03/09/2025
AI: le 7 mosse per trasformare la curiosità in profitto per le aziende
Tripi: l'Intelligenza Artificiale è accessibile ma la maggior parte delle aziende fatica a capitalizzare i benefici
L'adozione dell'Intelligenza Artificiale (AI) nelle aziende è in forte espansione, ma non tutte le organizzazioni riescono a tradurre il suo potenziale in risultati tangibili. Mentre l'AI viene discussa nei consigli di amministrazione e presentata come una tecnologia rivoluzionaria, spesso si crea un divario significativo tra l'entusiasmo iniziale e i benefici effettivi. Questa discrepanza deriva in parte dalla sua sorprendente accessibilità, che può generare l'illusione di una trasformazione immediata e semplice. Tuttavia, senza obiettivi chiari e competenze adeguate, molti progetti di AI falliscono nel raggiungere il loro scopo, rimanendo esperimenti isolati piuttosto che diventare risorse strategiche per la crescita aziendale.
Walter Tripi, esperto di strategia digitale e innovazione che supporta le imprese nell'adozione tecnologica, osserva un modello ricorrente: "In molte aziende vedo lo stesso schema: entusiasmo iniziale, test frettolosi, nessuna vera strategia e il valore promesso dall'IA si perde". Questo porta a progetti sperimentali che non vengono mai integrati nei processi operativi, una condizione che McKinsey definisce "pilot purgatory", ovvero una fase di stallo dove l'AI promette molto ma concretizza poco. Un approccio così frammentato limita il ritorno sull'investimento e il pieno potenziale della tecnologia.
Nonostante queste sfide, l'adozione dell'AI è in rapida crescita. Secondo il report The State of AI 2024, il 72% delle organizzazioni ha integrato l'AI in almeno una funzione aziendale, un aumento significativo rispetto al 50% dell'anno precedente. L'uso dell'AI generativa è quasi raddoppiato in meno di un anno, passando dal 33% al 65%, con impatti concreti in settori come marketing, vendite, sviluppo prodotto e IT, traducendosi in riduzione dei costi, aumento dei ricavi e maggiore efficienza. Questi benefici, tuttavia, riguardano una minoranza: solo il 21% delle aziende ha integrato l'AI in modo efficace, ottenendo un impatto economico misurabile. Per la maggior parte, l'AI resta una serie di test senza un'eredità duratura.
Per superare la fretta di "fare qualcosa con l'AI" e trasformarla in una risorsa concreta, Walter Tripi propone un approccio strutturato e progressivo. Questo metodo mira a colmare il divario tra l'intenzione di innovare e la capacità di farlo, guidando manager e imprenditori attraverso applicazioni reali e risultati misurabili. I passaggi proposti sono di natura strategica prima ancora che tecnica.
Ecco i sette passi fondamentali per introdurre l'AI in modo strutturato nelle imprese:
- Partire da una visione strategica. Sebbene provare uno strumento di AI possa essere un primo passo, è cruciale che l'azienda chiarisca il motivo per cui intende integrarla nei processi aziendali. L'Intelligenza Artificiale deve essere un mezzo per raggiungere obiettivi chiari e migliorare processi specifici, non un fine a sé stante.
- Valutare le competenze interne e coinvolgere. L'adozione di nuove tecnologie senza le giuste competenze o il coinvolgimento del team può portare al fallimento. È essenziale mappare le risorse esistenti, identificare le lacune e costruire consapevolezza, preparazione ed entusiasmo all'interno del team.
- Scegliere strumenti coerenti con i processi. Non è necessario optare per le soluzioni più "di moda", ma per quelle che si integrano armoniosamente nei flussi di lavoro esistenti e che risultano familiari al team. Una scelta appropriata riduce le resistenze interne e i costi nascosti in un mercato in continua espansione con nuovi tool.
- Formare tutte le persone, non solo i tecnici. L'AI non è una questione esclusiva per data scientist o responsabili IT. Affinché generi valore, deve essere compresa e utilizzata anche da chi prende decisioni operative quotidianamente. Una formazione trasversale può accelerare notevolmente l'impatto.
- Testare con metodo. La fase pilota non dovrebbe essere una sperimentazione casuale. Deve essere finalizzata alla raccolta di dati, all'osservazione dei comportamenti e alla definizione di metriche chiare. Solo così è possibile determinare se la direzione intrapresa è quella giusta.
- Misurare l'impatto in modo realistico. Per valutare un progetto di AI, è necessario utilizzare indicatori coerenti con gli obiettivi aziendali, come il tempo risparmiato, la riduzione degli errori o il miglioramento dei margini. L'efficacia deve essere dimostrata con dati concreti, non solo percepita.
- Integrare nei processi aziendali e restare aperti. Un progetto di successo non si conclude con un test positivo. Il vero obiettivo è trasformare ciò che funziona in un nuovo standard operativo. Solo così l'AI diventa un valore duraturo per l'azienda, garantendo un vantaggio competitivo e preparando il team a gestire strumenti in continua evoluzione.
In un contesto di rapido cambiamento, l'introduzione dell'Intelligenza Artificiale in azienda non è più una scelta limitata a pochi visionari, ma una necessità per l'efficienza, la competitività e la sostenibilità. Come ogni trasformazione profonda, richiede consapevolezza, ricordando che l'AI non è una soluzione magica per tutti i problemi, ma uno strumento che apre le porte a una crescita complessiva dell'azienda e a un miglioramento della qualità del lavoro.
