Adozione dell’IA in azienda, gli errori da evitare e le competenze chiave

Quando si parla di adozione dell’intelligenza artificiale (IA) nelle aziende si fa spesso riferimento alla consapevolezza degli imprenditori e dei manager, alle competenze e al mismatch tra domanda e offerta e a come l’IA possa rafforzare la competitività delle imprese.

Il più delle volte manca tuttavia un approccio integrato tra questi tre fattori, non solo tutti e tre decisivi per il successo dei casi d’uso in un contesto aziendale ma anche da considerare necessariamente in una logica unitaria e complessiva.

Come dimostra lo studio “Formare l’azienda AI-driven: consapevolezza, competenze e competitività”, realizzato dall’Istituto per la Competitività (I-Com) in collaborazione con Datrix S.p.A.

La consapevolezza nell’adozione dell’IA in azienda

Un’azienda che si approccia per la prima volta all’IA o non è andata oltre uno stadio preliminare deve in primo luogo evitare tre errori comuni.

Il primo è quello di ritenere che l’IA riguardi solo alcuni settori o determinate funzioni aziendali, così come alcuni livelli gerarchici ne siano esclusi. Gli impatti sono certamente variegati (e per questo servono azioni su misura) ma il presupposto di partenza deve essere che tutti i dipartimenti aziendali e coloro che ne sono parte sono interessati dalla rivoluzione in atto. Dopodiché tatticamente può essere utile immaginare un’implementazione in tempi differenziati ma quest’ultima deve necessariamente rientrare all’interno di una strategia unitaria e onnicomprensiva.

A questo impatto generalizzato dell’IA nei processi aziendali segue un secondo errore frequente da evitare: pensare di trovarsi davanti a una sfida di ordine principalmente tecnologico. In realtà, l’adozione dell’IA richiede innanzitutto un cambio culturale e organizzativo, senza il quale i benefici sarebbero di portata estremamente limitata. Dunque, l’adozione dell’IA richiede una valutazione attenta non solo dell’investimento tecnologico, ma anche dei costi organizzativi della trasformazione: processi, responsabilità, competenze, formazione e change management sono condizioni decisive per generare valore.

La portata trasformativa è così ingente e solo in parte di natura tecnologica che non si può immaginare che il primum movens aziendale sia il dipartimento ICT. Non può esserci adozione dell’IA realmente di successo senza il coinvolgimento diretto del vertice aziendale ab origine, per tre ordini di motivi. In primo luogo, perché solo il vertice ha una visione panoramica sull’evoluzione futura dell’azienda e sulle funzioni che potrebbero essere trasformate prioritariamente dall’IA. Inoltre, un processo che implica una ridefinizione profonda e completa dell’organizzazione e dei processi interni non potrebbe essere mai accettata senza che gli input provengano da chi guida l’azienda. Infine, per un’organizzazione e chi ci lavora, a prescindere dal ruolo, riveste un valore segnaletico importante il fatto che la leadership reputi così importante una determinata azione da volerci investire del tempo e farla propria. È dunque importante non solo guidare dall’alto la rivoluzione ma assorbirla personalmente, avendo una buona dimestichezza di base con i suoi tool.

Il gap di competenze nell’adozione IA aziende

Dallo studio I-Com e Datrix emerge in particolare che la carenza di competenze si conferma come il principale ostacolo all’adozione dell’IA sia a livello europeo sia nazionale, indicata dal 70,9% delle imprese UE che non utilizzano tecnologie di IA e dal 58,6% delle aziende italiane che, pur avendone valutato l’adozione, non le impiegano. Il paper rileva che, entro il 2030, 59 lavoratori su 100 avranno bisogno di percorsi di upskilling o reskilling, mentre il 63% dei datori di lavoro considera il divario di competenze il principale ostacolo alla trasformazione aziendale; il cambiamento, però, non riguarda solo i profili tecnici, ma coinvolge sempre più anche competenze manageriali, di business, cognitive, emotive e digitali. La quota di annunci di lavoro su LinkedIn che richiedono “AI literacy” è aumentata di oltre sei volte nell’ultimo anno a livello globale. Anche in Italia si evidenzia una crescente attenzione: le assunzioni legate all’IA aumentano a un ritmo superiore sul totale delle assunzioni.

