale ombra è in forte espansione mentre i titoli dei giornali gridano al fallimento

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La statistica più citata di un nuovo rapporto del MIT è stata profondamente fraintesa. Mentre i titoli strombazzano che " il 95% dei progetti pilota di intelligenza artificiale generativa nelle aziende sta fallendo ", il rapporto rivela in realtà qualcosa di molto più straordinario: l'adozione di tecnologie aziendali più rapida e di maggior successo nella storia aziendale sta avvenendo proprio sotto gli occhi dei dirigenti.
Lo studio, pubblicato questa settimana dal Progetto NANDA del MIT, ha suscitato preoccupazione sui social media e negli ambienti aziendali, con molti che lo hanno interpretato come la prova che l'intelligenza artificiale non sta mantenendo le sue promesse. Ma una lettura più attenta del rapporto di 26 pagine racconta una storia completamente diversa: quella di un'adozione tecnologica senza precedenti, che ha silenziosamente rivoluzionato il lavoro, mentre le iniziative aziendali stentavano.
I ricercatori hanno scoperto che il 90% dei dipendenti utilizza regolarmente strumenti di intelligenza artificiale personali per lavoro, sebbene solo il 40% delle aziende in cui operano disponga di abbonamenti ufficiali per l'intelligenza artificiale. "Mentre solo il 40% delle aziende dichiara di aver acquistato un abbonamento ufficiale a un LLM, i dipendenti di oltre il 90% delle aziende intervistate hanno dichiarato di utilizzare regolarmente strumenti di intelligenza artificiale personali per le attività lavorative", spiega lo studio. "In effetti, quasi ogni singola persona ha utilizzato un LLM in qualche forma per il proprio lavoro".

I ricercatori del MIT hanno scoperto quella che chiamano una " economia ombra dell'intelligenza artificiale ", in cui i lavoratori utilizzano account personali ChatGPT, abbonamenti Claude e altri strumenti di consumo per gestire parti significative del loro lavoro. Questi dipendenti non stanno solo sperimentando: stanno utilizzando l'intelligenza artificiale "più volte al giorno, tutti i giorni del loro carico di lavoro settimanale", ha rilevato lo studio.
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Questa adozione clandestina ha superato la diffusione iniziale di e-mail, smartphone e cloud computing negli ambienti aziendali. Un avvocato aziendale citato nel rapporto del MIT ha esemplificato questo schema: la sua organizzazione ha investito 50.000 dollari in uno strumento specializzato per l'analisi dei contratti basato sull'intelligenza artificiale, eppure ha utilizzato costantemente ChatGPT per la stesura del lavoro perché "la differenza fondamentale in termini di qualità è evidente. ChatGPT produce costantemente risultati migliori, anche se il nostro fornitore afferma di utilizzare la stessa tecnologia di base".
Questo schema si ripete in tutti i settori. I sistemi aziendali vengono descritti come "fragili, sovradimensionati o non allineati con i flussi di lavoro effettivi", mentre gli strumenti di intelligenza artificiale per i consumatori vengono elogiati per "flessibilità, familiarità e utilità immediata". Come ha detto un responsabile informatico ai ricercatori: "Abbiamo visto decine di demo quest'anno. Forse una o due sono davvero utili. Le altre sono wrapper o progetti scientifici".
Il tasso di fallimento del 95% che ha dominato i titoli dei giornali si applica specificamente alle soluzioni di intelligenza artificiale aziendali personalizzate, ovvero i costosi sistemi su misura che le aziende commissionano ai fornitori o realizzano internamente. Questi strumenti falliscono perché mancano di quella che i ricercatori del MIT chiamano "capacità di apprendimento".
Lo studio ha rilevato che la maggior parte dei sistemi di intelligenza artificiale aziendali "non memorizza il feedback, non si adatta al contesto e non migliora nel tempo". Gli utenti si sono lamentati del fatto che gli strumenti aziendali "non imparano dal nostro feedback" e richiedono "troppo contesto manuale ogni volta".
Strumenti consumer come ChatGPT hanno successo perché sono reattivi e flessibili, anche se si resettano a ogni conversazione. Gli strumenti aziendali risultano rigidi e statici, richiedendo una configurazione complessa per ogni utilizzo.
Il divario di apprendimento crea una strana gerarchia nelle preferenze degli utenti. Per compiti rapidi come e-mail e analisi di base, il 70% dei lavoratori preferisce l'intelligenza artificiale ai colleghi umani. Ma per lavori complessi e ad alto rischio, il 90% preferisce ancora gli esseri umani. La linea di demarcazione non è l'intelligenza, ma la memoria e l'adattabilità.

Lungi dal dimostrare il fallimento dell'IA, l'economia sommersa rivela enormi guadagni di produttività che non compaiono nei parametri aziendali. I lavoratori hanno risolto le sfide di integrazione che ostacolano le iniziative ufficiali, dimostrando che l'IA funziona se implementata correttamente.
"Questa economia sommersa dimostra che gli individui possono colmare con successo il divario GenAI quando hanno accesso a strumenti flessibili e reattivi", spiega il rapporto. Alcune aziende hanno iniziato a prestare attenzione: "Le organizzazioni lungimiranti stanno iniziando a colmare questo divario imparando dall'utilizzo dell'economia sommersa e analizzando quali strumenti personali offrono valore prima di acquistare alternative aziendali".
I guadagni di produttività sono reali e misurabili, solo che vengono nascosti dalla contabilità aziendale tradizionale. I lavoratori automatizzano le attività di routine, accelerano la ricerca e semplificano la comunicazione, il tutto mentre i budget ufficiali delle loro aziende destinati all'intelligenza artificiale producono scarsi risultati.

