Spesso si sente parlare di strategia dell’IA, che per moda sta sostituendo la strategia digitale. Chiariamolo subito: un’azienda non ha una strategia aziendale, una strategia digitale e una strategia dell’IA.
La strategia, ipotesi innescata da fattori esterni (geopolitici, di mercato, competitivi) e interni (cambiamenti nella leadership, acquisizioni e fusioni, inefficienze operative e di processi) per garantire che l’azienda continui a produrre e catturare valore, è una. La trasformazione digitale, l’adozione dell’IA sono scelte di azione, in risposta a un’ipotesi strategica.
Indice degli argomenti
Perché parlare oggi di azienda AI first
Non aspettatevi, quindi, di trovare in queste pagine la ricetta per costruire la strategia dell’IA, ma piuttosto indicazioni strutturate su come integrare l’IA in azienda in modo efficace, mantenendo coerenza e allineamento con la vostra strategia.
Un percorso che ho chiamato: diventare un’azienda AI first.
[…] Malgrado la sua ubiquità, non c’è una definizione univoca di AI first. L’IA stessa costituisce un territorio concettuale dai confini porosi, un termine-ombrello che abbraccia molteplici tecnologie e discipline. Non facciamone un dramma. L’ansia definitoria non si sposa con l’innovazione.
La fluidità che circonda il concetto AI first rispecchia tanto il rapido evolversi del panorama tecnologico quanto una verità più profonda: diventare AI first significa in primis definire obiettivi chiari, per poi esplorare come l’IA possa catalizzarne il raggiungimento.
AI first è uno spazio aperto che ogni organizzazione modella secondo le proprie ipotesi strategiche per raggiungere gli obiettivi aziendali. Ma c’è una domanda implicita che spesso non riecheggia nelle sale riunioni, ma resta inespressa e non risolta. […]
Perché dovremmo diventare un’azienda AI first? La motivazione non dovrebbe essere quella di voler inseguire l’ultima moda tecnologica o conformarsi al gruppo. Questo approccio vi relegherebbe nel regno dei fashionisti (uno degli archetipi di maturità IA), destinati a collezionare strumenti tecnologici come muti trofei.
Obiettivi di business prima degli strumenti di IA
La decisione di adottare l’IA deve emergere dall’identificare dove e quando può effettivamente accelerare il raggiungimento dei vostri obiettivi, che si tratti di conquistare nuovi segmenti di mercato, ridurre costi, ottimizzare processi, attrarre talenti, trasferire conoscenza.
L’IA ha già dimostrato il suo potenziale, ignorarlo sarebbe un atto di miopia, quasi intenzionale.
Strategy first: evitare la tecnologia fine a sé stessa
[…] Un approccio strategy first (dare priorità alla strategia) è da alcuni percepito come un freno. Festina lente: affrettati lentamente. Interrogarsi sul perché e chiarire gli obiettivi non impedisce di intraprendere esperimenti o progetti pilota. Strategy first non significa sacrificare velocità o agilità.
Permette, piuttosto, di evitare la trappola dell’innovazione fine a sé stessa (technology for the sake of technology: sviluppo tecnologico privo di reale utilità), cioè creare prodotti o servizi brillanti sul piano tecnico ma sterili su quello commerciale, perché non risolvono problemi concreti né generano valore tangibile per l’azienda o i suoi clienti.
Being AI first means doing AI last
È un concetto espresso bene dalla frase Being AI first means doing AI last, che tradotto letteralmente è un gioco di parole, ma sta a significare che essere AI first (dare priorità all’IA) non vuol dire essere technology first (dare priorità alla tecnologia) e lanciarsi in una corsa miope all’implementazione, ma costruire un’organizzazione che permetta all’IA di diventare un amplificatore di valore.
Diventare azienda AI first: un percorso di lungo periodo
Diventare AI first è un mindset, un approccio, non una strategia, e ha alcuni punti fermi. Innanzitutto, non si tratta di una tattica, finalizzata al lancio di un nuovo tool o strumento, ma implica l’abbracciare un percorso di lungo periodo, continuativo, non lineare.
È un percorso che ricorda la trasformazione digitale, ma con una profondità e una pervasività maggiori.
Il secondo elemento è la volontà di beneficiare anche dell’IA in sinergia con l’intelligenza e l’esperienza umana. Co-intelligenza. Possiamo sintetizzare questo concetto con la massima Always invite AI to the table5: invita sempre l’IA al tavolo delle decisioni, considerandola come un nuovo interlocutore, al quale chiedere sempre, in modo proattivo, un parere.
Il terzo pilastro consiste nel non considerare l’IA un aggettivo, uno strumento accessorio, ma un componente necessario per eseguire le ipotesi strategiche e l’architettura organizzativa.
Quando l’IA viene considerata un aggettivo, concetto che spesso si materializza nella nascita di funzioni come il Chief AI Officer o l’AI Marketing Manager si ottiene solo una proliferazione dei silos aziendali, con il rischio di condannare l’IA ad avere un impatto superficiale e spesso superfluo.
I silos aziendali, che spesso si traducono anche in frammentazione dei dati, sono uno degli ostacoli maggiori al successo di qualsiasi progetto IA. Perché l’IA diventi un volano competitivo occorre connettere funzioni e processi, adottando una visione che integri tecnologia, competenze, dati e governance nelle scelte strategiche dell’azienda.
Il quarto elemento è come una parola magica: allineamento. Un mantra che dovremmo ripetere almeno tre volte, prima di iniziare qualsiasi conversazione sull’IA. Allineamento tra i progetti IA e la trasformazione digitale.
