Come introdurre l'AI in azienda: dai processi alle persone

Negli ultimi dodici mesi abbiamo incontrato oltre 200 aziende e la realtà è ben diversa da quella raccontata online: le realtà che hanno davvero integrato l'AI sono ancora poche, spesso frenate dal timore di ammettere che non è così semplice come sembra.

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L'AI in azienda: un approccio basato sull'esperienza reale

Introdurre l'AI in azienda sembra oggi la formula magica che tutti giurano di possedere, pur rimanendo spesso introvabile. La verità che abbiamo riscontrato, incontrando oltre 200 aziende nell'ultimo anno, è che le realtà capaci di adottarla concretamente sono ancora poche; tuttavia, poiché ammettere di non utilizzare l'AI è percepito quasi come un segnale di arretratezza, quasi nessuno osa parlarne apertamente. In questo articolo vi raccontiamo alcuni punti chiari e oggettivi che abbiamo visto aiutare le imprese e che continuiamo a sviluppare con i nostri clienti per trasformare l'innovazione in valore reale.

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1. Non è una questione di tecnologia, ma di persone

Non dobbiamo pensare all'AI semplicemente come all'ennesimo software da aggiungere al nostro arsenale tecnologico, ma piuttosto come a un sistema capace di ottimizzare profondamente il lavoro che già portiamo avanti ogni giorno. Proprio per questo motivo, il cambiamento non può mai partire dalla scelta della tecnologia in sé, ma deve nascere dall'individuazione del processo corretto e delle persone giuste che lo governano. Una volta identificato il flusso di lavoro su cui intervenire, l'intelligenza artificiale entra in gioco come un abilitatore che permette di migliorarlo o, in certi casi, di stravolgerlo completamente, con l'unico obiettivo di raggiungere lo stesso traguardo aziendale in modo più efficace.

Siamo consapevoli che questa rappresenti una delle fasi più complesse dell'intero percorso, poiché richiede una sintesi tra competenze di processo e competenze tecnologiche che spesso, purtroppo, risiedono in dipartimenti o aziende diverse. Spesso i leader aziendali faticano a unire queste due visioni, portando a progetti che rimangono confinati alla fase di test senza mai generare un impatto reale.

Proprio per facilitare questo incontro e superare le barriere iniziali, abbiamo deciso di rendere il percorso al nostro laboratorio completamente gratuito. Il nostro obiettivo è permettere a tutte le imprese di compiere questo primo passo insieme a noi, offrendo uno spazio dove scegliere il processo ideale, studiare come modificarlo e testare concretamente se l'intelligenza artificiale sia effettivamente in grado di raggiungere il risultato sperato.

Con questo a mente, i migliori posti dove cercare i primi processi da automatizzare sono nel backoffice o comunque processi che hanno ancora a che fare con molti documenti strutturati e un processo più o meno standard che alle persone sembra ripetitivo e a basso valore aggiunto.

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2. Scegliere il processo giusto (le "Low Hanging Fruits")

Scegliere il processo giusto da cui partire non è un'operazione banale, ma esistono alcuni parametri fondamentali che possono aiutarci a stringere il cerchio e a non disperdere energie. Secondo la nostra esperienza, gli elementi da tenere sotto controllo sono principalmente due. Da un lato, è essenziale selezionare un ambito gestito da persone che siano realmente pronte al cambiamento e che sentano l'esigenza di risolvere un problema chiaro e ben definito. Dall'altro, è opportuno individuare un processo che non sia eccessivamente complicato, ma che sia in grado di restituire un risultato tangibile e misurabile in tempi brevi.

Questo secondo punto serve a sottolineare un aspetto cruciale: come per ogni novità, la parte più difficile è rompere il ghiaccio e iniziare, ma una volta acquisita familiarità con la tecnologia, compiere i passi successivi diventa molto più naturale. Per garantire la buona riuscita dell'integrazione, suggeriamo quindi di concentrarsi su quelli che vengono definiti "low hanging fruits", ovvero quei processi più facili da sistemare che permettono di validare subito il valore dell'investimento.

