Il contesto attuale dell’intelligenza artificiale in azienda
L’evento online gratuito “Expedition”, in programma dal 4 al 6 novembre, offre percorsi tecnici per i professionisti e focus sui risultati di business per i leader. I casi d’uso dell’AI in azienda non mancano, ma molte iniziative non raggiungono gli obiettivi una volta superata la fase pilota. La differenza tra sperimentazione e valore concreto per l’azienda dipende dal sistema che circonda il modello: dati affidabili, flussi di lavoro governati, supervisione umana e cicli di feedback che migliorano nel tempo.
L’intelligenza artificiale in azienda consiste nell’utilizzo di sistemi di AI per analizzare dati, interpretare informazioni, generare contenuti e intraprendere azioni nei flussi di lavoro aziendali. È particolarmente utile nei processi in cui il lavoro dipende dal riconoscimento di schemi, dalla comprensione del contesto, dalla previsione dei risultati o dalla sintesi di informazioni su una scala o con una velocità difficili da gestire manualmente.
Le ambizioni vs. la realtà
Le aziende non hanno certo ambizioni limitate in materia di AI. Ma trasformare queste ambizioni in valore in produzione si è rivelato più difficile del previsto. Il report MIT del 2025 “State of AI in Business” ha rilevato che, nonostante investimenti aziendali nell’AI generativa per 30‑40 miliardi di dollari, il 95 % delle organizzazioni non registrava alcun ritorno misurabile. La diagnosi del report non era che i modelli fossero incapaci: “La maggior parte dei progetti fallisce a causa di flussi di lavoro fragili, dell’assenza di apprendimento contestuale e del mancato allineamento con le operazioni quotidiane”.
Anche in Italia emergono difficoltà analoghe. Secondo l’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, nel 2025 il 71 % delle grandi imprese italiane aveva avviato almeno un progetto di AI e il 60 % almeno un’iniziativa di AI generativa. Tuttavia, per circa un’azienda italiana su tre che ha avviato progetti di AI, quantificare preventivamente il ritorno sull’investimento (ROI) rimaneva una sfida e solo una grande impresa su cinque utilizzava l’AI in modo pervasivo nelle diverse funzioni aziendali.
Tipologie di approccio AI e loro applicazioni
Questa lacuna è il punto di partenza per comprendere l’AI in azienda oggi. L’AI può supportare un’ampia gamma di attività, dall’analisi dei dati e dall’automazione all’intelligenza documentale, alle previsioni, al supporto alle decisioni e ai flussi di lavoro con Agentic AI. A determinare se queste iniziative producono valore non è il solo caso d’uso, ma il grado di aderenza di ciascuna di esse al problema aziendale, il collegamento a dati affidabili, una governance adeguata e la misurazione rispetto ai risultati realmente importanti per l’organizzazione.
L’utilizzo dell’AI in azienda comprende diversi approcci:
- Machine learning: addestra i modelli su dati storici per classificare, assegnare punteggi, ordinare o fare previsioni, ed è alla base della maggior parte dei casi d’uso predittivi, dal rischio di abbandono al rilevamento delle anomalie.
- AI generativa: utilizza modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per recuperare, comprendere, riassumere e redigere informazioni, risultando adatta a problemi in cui l’input o l’output non è strutturato.
- Analisi predittiva: rileva segnali prospettici dai dati storici e operativi quando un’organizzazione deve agire prima che un risultato sia pienamente visibile.
- Agentic AI: sistemi in grado di pianificare e svolgere sequenze di azioni tramite strumenti approvati e nell’ambito di autorizzazioni definite, eseguendo query sui dati, recuperando documenti, chiamando sistemi esterni e redigendo risposte.
Le capacità che l’AI offre per affrontare i problemi aziendali si sono ampliate più rapidamente di quanto la maggior parte delle organizzazioni sia riuscita ad assimilare. Lo stesso vale per la tecnologia.
Il ruolo del “sistema intorno al modello”
Ciò che accomuna tutti questi approcci è la dipendenza dal sistema che circonda il modello. Le pipeline di dati, i controlli degli accessi, il livello semantico, il processo di valutazione, il percorso di distribuzione e le integrazioni del flusso di lavoro che circondano il modello sono gli elementi che determinano se un’iniziativa di AI produce risultati in produzione. Sono anche gli aspetti in cui la maggior parte delle implementazioni investe troppo poco.
L’AI aumenta l’efficienza, riduce i costi e accelera l’acquisizione di insight, ma il vantaggio principale consiste nel liberare le persone da attività ripetitive e tediose, permettendo loro di applicare il proprio giudizio alle decisioni che plasmano l’azienda.
Casi concreti di valore prodotto
Quando l’AI viene implementata correttamente, con dati adeguati, un processo in grado di agire sui risultati prodotti dal modello e un ciclo di feedback che lo migliora nel tempo, cambia anche l’economia delle attività che in precedenza non potevano scalare. Ecco alcuni esempi.
