Il vostro progetto di IA ha davvero fatto risparmiare tempo? Come accertarlo
Tutti riferiscono che aiuta. Quasi nessuno sa dimostrarlo. Ecco una misurazione che richiede un’ora e regge a un esame.
Chiedete a chi usa l’IA al lavoro se fa risparmiare tempo: la risposta è sì. Chiedete quanto: la risposta diventa vaga. Quella vaghezza è un problema quando dovete decidere se ampliare il programma o lasciarlo spegnere.
Perché la misurazione consueta fallisce
Le aziende misurano due volte la cosa sbagliata. Contano quanto spesso lo strumento viene usato, il che misura l’entusiasmo e non il valore. Oppure fanno stimare le ore risparmiate, e ne escono numeri sistematicamente troppo alti e indifendibili.
Entrambe le cose sono peggio del non misurare, perché un numero a cui nessuno crede chiude la discussione con la stessa efficacia di nessun numero.
La misurazione che funziona
Prendete l’unico processo automatizzato. Misurate tre cose, prima e dopo, su due settimane ciascuna.
Produttività per ora-persona. Fatture trattate, richieste evase, documenti gestiti, divisi per le ore realmente impiegate. È il numero difendibile, perché entrambe le metà si contano.
Tasso di errore. Quanti hanno richiesto correzioni successive. Se è salito, il vostro risparmio di tempo è preso in prestito altrove e verrà restituito con gli interessi.
Tempo di attraversamento. Quanto passa fra l’arrivo di una fattura e la sua registrazione. Spesso il miglioramento reale maggiore e quello che nessuno conta — si vede nei rapporti con i fornitori e nei termini di sconto, non nelle ore.
L’aritmetica onesta
Due ore a settimana risparmiate, in una PMI svizzera, fanno circa cento ore l’anno. A ottanta franchi di costo pieno sono ottomila franchi contro un software che ne costa forse duemila.
È un buon risultato e un risultato senza clamore, e dirlo con semplicità convince più di una promessa di trasformazione. Un direttore a cui è stato detto tre volte che una cosa è trasformativa crederà a un numero con dietro un calcolo.
Quando la risposta onesta è no
A volte la misurazione non mostra nulla. Il processo era già efficiente, il volume troppo basso, o le eccezioni hanno mangiato il guadagno.
Ditelo e fermatevi. Un programma che ha annullato un progetto sulla base di prove ha molta più credibilità per il successivo di un programma in cui tutto è stato un successo.