AI senza ROI: come evitare di sprecare il 95% dei progetti

Negli ultimi anni l'AI è diventata la nuova "linea di budget obbligatoria". Molte aziende si sentono quasi in dovere di avviare un progetto di intelligenza artificiale, spesso senza una valutazione economica rigorosa. Il risultato è quello che diverse ricerche internazionali iniziano a mostrare con chiarezza: la maggior parte delle iniziative non genera un ritorno misurabile, oppure lo fa in tempi incompatibili con le aspettative del board.

Il problema non è la tecnologia, ma l'assenza di una due diligence economica prima di partire. Si decide "di pancia", sulla base dell'effetto wow o della pressione competitiva ("anche i concorrenti lo stanno facendo"), raramente su scenari numerici: investimenti, risparmi attesi, aumento di produttività, tempi di payback.

Il paradosso dell'AI: investimenti senza numeri

In qualunque altro investimento – un nuovo stabilimento, una linea produttiva, un software gestionale – è normale parlare di ROI, payback period, flussi di cassa attesi. Con l'AI, invece, spesso ci si accontenta di formule vaghe: "miglioreremo l'efficienza", "ridurremo gli errori", "automatizzeremo attività a basso valore".

Questo approccio genera due problemi:

Progetti che partono senza basi solide e vengono abbandonati dopo mesi di lavoro
Aspettative disallineate tra chi propone il progetto e chi deve approvare il budget

Il passaggio necessario è rimettere i numeri al centro:

Stimare risparmi di tempo e tradurli in costo del lavoro
Quantificare la riduzione degli errori (e dei relativi costi)
Misurare l'impatto su produttività e capacità di gestire più volumi con lo stesso organico
Collegare questi effetti a un investimento iniziale e a una curva di adozione realistica

Solo così ha senso parlare di ROI dell'AI, e confrontare progetti diversi tra loro.

Un caso reale: il bot per le fatture che non conveniva

Recentemente un'azienda mi ha contattato con una richiesta apparentemente ragionevole: integrare un bot automatico per l'invio delle fatture ai clienti. L'idea era semplice – automatizzare un processo ripetitivo, liberare tempo al team amministrativo, ridurre errori di invio.

Prima di partire con analisi tecniche e preventivi, ho avviato quello che chiamo processo di intervista economica: una serie di domande strutturate per capire se il progetto, nei numeri, avesse davvero senso.

Cosa è emerso dall'intervista

Durante l'analisi sono emerse le reali dimensioni del problema:

Volume fatture: alcune centinaia al mese
Tempo attuale per invio manuale: pochi minuti per fattura, già parzialmente automatizzato
Errori: rari, gestiti facilmente
Ottimizzazione massima stimata: circa 40 ore/anno

Tradotto in termini economici, considerando la RAL media di un membro del team amministrativo, il risparmio annuo si attestava intorno ai 1.000€.

Il calcolo che ha cambiato la decisione

A fronte di un risparmio di 1.000€/anno, l'investimento per sviluppare, testare, integrare e mantenere il bot avrebbe richiesto:

Sviluppo iniziale: diverse migliaia di euro
Integrazione con il gestionale: complessità media
Manutenzione annua: costi ricorrenti
Tempo del team per testing e adoption: non trascurabile

Il payback period? Oltre 5 anni, in uno scenario ottimistico. In uno scenario realistico, il progetto non avrebbe mai raggiunto il breakeven.

La decisione finale

L'azienda ha scelto di non procedere con il bot automatico. Non perché l'AI non funzioni, ma perché quel specifico caso d'uso, in quel contesto, non aveva senso economico.

Questa è esattamente la funzione di una due diligence: evitare di innamorarsi di soluzioni tecnologicamente eleganti ma economicamente insostenibili.

Il Calcolatore di ROI per progetti AI

Per questo, in Castaldo Solutions abbiamo scelto di fare un passo molto concreto: mettere online, in modo gratuito e senza registrazione, un Calcolatore di ROI per progetti AI.

Lo strumento guida l'utente attraverso una survey interattiva e restituisce:

ROI stimato in percentuale
Payback period (in quanto tempo si raggiunge il breakeven)
Valore netto attuale del progetto (NPV)
Breakdown chiaro dei benefici: risparmio di tempo, riduzione errori, aumento di produttività, miglioramento dell'efficienza operativa

Metodologia basata su benchmark reali

La logica non è costruita "a sensazione", ma si appoggia a benchmark pubblici di grandi player della consulenza e della tecnologia, adattati a contesti tipici di sales, CRM e automazione dei processi.

Alla fine il decision maker può scaricare un report PDF e usarlo come base di discussione interna con CFO, IT e funzioni di business.

Non è un configuratore di sogni, è un filtro: in alcuni casi il risultato suggerirà di procedere, in altri evidenzierà che il progetto, così come concepito, non sta in piedi.

Quando l'AI ha senso (e quando no)

Uno strumento di valutazione ex ante serve a:

✅ Procedere con progetti che hanno senso

Risparmio atteso significativo rispetto all'investimento
Payback period compatibile con gli orizzonti aziendali
Benefici quantificabili e misurabili nel tempo

❌ Evitare progetti destinati a fallire

Use case con volumi troppo bassi per giustificare l'investimento
Processi già sufficientemente ottimizzati
Benefici principalmente "cosmetici" o di immagine
Complessità di integrazione sproporzionata rispetto al valore generato

La domanda giusta prima di ogni progetto AI

L'obiettivo, in fondo, è semplice: prima di dire "facciamo un progetto di AI", chiedersi "questo progetto, nei numeri, ha davvero senso?".

Se la risposta è sì, l'AI smette di essere un esperimento di immagine e diventa – finalmente – un investimento come gli altri: con rischi, ma anche con un ROI che si può spiegare, difendere e misurare nel tempo.

Se la risposta è no, meglio saperlo prima di spendere mesi e budget in un progetto destinato a essere abbandonato o, peggio, a generare frustrazione e sfiducia verso l'AI in generale.

👉 Valuta il tuo prossimo progetto AI: Calcolatore ROI gratuito

Cinque minuti di analisi oggi possono evitarti mesi di investimenti senza ritorno. Parti dai numeri, non dall'entusiasmo.