Senza investimenti adeguati in upskilling, reskilling e accompagnamento organizzativo, i benefici dell’IA rischiano di restare concentrati in una quota limitata di lavoratori e imprese. In questo contesto, la formazione assume un ruolo centrale nell’adozione dell’IA, ma deve essere calibrata sulla struttura e sui bisogni dell’impresa. Nelle grandi aziende può svilupparsi attraverso percorsi multilivello, academy interne, competenze specialistiche e presìdi di governance; nelle PMI deve invece essere più pragmatica, mirata e aderente ai processi reali. In entrambi i casi, l’obiettivo è tradurre le competenze acquisite in un utilizzo effettivo, consapevole e governato degli strumenti di IA, rafforzando produttività, qualità del lavoro e competitività. Tuttavia, l’analisi condotta da I-Com e Datrix sulle ricerche online relativamente alla formazione aziendale in IA mostra una domanda ancora poco sviluppata nei Paesi europei rispetto agli Stati Uniti. Questo dato segnala un possibile disallineamento tra la crescente necessità di percorsi formativi nelle imprese e training aziendale sull’IA, con il rischio di rallentare la diffusione di competenze utili all’implementazione dell’IA.

Governance e competitività nell’uso dell’IA

Le rilevazioni statistiche indicano costantemente come i dipendenti utilizzino l’IA molto di più di quanto non facciano ufficialmente le aziende. Questa asimmetria alimenta il fenomeno della cosiddetta shadow adoption, cioè dell’uso non autorizzato dell’IA nei luoghi di lavoro. Che di fatto determina una rinuncia preventiva da parte dell’azienda ai benefici potenziali derivanti dall’impiego dell’IA a fronte dell’assunzione involontaria di rischi su privacy e sicurezza dei dati, proprietà intellettuale e affidabilità degli output.

Anche per questo motivo è essenziale che ogni impresa si doti di una governance strutturata per l’IA con linee guida chiare per il suo uso all’interno dell’organizzazione aziendale. Il passaggio decisivo, in questa prospettiva, è quello dalla policy alla governance by design. Le policy stabiliscono ciò che è consentito e ciò che è vietato: sono indispensabili, ma da sole non bastano. La governance dell’IA non può restare confinata in un documento. Deve tradursi in un’architettura operativa incorporata nei processi, capace di rendere eseguibili regole, responsabilità e controlli. Questo è particolarmente rilevante nelle applicazioni ad alto rischio, dove la qualità dell’output non dipende soltanto dal modello utilizzato, ma anche dal contesto in cui viene applicato, dai dati disponibili, dai criteri di validazione e dalla competenza delle persone chiamate a interpretare e verificare i risultati.

Perché questo processo si traduca in un guadagno effettivo in termini di competitività, l’utilizzo deve essere guidato dai bisogni dell’azienda. In molti contesti aziendali, infatti, il principale limite non è la disponibilità della tecnologia, ma la capacità di collegarla a decisioni operative, responsabilità organizzative e obiettivi di business. È in questo passaggio che si gioca la differenza tra una fase di semplice sperimentazione e una reale trasformazione dell’impresa. L’esperienza applicativa mostra che l’IA genera valore quando viene impiegata per risolvere problemi specifici, legati a processi critici dell’impresa, e quando è inserita in un quadro di governance chiaro, con responsabilità definite e risultati misurabili. Il valore non deriva quindi dall’adozione dello strumento in sé, ma dalla capacità di collegarlo a bisogni concreti, obiettivi operativi e metriche di impatto.

