Come uscire dalle fasi pilota dell’AI, per arrivare a creare valore concreto per l’azienda? In Cassa Depositi e Prestiti (Cdp), è una domanda e un obiettivo che hanno spinto il management ad avviare un programma “che si può sintetizzare in due ricette vincenti: la componente di tecnologia e quella di governance e HR”, come ha spiegato Alberto Storace, head of data and intelligence in Cassa Depositi e Prestiti, nel corso di un recente convegno organizzato dall’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano.
Per avviare questo percorso di evoluzione dell’AI, nella banca di Stato – che si occupa di finanziamenti e investimenti pubblici –, “abbiamo cominciato a costruire una macchina, un motore che ci consentisse di trasformare le nostre sperimentazioni in una fabbrica di use case, di casi d’uso applicativi e pratici dell’AI, quindi uno strumento scalabile, veloce e agile”, sottolinea il manager.
Indice degli argomenti:
Le esigenze urgenti di Cassa Depositi e Prestiti
In ogni processo d’innovazione – e quindi anche per ciò che riguarda la diffusione dell’intelligenza artificiale –, va tenuto conto che una realtà come Cdp deve sempre e subito adempiere a due requisiti molto stringenti: sovranità e sicurezza dei dati.
Essendo una banca di investimenti dello Stato, le cui operazioni sono tenute sotto stretta vigilanza anche da parte dell’Agenzia per la cybersicurezza nazionale, tutte le normative bancarie e tecnologiche – comprese quelle che inquadrano lo sviluppo dell’AI – devono essere assorbite e realizzate nel più breve tempo possibile e spesso prima di quanto facciano molte altre imprese.
Un framework customizzato ibrido, con AI privata
Così, per evolvere e uscire dalle prime fasi pilota di sperimentazione dell’AI e, allo stesso tempo, per rimanere in linea con policy e compliance aziendali, “abbiamo costruito un framework AI customizzato ibrido, parte in cloud e parte on-premise”, rimarca Storace, “dove nel cloud gira tutta la potenza dei dati che non sono sensibili”.
Mentre on-premise – nelle strutture IT e nel data center di proprietà aziendale – “abbiamo costruito un’AI privata, un’infrastruttura con macchine CPU dedicate su cui far girare degli LLM open source sui dati strettamente riservati, quindi garantendo quei principi di sovranità e di sicurezza”.
“Fatta la macchina, trovati l’autista e la benzina“
Una volta “fatta la macchina, abbiamo trovato l’autista”, che è “una governance con un’organizzazione definita per rendere la gestione il più flessibile possibile”.
Quindi, trovato l’autista, “ci mancava la benzina, e la benzina l’abbiamo trovata nell’altra dimensione dell’innovazione, cioè nel fattore umano, nel cambiamento culturale, di cui si parla molto, ma che davvero per noi è stata la benzina necessaria per mettere in moto e poi portare avanti tutto il percorso di sviluppo dell’AI in azienda”.
Come hanno fatto anche questo in Cassa Depositi e Prestiti? “Abbiamo puntato a instillare il valore dell’innovazione all’interno del Dna professionale delle persone, delle risorse umane dell’azienda, per creare ingaggio e coinvolgimento in un engagement che nelle nostre intenzioni avrebbe costituito quella benzina indispensabile per far funzionare la macchina e tutto il resto”, osserva l’head of data and intelligence di Cdp.
I programmi dell’area HR e la chiave di svolta
Per raggiungere questi obiettivi e risultati, l’area HR dell’azienda ha sviluppato un programma, un ecosistema di formazione, che ha coinvolto i vari livelli interni, con in prima fila i manager C-level e del board, da un lato, operatori, funzionari e impiegati, dall’altro.
“È stato creato ad hoc e quindi messo in campo un programma di formazione di AI literacy, che partiva dallo spiegare cosa fosse l’intelligenza artificiale nelle sue varie forme e diramazioni, ma soprattutto – e questa è stata la chiave di svolta – facesse comprendere come una buona applicazione dell’AI migliorasse il livello di rischio operativo e l’economia delle varie attività finanziarie e di business che fa Cassa Depositi e Prestiti”.
L’AI Leader di Cdp: “la combinazione delle due spinte ha fatto boom”
Cdp si occupa di investimenti statali e finanziamenti alle imprese, all’innovazione e all’economia reale del Paese, e “l’applicazione concreta dell’AI, raccontata e fatta vedere a livello executive, ha dimostrato come migliorasse sensibilmente la gestione del rischio e il valore del deal”, rileva il manager alla guida del cambiamento.
Che prosegue: “dall’altra parte del nostro grande bacino di HR e risorse umane, e cioè per quanto riguarda le mansioni e figure più operative, abbiamo sviluppato un programma di formazione che aiutasse la popolazione aziendale a eliminare quel muro di diffidenza che in molti avevano verso l’utilizzo su vasta scala dell’artificial intelligence”.
La combinazione delle due azioni e spinte di formazione e cultura aziendale – su manager e operatori – “ha fatto boom, ha fatto scaturire la benzina a fiotti”. Nel giro di un anno “abbiamo più che raddoppiato le iniziative e applicazioni AI che alimentano la nostra fabbrica di use case. Ancora una volta, la tecnologia è il fattore abilitante, ma è il fattore umano quello che fa accadere le cose”.
Le tre sfide per l’AI nel 2026
Il 2026 “si apre con diverse sfide per l’AI”, ha fatto notare, nel corso dello stesso convegno, Giovanni Miragliotta, direttore dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano. “La prima è trovare un equilibrio tra aspettative e benefici reali dall’adozione”, che spesso si materializzano solo dopo percorsi di implementazione progressivi e personalizzati. Proprio come sta facendo Cdp.
Il secondo punto critico da affrontare e gestire “è proseguire con programmi di ricerca e formazione con la fine delle risorse Pnrr: l’assenza di un piano strategico di finanziamento allo sviluppo dell’AI in Italia rischia di vanificare lo sviluppo degli scorsi anni”. E il richiamo qui va innanzitutto allo Stato e agli interventi pubblici.
La terza sfida, di portata globale, riguarda “la sostenibilità finanziaria degli enormi investimenti in atto, che si aggiungono ai rischi di approcci predatori al profitto, espulsione di persone dal mercato del lavoro, disinformazione e sorveglianza sistematica”. Lo sviluppo dell’AI è quindi destinato a correre e proseguire su un doppio binario parallelo: rischi e opportunità.