Un'altra scoperta sfida la saggezza tecnologica convenzionale: le aziende dovrebbero smettere di cercare di sviluppare l'intelligenza artificiale internamente. Le partnership esterne con i fornitori di intelligenza artificiale hanno raggiunto l'implementazione nel 67% dei casi, rispetto al 33% degli strumenti sviluppati internamente.
Le implementazioni di maggior successo sono state realizzate da organizzazioni che "trattavano le startup di intelligenza artificiale meno come fornitori di software e più come fornitori di servizi aziendali", vincolandole a risultati operativi piuttosto che a benchmark tecnici. Queste aziende richiedevano una profonda personalizzazione e un miglioramento continuo, piuttosto che demo appariscenti.
"Nonostante l'opinione diffusa che le aziende siano restie ad addestrare i sistemi di intelligenza artificiale, la maggior parte dei team intervistati si è dichiarata disponibile a farlo, a patto che i vantaggi fossero chiari e che fossero state adottate misure di salvaguardia", hanno scoperto i ricercatori. La chiave era la partnership, non solo l'acquisto.
Il rapporto del MIT ha rilevato che solo i settori della tecnologia e dei media mostrano un cambiamento strutturale significativo dovuto all'intelligenza artificiale, mentre sette grandi settori, tra cui sanità, finanza e produzione, mostrano "un'attività pilota significativa ma pochi o nessun cambiamento strutturale".
Questo approccio misurato non è un fallimento, è saggezza. I settori che evitano le disgregazioni stanno riflettendo attentamente sull'implementazione, piuttosto che precipitarsi in un cambiamento caotico. Nel settore sanitario e in quello energetico, "la maggior parte dei dirigenti non segnala riduzioni di assunzioni attuali o previste nei prossimi cinque anni".
Tecnologia e media si evolvono più rapidamente perché possono assorbire maggiori rischi. Oltre l'80% dei dirigenti di questi settori prevede una riduzione delle assunzioni entro 24 mesi. Altri settori stanno dimostrando che l'adozione di successo dell'intelligenza artificiale non richiede sconvolgimenti radicali.
L'attenzione delle aziende si concentra principalmente sulle applicazioni di vendita e marketing, che hanno assorbito circa il 50% dei budget destinati all'intelligenza artificiale. Ma i rendimenti più elevati provengono da un'automazione di back-office poco appariscente, che riceve scarsa attenzione.
"Alcuni dei risparmi sui costi più significativi che abbiamo documentato derivano dall'automazione del back-office", hanno scoperto i ricercatori. Le aziende hanno risparmiato dai 2 ai 10 milioni di dollari all'anno in assistenza clienti ed elaborazione dei documenti eliminando i contratti di esternalizzazione dei processi aziendali e riducendo i costi creativi esterni del 30%.
Questi miglioramenti sono stati ottenuti "senza una riduzione significativa della forza lavoro", osserva lo studio. "Gli strumenti hanno accelerato il lavoro, ma non hanno modificato le strutture o i budget dei team. Al contrario, il ROI è emerso dalla riduzione delle spese esterne, dall'eliminazione dei contratti BPO, dal taglio delle commissioni di agenzia e dalla sostituzione di costosi consulenti con competenze interne basate sull'intelligenza artificiale".

I risultati del MIT non dimostrano che l'IA sta fallendo. Dimostrano che sta avendo così tanto successo che i dipendenti hanno superato i loro datori di lavoro. La tecnologia funziona, gli acquisti aziendali no.
I ricercatori hanno identificato le organizzazioni che "superano il GenAI Divide" concentrandosi su strumenti che si integrano profondamente e che si adattano nel tempo. "Il passaggio dalla costruzione all'acquisto, combinato con l'aumento dell'adozione da parte dei prosumer e l'emergere di capacità agentiche, crea opportunità senza precedenti per i fornitori in grado di fornire sistemi di intelligenza artificiale profondamente integrati e in grado di apprendere".
Il 95% dei progetti pilota di intelligenza artificiale aziendale che falliscono indica una soluzione: imparare dal 90% dei lavoratori che hanno già capito come far funzionare l'intelligenza artificiale. Come ha detto un dirigente del settore manifatturiero ai ricercatori: "Stiamo elaborando alcuni contratti più velocemente, ma è questo che è cambiato".
Quel dirigente non ha colto il quadro generale. Elaborare i contratti più velocemente – moltiplicato per milioni di lavoratori e migliaia di attività quotidiane – è esattamente il tipo di miglioramento graduale e sostenibile della produttività che definisce un'adozione tecnologica di successo. La rivoluzione dell'intelligenza artificiale non sta fallendo. Sta silenziosamente avendo successo, una conversazione ChatGPT alla volta.
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