Allineamento tra trasformazione digitale e strategia aziendale. Allineamento tra strategia e organizzazione aziendale. Senza un profondo allineamento, sarà un cambiamento che modifica solo la superficie, non la struttura profonda.
E il quinto fattore? Agire al momento giusto, non essere quel gallo che canta nel cuore della notte. L’efficacia di un processo di trasformazione non è nell’applicazione meccanica di un modello teoricamente perfetto o di un’ipotesi con alte probabilità statistiche di successo.
È imperativo conoscere e valutare con onestà la propria maturità tecnologica e organizzativa, mappare capacità, identificare resistenze, predisposizioni e dinamiche, per cantare al momento giusto, quando l’ecosistema aziendale è pronto a rispondere, all’alba, e non nel cuore della notte, quando le persone o non si sveglierebbero, o sarebbero assonnate e incapaci di agire, o si arrabbierebbero per essere state svegliate.
Il Sole 24 Ore, a fine 2022, ci ricordava che, nonostante (o forse a causa di) le aziende avessero grandi aspettative per i progetti di trasformazione digitale, nel 70% dei casi non raggiungevano gli obiettivi prefissati, spesso per l’incapacità della leadership di coinvolgere le persone e promuovere una cultura del cambiamento6.
Diventare un’azienda AI first, infatti, è un percorso che trascende l’adozione tecnologica: richiede il consenso e il sostegno degli stakeholder (stakeholders buy-in) e, in alcuni casi, una ridefinizione dell’assetto organizzativo.
Le ambivalenze dell’IA tra entusiasmo e paralisi
Diventare AI first: i tre orizzonti. Entusiasmo e paralisi. Cortocircuito, ambivalenza. Spesso, quando mi confronto con i C-level sull’adozione dell’IA, emerge una tensione palpabile tra slancio visionario e blocco operativo: «Quale percorso dovremmo seguire? Come iniziamo? Puoi fornirci qualche esempio di aziende che hanno avuto successo?».
Il divario conoscitivo, reale o percepito, assume proporzioni inedite nella storia del pensiero organizzativo. Il risultato? In alcuni casi si traduce in investimenti precipitosi alimentati dall’effetto Dunning-Kruger7 o dall’ansia del FOMO8. In altri, diventa immobilismo al retrogusto di inadeguatezza. L’IA sta quasi diventando un dilemma esistenziale: tra l’imperativo dell’innovazione e l’àncora rassicurante del “si è sempre fatto così”.
Framework in tre orizzonti per diventare azienda AI first
Grazie al mio osservatorio internazionale e al privilegio di aver collaborato sia con multinazionali visionarie sia con aziende più restie al cambiamento, ho elaborato un framework per diventare AI first. È un approccio che si dipana su tre orizzonti temporali, quattro dimensioni di analisi ed è deliberatamente agnostico dal punto di vista tecnologico.
La tecnologia in sé, infatti, è un abilitatore, un substrato in costante evoluzione dove quello che oggi è all’avanguardia diventa l’obsolescenza di domani.
Gli orizzonti temporali che compongono questo framework sono tre:
- AI ready, quando si pongono le basi cognitive, culturali e tecnologiche per la trasformazione
- AI at scale, che segna il passaggio dall’esplorazione al consolidamento e all’esecuzione sistematica e su scala
- AI first, rappresenta la piena maturazione. L’IA non è più percepita come una tecnologia separata, ma diventa un componente quotidiano dell’operatività aziendale
Ogni orizzonte è caratterizzato da rimodulazioni ed è stato analizzato in base a quattro dimensioni: architettura organizzativa, infrastruttura tecnologica, comunicazione, creazione di valore. La stessa griglia di analisi è stata utilizzata anche per il modello di maturità:
Le quattro dimensioni che sostengono un’azienda AI first
Architettura organizzativa (PARC) che spesso è suddivisa in:
- People & Culture – Dimensione umana e cultura: tutto quello che riguarda le persone: competenze, atteggiamento, motivazioni, cultura, leadership, relazioni. È la dimensione più dinamica e più resistente al cambiamento. L’adozione dell’IA impone nuove competenze e nuove modalità di interazione tra individui e macchine. Focus: upskilling/reskilling, coinvolgimento, gestione del cambiamento.
- Architecture & Routine – Architettura e modello operativo: definisce ruoli, funzioni, livelli gerarchici e meccanismi di coordinamento. È la struttura formale dell’azienda. Una trasformazione IA richiede spesso l’inserimento di nuovi ruoli e il ridisegno delle funzioni e dei flussi di lavoro. Focus: processi, KPI, struttura, governance, catena decisionale.
Infrastruttura tecnologica: comprende i sistemi, le piattaforme, le applicazioni, i dati e gli strumenti tecnologici. È il fattore abilitante per ogni trasformazione IA, è fondamentale unificare i dati, attivarli, creare ambienti su cui si possa innestare l’IA. Focus: dati, cloud, sicurezza, interoperabilità.
Creazione di valore: indica come l’azienda genera, distribuisce e cattura valore per clienti, stakeholder e per sé stessa. Include prodotti, servizi, esperienza cliente, modelli di business. L’IA può ridisegnare questi meccanismi, creando nuove value proposition. Focus: modello di business, monetizzazione.
Comunicazione: interna ed esterna, è il collante del cambiamento, rende comprensibile e condivisa la trasformazione e può essere uno strumento di branding. È imperativo comunicare internamente visione, progressi e sfide per creare adesioni e renderla efficace. Focus: chiarezza, coinvolgimento, allineamento.
Diventare un’azienda AI first significa orchestrare una trasformazione che va ben oltre la tecnologia: si riconfigura il modo di essere azienda.
