Con l’IA, la maggior parte delle aziende non è diventata più veloce.

Ecco i dati che ci sono. The Guardian, citando un working paper della Fed di Atlanta, scrive che il 90% dei dirigenti dice che l’IA non si è ancora tradotta in guadagni di produttività nelle loro aziende 1. Il paper della Fed di Atlanta "Firm Data on AI", un sondaggio su quasi 6.000 dirigenti in Stati Uniti, Regno Unito, Germania e Australia, parla di "more than 80 percent of firms reporting no impact on either employment or productivity" [«oltre l’80% delle imprese che non riporta alcun impatto né sull’occupazione né sulla produttività»] negli ultimi tre anni 3. Uno conta i dirigenti, l’altro le imprese. Vanno nella stessa direzione.

Lo stesso paper rileva che le imprese si aspettano guadagni nei prossimi tre anni, con una previsione di +1,4% di produttività 3. Quindi la lettura onesta non è "l’IA non serve a niente". È "la maggior parte delle imprese non l’ha ancora visto".

Johnny C. Taylor Jr., CEO della Society for Human Resource Management, ha detto a The Guardian che i vertici hanno la sensazione che "we’re driving the truck and building it at the same time, and that’s a problem" [«stiamo guidando il camion e lo stiamo costruendo nello stesso momento, ed è un problema»] 1. La responsabile della strategia e della trasformazione di Microsoft ha scritto:

We learned that access and usage do not equal transformation [«Abbiamo imparato che accesso e utilizzo non equivalgono a trasformazione»]

Kathleen Hogan, Microsoft 4

Jessica Reif della Wharton ha spiegato a The Guardian che l’IA tende a produrre "plausible-looking output" [«risultati dall’aria plausibile»] con errori non subito evidenti, che così si propagano nel flusso di lavoro 1. Meta ha anche comunicato ai dipendenti che l’uso dell’IA non farà più parte delle valutazioni, secondo The Information citato da The Guardian 1.

Microsoft racconta che il suo team vendite ha smesso di spingere l’adozione ed è partito dagli obiettivi di business. In quel gruppo, secondo dati interni di Microsoft, l’adozione dei casi d’uso prioritari è triplicata, il fatturato per account manager è salito del 9,4% e i tassi di chiusura sono stati più alti del 20% 4. L’azienda scrive anche che le persone "set the requirements, correct what falls short, determine where human judgement is essential and remain accountable for how AI is applied" [«fissano i requisiti, correggono ciò che non va, stabiliscono dove serve il giudizio umano e restano responsabili di come si usa l’IA»] 4.