Dalla sperimentazione IA al valore misurabile

Se la strategia di adozione deve essere unitaria non ha però senso che si provi a fare tutto insieme, con il rischio di provocare crisi di rigetto. Specie nelle realtà più piccole, meglio partire dagli usi più facili da implementare (secondo un tipico modello “pick the low-hanging fruit”) e poi passare ad altri dopo aver validato i risultati preliminari ottenuti. Tuttavia, bisogna anche essere consapevoli che il passaggio dalla fase di sperimentazione a quella di adozione massiva è tutt’altro che agevole. Come evidenziato da McKinsey, quasi due terzi delle organizzazioni si trovano ancora nella fase di sperimentazione o pilota, incapaci di scalare i programmi a livello enterprise. Il passaggio dalla fase 2 (Pilota) alla fase 3 (Rollout Funzionale) rappresenta il momento critico in cui la formazione (upskilling) e la governance diventano i veri colli di bottiglia. È in questo snodo che si determina se il progetto scalerà, generando un impatto misurabile, o se rimarrà un esperimento isolato.

Una delle condizioni decisive per trasformare l’IA da semplice sperimentazione a capacità organizzativa stabile è la possibilità di misurarne l’impatto. L’adozione dell’IA non può essere valutata soltanto in base al numero di strumenti introdotti, di progetti avviati o di persone formate. Deve essere ricondotta a benefici concreti e verificabili: tempo risparmiato, errori ridotti, decisioni migliorate, ricavi incrementati, costi abbattuti e processi resi più robusti. La misurazione del ritorno sull’investimento (ROI) richiede, tuttavia, un approccio disciplinato e realistico. Non tutti i progetti di IA generano automaticamente valore e, soprattutto, non tutti riescono a trasformare il potenziale tecnologico in risultati economici o organizzativi misurabili.

L’obiettivo, quindi, non è semplicemente “fare AI”, ma dimostrare dove e come l’IA produce valore tangibile. Questo richiede di partire dai casi d’uso, associare a ciascuno metriche chiare, stimare costi e benefici, monitorare i risultati nel tempo e verificare se il valore generato viene effettivamente catturato dall’organizzazione. Solo in questo modo l’IA può uscire dalla logica della sperimentazione e diventare una leva stabile di produttività, competitività e innovazione.

Perché serve una formazione IA rivolta ai livelli executive

Costruire un’impresa AI-driven significa superare sperimentazioni isolate e partire da bisogni concreti, casi d’uso prioritari, qualità dei dati, policy interne e aggiornamento continuo delle competenze. In questo quadro, la formazione è una leva cruciale per sviluppare non solo competenze tecniche, ma anche capacità critica, supervisione umana e responsabilità nell’uso dell’IA, trasformandola da semplice tecnologia a leva organizzativa stabile, capace di generare produttività, innovazione e vantaggio competitivo duraturo.

La sfida della formazione sull’IA non è principalmente quantitativa. Non si risolve aumentando il numero di ore erogate, ampliando il catalogo dei corsi disponibili o coinvolgendo una quota crescente di dipendenti in percorsi generalisti. La sfida è soprattutto qualitativa: riguarda chi viene formato, con quale profondità, per quali responsabilità e all’interno di quale visione del cambiamento organizzativo.

In questo quadro emerge con forza la centralità del reskilling e dell’upskilling dei decision maker: imprenditori, manager, direttori di funzione e responsabili di processi critici. È a questo livello, infatti, che si prendono le decisioni sull’adozione dell’IA, si definiscono i workflow, si assegnano le responsabilità, si scelgono gli strumenti e si valutano i risultati. Ed è proprio qui che oggi si concentra uno dei rischi maggiori: introdurre tecnologie avanzate senza una capacità manageriale adeguata a governarne l’impatto sui processi, sulle decisioni e sull’organizzazione del lavoro.

In sintesi, la formazione è la leva che consente di trasformare l’IA da sperimentazione tecnologica a capacità organizzativa stabile. Ma solo con obiettivi chiari da parte dei decisori aziendali – perché adottare l’IA, in quali processi, con quali risultati attesi e con quali responsabilità – l’ingresso dell’IA in azienda può tradursi in benefici concreti.