Spark New Zealand utilizza Snowflake per unificare le proprie funzionalità di gestione dei dati e alimentare “Brain”, una piattaforma decisionale basata sull’AI che contribuisce a proporre il messaggio giusto al cliente giusto al momento giusto. Grazie all’accesso ai dati in batch e in tempo reale tramite Snowflake, Spark può prevedere con maggiore precisione quali clienti sono prossimi all’acquisto e personalizzare le esperienze di marketing, mentre la stessa data foundation di AI e machine learning si estende ad aree come la forza lavoro e la supply chain. Il risultato: prestazioni delle campagne fino a 20 volte superiori.
Altri settori traggono vantaggio da approcci simili:
- Nel retail, l’AI analizza pattern di acquisto per ottimizzare gli stock e ridurre gli stock‑out.
- Nel settore finanziario, modelli predittivi identificano comportamenti fraudolenti in tempo reale, riducendo le perdite del 30 %.
- Nel manufacturing, l’Agentic AI coordina robot e sistemi IoT per ottimizzare la programmazione della produzione, aumentando il throughput del 15 %.
Business intelligence evoluta
La business intelligence tradizionale si basava su report e dashboard, utili per monitorare metriche note, ma lente nel rispondere a domande non previste al momento della creazione della dashboard. Ogni domanda successiva che esula dalle viste esistenti richiede un analista, l’esecuzione di una query e un’attesa.
L’analisi dei dati in linguaggio naturale governata cambia questa dinamica: chi opera nell’azienda pone domande in linguaggio comune e riceve risposte derivate da metriche approvate e definizioni aziendali, senza dover inviare una richiesta o attendere un report personalizzato. Chi si trova più vicino a una decisione può analizzarla direttamente, modificando sia la velocità sia la qualità dell’analisi che la supporta.
Automazione dei flussi di lavoro con AI
La maggior parte dei flussi di lavoro aziendali include un passaggio in cui l’azione successiva dipende dall’interpretazione del contenuto di una richiesta, anziché dall’applicazione di una regola fissa. Ad esempio, una richiesta di approvvigionamento richiede la lettura del testo contrattuale per determinare se un fornitore è idoneo. Una richiesta di assistenza da parte di un cliente richiede la comprensione della cronologia dell’account per determinare quale risposta sia appropriata.
Questi passaggi rallentano i processi non perché siano difficili, ma perché assemblare il contesto corretto richiede tempo. L’automazione basata sull’AI risolve questo problema svolgendo il lavoro di raccolta che precede la valutazione: identifica le informazioni necessarie, le recupera da fonti strutturate e non strutturate, applica la logica aziendale e prepara una raccomandazione per la revisione. Il passaggio umano rimane, ma arriva con il contesto già assemblato.
Una parte significativa delle conoscenze aziendali risiede in forma non strutturata, ad esempio in contratti, policy, trascrizioni delle interazioni con l’assistenza, report di ricerca e documenti normativi. Gli LLM, spesso abbinati a sistemi di ricerca semantica o di recupero delle informazioni, rendono accessibili questi contenuti in modi che la ricerca per parole chiave non consente: riassumendo documenti lunghi, estraendo clausole specifiche, confrontando versioni e rispondendo a domande basate su un corpus di conoscenze interne.
Best practice per portare l’AI in produzione
Per superare le barriere evidenziate dal MIT e dall’Osservatorio AI, le organizzazioni dovrebbero adottare un approccio strutturato:
- Governance dei dati: definire standard di qualità, tracciabilità e sicurezza per garantire dati affidabili.
- Integrazione nei processi: mappare i flussi di lavoro esistenti e inserire i punti di decisione AI dove generano il massimo impatto.
- Cicli di feedback continui: monitorare le performance del modello, raccogliere feedback umano e riaddestrare periodicamente.
- Misurazione del valore: stabilire KPI chiari (costi risparmiati, tempo ridotto, incremento di revenue) prima del lancio.
- Formazione del personale: creare competenze trasversali tra data scientist, ingegneri di dati e stakeholder di business.
Seguendo queste linee guida, le imprese aumentano le probabilità di trasformare le sperimentazioni in risultati tangibili, chiudendo il divario tra promesse tecnologiche e impatto reale.
Conclusioni
L’AI è ormai una componente strategica per le aziende che vogliono rimanere competitive. Tuttavia, il semplice investimento in modelli avanzati non è sufficiente: è necessario costruire un ecosistema solido che includa dati di alta qualità, governance rigorosa, processi operativi integrati e meccanismi di apprendimento continuo. Solo così le iniziative AI potranno passare dalla fase pilota a quella di produzione, generando valore misurabile e sostenibile nel tempo.