L’Intelligenza Artificiale – AI – è ormai una risorsa strategica per le aziende, ma trasformarla in un vantaggio competitivo efficace per le organizzazioni che l’adoperano richiede più di un semplice entusiasmo tecnologico.
Secondo Jennifer Belissent, Principal Data Strategist di Snowflake, il passaggio dalla sperimentazione a progetti scalabili e sostenibili è un percorso complesso, spesso ostacolato da disallineamenti organizzativi, carenze nella governance dei dati e incertezze sui costi. Tuttavia, chi ha già affrontato questa transizione dimostra che i risultati giustificano gli sforzi.
Come si ottiene un’AI efficace?
Le fasi critiche dell’implementazione per un’AI efficace
Le aziende che hanno implementato con successo l’AI seguono uno schema ricorrente, partendo dalla creazione di consapevolezza interna fino all’integrazione profonda nei processi decisionali. Questo percorso si articola in diverse tappe fondamentali, ognuna delle quali richiede un approccio specifico.
L’evangelizzazione: la cultura dei dati
Prima di poter sfruttare l’AI, come specifica meglio Jennifer Belissent, è essenziale che tutta l’organizzazione comprenda il suo potenziale. Ogni reparto genera o utilizza dati in modo diverso. Un cassiere che registra una vendita produce informazioni cruciali per la gestione dell’inventario, mentre un team di vendita potrebbe sfruttare l’AI per ottimizzare le relazioni con i clienti. Senza una comprensione di base, però, errori apparentemente banali – come una catalogazione errata – possono minare l’affidabilità dell’intero sistema.
L’importanza della formazione è tale che l’EU AI Act la rende obbligatoria, imponendo a fornitori e utilizzatori di investire nell’alfabetizzazione digitale. Questo aspetto è particolarmente rilevante in contesti dove l’AI influenza decisioni critiche, come nella logistica o nelle risorse umane.
L’importanza della sperimentazione per meglio affinare la strategia
Con una base culturale solida, le aziende iniziano a sperimentare. Sandbox dedicate e hackathon aiutano a identificare casi d’uso promettenti, ma non tutte le idee si rivelano vincenti. Secondo Harvard Business Review, l’80% dei progetti AI non supera la fase pilota. Questo dato, spesso interpretato come un fallimento, riflette in realtà un processo di selezione necessario.
Le organizzazioni più mature sanno che è fondamentale concentrarsi sui progetti allineati agli obiettivi aziendali e fattibili dal punto di vista tecnico ed economico. In questa fase, la stima del Return of Investment diventa un elemento chiave per decidere quali iniziative meritano ulteriori investimenti.
La messa in opera dell’Intelligenza Artificiale
Il passaggio alla produzione richiede un coordinamento rigoroso tra IT e business, afferma Jennifer Belissent. La standardizzazione di processi e policy non solo garantisce la conformità con normative come l’EU AI Act, ma crea anche un’infrastruttura riutilizzabile per progetti futuri.
Alcuni esperti vedono la regolamentazione come un alleato inaspettato. L’obbligo di catalogare i rischi e documentare i processi migliora la trasparenza e, paradossalmente, stimola la collaborazione tra reparti che tradizionalmente operano in silos.
L’AI come parte del DNA aziendale
Per ottenere un impatto duraturo, l’AI deve smettere di essere uno strumento di nicchia e diventare accessibile a tutta l’organizzazione. Alcune aziende hanno già dimostrato come fare. Air Canada, per esempio, ha istituito degli InfoForum che riuniscono team operativi e decisionali, garantendo che l’uso dei dati sia allineato alle esigenze concrete del business. Allo stesso modo, IATA ha creato un gruppo di lavoro sull’AI generativa che include sia data scientist che stakeholder non tecnici, democratizzando l’accesso alla tecnologia.
La vera trasformazione avviene quando l’AI cessa di essere un progetto pilota e diventa parte integrante del processo decisionale. Questo richiede un impegno continuo nella formazione e nella condivisione di best practice, sia all’interno dell’azienda che a livello di ecosistema.
Preparare il terreno per il successo dell’Intelligenza Artificiale
Garantire l’accesso a dati di qualità è il primo passo per ottenere un’AI efficace. Le stime dell’IDC indicano che il 90% dei dati aziendali è non strutturato, il che significa che rompere i silos informativi diventa una priorità assoluta. Allo stesso tempo, la pianificazione deve essere flessibile: pur avendo una roadmap chiara, bisogna essere pronti ad adattarsi a nuove opportunità o sfide emergenti.
Definire obiettivi misurabili è altrettanto importante. Per ogni progetto, è necessario chiedersi quale problema concreto si intende risolvere e come verrà misurato il successo. Questo approccio, comune in altri ambiti tecnologici, è spesso trascurato quando si parla di AI.
La collaborazione con l’ecosistema più ampio – inclusi partner e clienti – può portare a dati più ricchi e ridurre rischi come i bias algoritmici, afferma Jennifer Belissent, Principal Data Strategist di Snowflake. Infine, documentare il percorso, inclusi successi e fallimenti, crea una base di conoscenza che può accelerare i progetti futuri.
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