L’intelligenza artificiale è diventata la parola magica che compare in ogni riunione strategica. Tutti ne parlano, pochi la usano davvero, pochissimi la trasformano in valore concreto. Non è colpa della tecnologia: spesso il problema è il percorso. L’AI funziona quando l’azienda la avvicina con metodo.
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Investimenti record e rischio bolla: cosa conta davvero per le aziende
Gli investimenti in AI delle Big Tech nel 2025 hanno raggiunto cifre vertiginose, con stime che oscillano tra i 364 e i 405 miliardi di dollari, più che raddoppiati rispetto al 2023. Amazon, Microsoft, Alphabet e Meta da sole hanno alzato le loro previsioni di spesa a 364 miliardi. Per dare un’idea della scala: è il triplo di quanto l’intera Unione Europea investe in ICT e digitale, tanto che analisti ed economisti parlano apertamente di “bolla dell’AI”, paragonandola o addirittura superando la bolla dot-com degli anni ’90.
Mercati finanziari e bolle speculative a parte, resta un dato di fatto incontestabile: questa tecnologia è qui, ora, e permea l’esperienza digitale di tutti noi ogni singolo giorno. Evitarla o, peggio ancora, rimandarla a “quando saremo pronti” significa solo posticipare il momento in cui la nostra organizzazione diventerà obsoleta rispetto a chi invece ha già iniziato a potenziare processi, ridurre costi e accelerare decisioni. Non si tratta di inseguire la moda tecnologica del momento, ma di riconoscere che il panorama competitivo sta cambiando, e velocemente.
L’intelligenza artificiale in azienda si ferma spesso ai pilot
Eppure, farlo non è semplice. La vastità di tecnologie disponibili è impressionante, quasi paralizzante. Si parte con l’entusiasmo di chi ha finalmente deciso di fare il grande passo, ma basta il primo ostacolo per fermarsi: un pilot che non decolla, dati che non ci sono, resistenze interne che non si erano previste. Ed è esattamente qui che si consuma il destino evidenziato da un recente studio del MIT: solo il 5% dei progetti pilota di AI sta effettivamente creando valore misurabile, mentre la stragrande maggioranza rimane bloccata senza alcun impatto sul conto economico.
Partire dal problema: dove l’intelligenza artificiale in azienda crea valore
Ecco qualche consiglio e soprattutto qualche errore già affrontato da non ripetere per chi si sta lanciando adesso in questo mondo.
Prima ancora di parlare di modelli, vendor e budget, l’azienda deve capire quali processi meritano l’AI. Individuare inefficienze, flussi ripetitivi, attività a basso valore aggiunto o decisioni che potrebbero essere supportate dai dati.
Eliminare la carta, i fogli di Excel compilati a mano, la lentezza di operazioni anche basiche come il report di una riunione.
Creare interfacce di comunicazione che semplificano l’accesso ai dati e alle procedure. Sono i casi d’uso reali che meritano di essere affrontati prima ancora di scegliere il budget, il fornitore o le tempistiche.
Iniziamo da misurarli così da avere alla fine una chiara visione dell’impatto. Oggi ci metto 3 giorni, punto a metterci 3 ore. A questo punto l’investimento inizia a farsi molto meno astratto.
Ogni progetto di AI di successo nasce da un’esigenza reale: un processo lento, un costo ricorrente, un’opportunità non sfruttata. Identificare i punti di frizione è più utile che partire alla caccia dell’ultima moda tecnologica. La domanda giusta è: “Dove potremmo creare più valore se avessimo più dati, più precisione o più automazione?”.
Prima dei modelli: maturità e governance dei dati
L’AI lavora bene in base ai dati che riceve. Ricordate il vecchio detto dell’IT: “garbage in, garbage out”? Se inserisci spazzatura, ottieni spazzatura. L’AI non solo risponde a questa regola aurea ma, anzi, la amplifica.
L’AI è matematica sofisticata. E la matematica ha bisogno di dati ordinati, accessibili e affidabili.
Prima di lanciarsi nello sviluppo, conviene verificare:
- quanto sono puliti i dati,
- quanto sono completi,
- chi li controlla,
- come vengono protetti,
- se rispettano norme e policy interne e normative come GDPR e NIS2
Un modello addestrato su dati caotici restituisce risultati caotici. Meglio scoprirlo subito.
Selezione casi d’uso: impatto, fattibilità e velocità
Non tutto richiede l’AI. E non tutti i progetti sono adatti a partire. Una buona pratica è creare una breve lista di possibili casi d’uso e valutarli secondo tre parametri che riassumono il ritorno sull’investimento: impatto sul business, fattibilità tecnica e velocità di realizzazione.
Il punto d’arrivo è trovare un piccolo progetto che può dimostrare valore in tempi rapidi.
Come scegliere l’approccio tecnologico senza inseguire l’hype
L’ecosistema AI offre soluzioni pronte all’uso, modelli personalizzabili e piattaforme per costruire sistemi su misura. Non esiste la scelta “giusta” in assoluto: esiste quella coerente con le risorse, la cultura e la strategia aziendale.
Meglio evitare la tentazione del “facciamo tutto in casa” se mancano competenze e tempi; meglio evitare il “compriamo il giocattolo più costoso” se non risolve problemi veri.