Se dovessimo dare alcuni consigli pratici su dove guardare, diremmo di cercare tutte quelle attività che hanno a che fare con la gestione di volumi significativi di documenti testuali, preferibilmente scritti a macchina. Si tratta spesso di processi ripetitivi che però richiedono ancora una forma di sintesi o di controllo umano per funzionare correttamente. Esempi molto concreti che vediamo quotidianamente riguardano l'inserimento automatico di dati da documenti come i DDT all'interno dei software gestionali, l'analisi documentale massiva o i vari check di controllo qualità. I modelli di intelligenza artificiale generativa sono oggi estremamente evoluti e performanti proprio nella comprensione del testo, ed è per questo motivo che spesso si sceglie di avviare il percorso aziendale partendo proprio da queste applicazioni.

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3. L'importanza della privacy e della sovranità del dato

Anche se abbiamo sottolineato che la tecnologia non è l'unico elemento a determinare il successo di un progetto di intelligenza artificiale, è comunque fondamentale saper distinguere tra i provider che offrono garanzie di sicurezza e quelli che, invece, vanno guardati con una certa cautela. Le scelte infrastrutturali hanno infatti un impatto diretto sulla protezione dei dati e sulla privacy, due temi che oggi rappresentano le preoccupazioni principali per la maggior parte delle aziende.

Come regola generale, tendiamo a considerare preferibile l'utilizzo di modelli open source, poiché garantiscono una trasparenza decisamente superiore su ciò che accade realmente al dato all'interno del sistema. D'altro canto, bisogna essere realisti: può essere più complesso ottenere da questi modelli le medesime prestazioni che caratterizzano le soluzioni closed source. Inoltre, non va sottovalutata la sfida tecnica rappresentata dalla necessità di disporre di un hardware dedicato dove far girare correttamente queste architetture, un requisito che richiede competenze e investimenti non scontati.

Proprio per queste ragioni, suggeriamo solitamente di collaborare con partner come IBM e AWS. Si tratta dei due principali provider che hanno scelto strategicamente di puntare su piattaforme sicure nate per ospitare e gestire diversi modelli, inclusi quelli open source, invece di limitarsi a promuovere un unico modello proprietario chiuso. Questo approccio permette di costruire un perimetro di protezione molto più robusto attorno alle informazioni aziendali, offrendo al contempo la flessibilità necessaria per scalare le applicazioni in modo sicuro e conforme alle normative.

In conclusione, l'integrazione dell'intelligenza artificiale non deve essere una rincorsa affannosa all'ultima novità, ma un percorso multidisciplinare fatto di strategia, revisione dei modelli operativi e attenzione costante al fattore umano. Il successo dipende dalla capacità di passare dagli esperimenti isolati a una produzione reale e scalabile, mettendo sempre in sicurezza il patrimonio di dati dell'azienda. Il nostro laboratorio rimane un punto di riferimento aperto e gratuito per tutte le realtà che desiderano iniziare questo viaggio con il supporto necessario, trasformando una tecnologia complessa in un'opportunità concreta di crescita.

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Conclusione

Dalla nostra esperienza abbiamo capito che il percorso dell'intelligenza artificiale è, prima di tutto, una rivoluzione umana e non solo tecnologica. Finalmente abbiamo l'opportunità di reimmaginare i nostri processi e le nostre aziende, liberandoci da quegli schemi ormai vecchi e arrugginiti che troppo spesso rallentano le operazioni di tutti i giorni.

L'adozione dell'AI non deve essere vista come una minaccia alla nostra operatività, ma come l'occasione per tornare a mettere le persone al centro del lavoro, permettendo loro di concentrarsi su quel know-how di processo che storicamente rende le eccellenze italiane competitive nel mondo. Puntare sull'intelligenza collettiva significa usare la tecnologia come un potenziatore delle capacità umane, non come un loro sostituto.

Proprio per questo motivo, il nostro laboratorio rimane aperto e gratuito: vogliamo offrire alle aziende un luogo fisico e mentale dove compiere il primo passo senza i rischi economici di un investimento al buio. È un'opportunità concreta per confrontarsi, testare le proprie idee e definire insieme una roadmap che sia, finalmente, realistica e sostenibile per la vostra realtà.

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