Il MIT NANDA ha scoperto che solo il 5% delle organizzazioni riesce a implementare su larga scala gli strumenti di intelligenza artificiale. Le aziende americane hanno investito tra i 35 e i 40 miliardi di dollari in progetti di intelligenza artificiale generativa, ma finora hanno ottenuto quasi zero ritorni. Secondo un rapporto del MIT NANDA (Network AI Agents and Decentralized AI), il 95% delle organizzazioni aziendali non ha ottenuto alcun ritorno dai loro investimenti in intelligenza artificiale. Solo il 5% delle organizzazioni è riuscito a integrare su larga scala gli strumenti di intelligenza artificiale nella produzione. Il rapporto si basa su interviste strutturate con 52 leader aziendali, sull'analisi di oltre 300 progetti e annunci pubblici di intelligenza artificiale, e su un sondaggio condotto su 153 professionisti del settore. Gli autori del rapporto - Aditya Challapally, Chris Pease, Ramesh Raskar e Pradyumna Chari - attribuiscono questo "divario dell'intelligenza artificiale generativa" all'incapacità dei sistemi di intelligenza artificiale di mantenere i dati, adattarsi all'ambiente e apprendere continuamente, piuttosto che a una mancanza di infrastrutture, risorse di apprendimento o talenti. > Il "divario dell'intelligenza artificiale generativa" si manifesta in modo più evidente nei tassi di implementazione, con solo il 5% degli strumenti di intelligenza artificiale personalizzati per le aziende che riescono a entrare in fase di produzione. "Il 'divario dell'intelligenza artificiale generativa' si manifesta in modo più evidente nei tassi di implementazione, con solo il 5% degli strumenti di intelligenza artificiale personalizzati per le aziende che riescono a entrare in fase di produzione," afferma il rapporto. "I chatbot hanno successo perché sono facili da provare e flessibili, ma falliscono nei flussi di lavoro critici a causa della mancanza di memoria e capacità di personalizzazione." Come ha detto un Chief Information Officer anonimo durante un'intervista con gli autori: "Quest'anno abbiamo visto decine di dimostrazioni. Forse solo una o due sono state realmente utili. Gli altri erano o prodotti 'scatola vuota' o progetti di esperimenti scientifici." Le scoperte degli autori sono in linea con i risultati di altre ricerche recenti, che indicano che la fiducia dei leader aziendali nei progetti di intelligenza artificiale sta diminuendo. Il rapporto di NANDA menziona che una piccola parte delle aziende ha già trovato utilità nell'intelligenza artificiale generativa e che questa tecnologia sta avendo un impatto sostanziale in due dei nove settori industriali: tecnologia e media e telecomunicazioni. Per gli altri settori - servizi professionali, assistenza sanitaria e farmaceutica, consumo e vendita al dettaglio, servizi finanziari, industria avanzata e energia e materiali - l'intelligenza artificiale generativa è rimasta irrilevante. Il rapporto cita un Chief Operating Officer anonimo di un'azienda manifatturiera di medie dimensioni: "Le promesse su LinkedIn sono strabilianti, dicono che tutto è cambiato, ma nelle nostre operazioni reali non c'è stata alcuna modifica fondamentale. La velocità con cui gestiamo alcuni contratti è aumentata, ma è tutto qui." Una cosa che sta cambiando è il panorama occupazionale, almeno nei settori colpiti. Il rapporto indica che nel settore tecnologico e dei media, "oltre l'80% dei dirigenti prevede di ridurre le assunzioni nei prossimi 24 mesi." Secondo gli autori, i licenziamenti guidati dall'intelligenza artificiale generativa si verificano principalmente in attività non core frequentemente esternalizzate, come il supporto clienti, l'elaborazione amministrativa e i compiti di sviluppo standardizzati. "Questi posti di lavoro mostrano vulnerabilità a causa della loro esternalizzazione e della standardizzazione dei processi anche prima dell'implementazione dell'intelligenza artificiale," afferma il rapporto, notando che tra il 5% e il 20% dei posti di lavoro di supporto e amministrazione nei settori colpiti sono stati impattati. Secondo quanto riportato da The Register, i recenti licenziamenti di Oracle riflettono i suoi sforzi per bilanciare le spese in capitale per l'intelligenza artificiale, che sono diventate un pesante fardello per i giganti tecnologici americani. In IBM, i dipendenti ritengono che l'intelligenza artificiale sia stata utilizzata come scusa per trasferire posti di lavoro all'estero. Qualunque siano le ragioni ufficiali e le vere motivazioni dei licenziamenti, l'intelligenza artificiale generativa sta effettivamente avendo un impatto sui settori tecnologico e dei media e telecomunicazioni, che sono anche i settori in cui è più ampiamente adottata. Anche se circa il 50% del budget per l'intelligenza artificiale è destinato a marketing e vendite, gli autori del rapporto suggeriscono che gli investimenti aziendali dovrebbero essere diretti verso attività che possano generare risultati aziendali significativi. Questo include la qualificazione dei potenziali clienti e la fidelizzazione dei clienti nella parte anteriore, e la riduzione dell'esternalizzazione dei processi aziendali, delle spese per le agenzie pubblicitarie e delle verifiche del rischio nei servizi finanziari nella parte posteriore. Il rapporto evidenzia che gli strumenti generali come ChatGPT di OpenAI tendono a performare meglio rispetto agli strumenti aziendali personalizzati, anche se questi ultimi utilizzano lo stesso modello di intelligenza artificiale sottostante. La ragione esposta nel rapporto è che i dipendenti tendono a essere più familiari con l'interfaccia di ChatGPT, quindi lo usano di più - un risultato del "shadow IT" spontaneo dei dipendenti. Il rapporto cita un'intervista con un avvocato aziendale, che ha descritto la frustrazione del suo studio legale di medie dimensioni nei confronti di uno strumento di analisi contrattuale professionale che è costato 50.000 dollari. "Il riassunto fornito dallo strumento di intelligenza artificiale che abbiamo acquistato è molto rigido, e le opzioni di personalizzazione sono limitate," ha detto l'avvocato ai ricercatori. "Con ChatGPT, posso guidare la conversazione, iterare più volte fino a ottenere esattamente ciò di cui ho bisogno. La differenza di qualità fondamentale è evidente, ChatGPT produce sempre risultati migliori, anche se il nostro fornitore afferma di utilizzare la stessa tecnologia di base." Gli autori ritengono che le aziende che riescono a superare il "divario dell'intelligenza artificiale generativa" si comportano più come se stessero acquistando servizi di esternalizzazione dei processi aziendali piuttosto che come clienti di software come servizio (SaaS). "Richiedono una personalizzazione profonda, spingono per l'applicazione dalla base e chiedono ai fornitori di rendere conto degli indicatori aziendali," conclude il rapporto. "I compratori più di successo comprendono che superare questo divario richiede la costruzione di relazioni, non solo l'acquisto di prodotti."®