La scelta deve allinearsi alla strategia aziendale, non alle mode tecnologiche.
Risorse utili prima di partire
Alcune risorse utili prima di partire:
- Microsoft, “Design systems for the AI era”: vision e principi per sistemi adattivi (agenti, azioni, controlli dinamici) e componenti con token, kit Figma e componenti per web/iOS/Android. Ottimo se l’ecosistema è Microsoft 365/Copilot.
- Google PAIR, People + AI guidebook: framework pratico per progettare prodotti AI human centered.
- IBM, Carbon for AI + Design for AI: estensione visuale e comportamentale per rendere riconoscibile la presenza dell’AI con guida etica e fondamenti di AI UX. Perfetto per trasparenza e fiducia.
- OpenAI – ChatGPT Apps UI Guidelines: linee guida per UI, component library e design tokens: utile se progettate esperienze embedded nel flusso conversazionale.
- Nielsen Norman Group – AI UX study guides & heuristics: best practice su paradigmi conversazionali e uso dell’AI in UX; buone checklist per valutazioni di usabilità prima del rilascio.
Il team per l’intelligenza artificiale in azienda: ruoli e change management
Per fortuna le persone sono ancora importanti. L’AI funziona quando collaborano:
- competenze tecniche (AI Product Owner, Data Scientist, ML Engineer)
- competenze di dominio (chi conosce il processo da migliorare)
- IT e sicurezza
- management
Da non dimenticare mai il ruolo fondamentale del change management per evitare resistenze interne. Spiegare perché la stiamo introducendo, come crea valore, come usarla e non esserne usati. Magari per voi è lampante, ma è importante dedicare la giusta attenzione a farla comprendere a tutti.
Un’iniziativa AI efficace mette insieme chi conosce i dati, chi conosce la tecnologia e chi conosce il business. Data scientist, ML engineer, responsabili di processo, IT, sicurezza, compliance: tutti giocano un ruolo fondamentale.
Misurare, mettere in produzione e scalare: dal progetto alla capacità
Come suggerisce il report del MIT forse è bene smettere di pensare a progetti pilota. Forse è meglio, una volta identificato un caso d’uso reale, definirne un perimetro, limitarlo e identificare delle metriche chiare: costi risparmiati, tempo ridotto, precisione migliorata, soddisfazione degli utenti.
Metriche e prove interne per ottenere buy-in
Un primo progetto controllato evita sprechi e crea “prove” interne per ottenere buy-in aziendale e un chiaro ritorno dell’investimento, dove si fissano metriche semplici: risparmio di tempo, riduzione degli errori, costi evitati, aumento della soddisfazione degli utenti.
Se il progetto porta prove solide, il resto dell’azienda sarà più propenso a supportarne l’estensione. Ma anche se non le porta, si possono identificare le frizioni per poi migliorare nelle iterazioni successive.
Governance e sicurezza: rischi, proprietà, reputazione
Una buona governance rende l’AI affidabile e sostenibile nel tempo. Mettere un modello in produzione richiede cura: monitoraggio continuo, gestione dei bias, controlli di sicurezza, procedure di aggiornamento. Trascurare questi aspetti significa ritrovarsi con un sistema che degrada o, peggio, genera rischi.
Di chi è la proprietà del software? Dove finiscono i miei dati e vanno ad alimentare data lake esterni alla mia organizzazione? Ci sono rischi di sicurezza? Gli output o eventuali errori possono compromettere la mia reputazione? Queste sono le principali domande da porsi.
Inoltre, è importante conoscere le normative: per fortuna l’Europa ci aiuta avendo convogliato questi temi nell’AI Act.
Per garantire l’affidabilità e la sostenibilità dell’Intelligenza Artificiale in azienda, è fondamentale: monitorare costantemente le performance dei modelli, gestire attivamente i rischi legati a dati e processi, definire ruoli e responsabilità chiare, adottare procedure strutturate per l’aggiornamento dei modelli e implementare controlli rigorosi per individuare e correggere bias e garantire la qualità degli output.
Formazione e adozione: evitare l’uso ‘a caso’
L’AI è efficace solo se gli utenti la usano. L’AI non si impone, si accompagna. Le persone devono capire come funziona, quando usarla, quando evitarla e a chi rivolgersi in caso di dubbi. Altrimenti si formeranno su Instagram e TikTok.
La formazione non è un passaggio finale, è parte integrante del progetto: un team fiducioso e competente usa la tecnologia meglio e con maggiore responsabilità, sicurezza e consapevolezza.
Quando si ha dimostrato efficacia, è il momento di crescere: estendere il caso d’uso ad altri reparti, collegarlo ad altri sistemi, inserire nuovi modelli, costruire una roadmap più ampia.
La scalabilità è il tratto che distingue l’esperimento dal cambiamento strutturale.
In questa fase è importante fare i conti sull’affidabilità della soluzione e la sostenibilità, anche in termini di costi e ritorno dell’investimento.
Cultura data-driven: l’intelligenza artificiale in azienda come percorso continuo
L’AI non è un progetto: è un percorso. L’AI è un percorso continuo fatto di miglioramenti, aggiornamenti, nuove idee e nuove esigenze. Le organizzazioni che la adottano con successo non la considerano un progetto temporaneo, ma una capacità strategica da coltivare nel lungo periodo.
