L’adozione dell’intelligenza artificiale rappresenta una delle linee evolutive più rilevanti per il tessuto imprenditoriale contemporaneo, ma il suo inserimento solleva interrogativi complessi che vanno ben oltre la semplice scelta di una piattaforma informatica. Per comprendere la reale portata di questa trasformazione, è necessario analizzare in che modo l’integrazione dell’AI nei processi aziendali agisca sia come acceleratore di efficienza sia come fattore di riorganizzazione interna delle attività operative.
Su questi temi si è concentrata l’attenzione e il contributo di Leonardo Marazzi, Digital Transformation and AI Leader della BU Digital di BlueIT, nel corso dell’intervista gestita nell’ambito del convegno Tech Excellence organizzato da Nextwork360. In particolare, attraverso l’esame delle dinamiche organizzative e di specifici casi di studio industriali, è emersa dalla conversazione la necessità di un mutamento strutturale nell’approccio strategico all’innovazione.
Indice degli argomenti:
Il ribaltamento del paradigma tecnologico nell’era digitale
L’introduzione di soluzioni tecnologiche all’interno delle organizzazioni ha storicamente seguito un percorso lineare, caratterizzato, ad esempio, dall’acquisto di pacchetti applicativi predefiniti. L’esperienza aziendale consolidata si è sviluppata per decenni su flussi di lavoro “preimpostati” dai fornitori di tecnologia, a cui la gestione del lavoro doveva necessariamente uniformarsi per poter utilizzare lo strumento. Con l’avvento dei sistemi intelligenti, questo modello ha cessato di essere funzionale, determinando un’inversione radicale delle priorità strategiche per qualunque impresa intenda investire nell’innovazione.
Dalla passività del software alla riprogettazione dei flussi
Secondo l’analisi di Leonardo Marazzi, il nucleo della trasformazione risiede proprio nella rottura definitiva con i vecchi schemi di implementazione digitale. «In passato siamo stati abituati a introdurre un prodotto, e questo prodotto andava a definire come noi lavoravamo all’interno delle nostre aziende», spiega il BU Leader di BlueIT evidenziando il limite storico dell’automazione tradizionale.
L’inserimento dell’AI nei processi aziendali richiede invece un’attitudine proattiva e progettuale da parte del management. Le imprese non possono più limitarsi a installare un tool sperando che risolva autonomamente le inefficienze interne.
Al contrario, la tecnologia obbliga i decisori aziendali a pianificare in anticipo le modalità operative desiderate, ridefinendo l’architettura dei flussi di lavoro prima ancora di selezionare l’infrastruttura di calcolo o i modelli algoritmici. Questa inversione di tendenza richiede di ripensare e immaginare i flussi futuri, stabilendo a monte l’impatto che questi avranno sulla struttura complessiva dell’organizzazione.
La necessità di agire sempre sulla base di una visione di insieme
La transizione verso modelli operativi automatizzati non è priva di ostacoli, e le percentuali di insuccesso nei progetti di digitalizzazione rimangono elevate quando manca una visione d’insieme. Marazzi osserva che la causa principale del fallimento di molte iniziative risiede nell’incapacità di coordinare i diversi fattori che compongono l’ecosistema aziendale. L’introduzione delle tecnologie richiede una combinazione di tre elementi essenziali: una profonda competenza tecnologica, una solida conoscenza dei processi interni e la capacità di governare il cambiamento sul piano umano.
L’errore più comune consiste nel focalizzarsi unicamente sulle specifiche tecniche dell’algoritmo, trascurando l’impatto che lo strumento avrà sulle mansioni quotidiane dei dipendenti e sulle strategie commerciali. Se le persone non vengono guidate nella transizione e se i processi non vengono strutturati per accogliere i nuovi dati, l’investimento tecnologico rischia di trasformarsi in una spesa priva di ritorni tangibili.
Un metodo strutturato per guidare la trasformazione organizzativa
Per mitigare i rischi legati all’adozione di soluzioni non collaudate, il mercato richiede metodologie rigorose e percorsi di validazione capaci di dimostrare il valore reale dell’innovazione prima del suo dispiegamento operativo. Nel corso del 2024, BlueIT ha formalizzato questo approccio attraverso l’inaugurazione di un laboratorio dedicato all’intelligenza artificiale, concepito specificamente con l’obiettivo di semplificare e velocizzare il percorso di inserimento delle nuove tecnologie nelle imprese, riducendo le incertezze decisionali.
La validazione empirica su duecentocinquanta imprese
La strutturazione del percorso metodologico non si basa su presupposti teorici, ma attinge a un ampio bagaglio di esperienze sul campo. Negli ultimi due anni, il team guidato da Marazzi ha incontrato circa 200 imprese, sviluppando una storicità approfondita che permette di mappare le reali esigenze del mercato e i colli di bottiglia ricorrenti nelle diverse filiere industriali. Questo osservatorio consente di avviare il percorso di consulenza mostrando alle aziende clienti i fattori che stanno già producendo risultati concreti all’interno del panorama produttivo, isolando le soluzioni mature da quelle che, per complessità o immaturità dei sistemi, è preferibile rimandare a fasi successive dello sviluppo aziendale.
Dalla firma dell’accordo di riservatezza alla demo reale
Il percorso operativo si articola in una sequenza di tre incontri strategici, volti a personalizzare l’applicazione dell’AI nei processi aziendali.
Dopo una prima fase di allineamento sulle migliori pratiche di mercato, il secondo incontro entra nel merito delle specificità operative dell’organizzazione interessata. In questa fase, la tutela del patrimonio informativo dell’azienda viene garantita attraverso la sottoscrizione formale di un accordo di non divulgazione (non-disclosure agreement). Questo passaggio legale permette ai tecnici di analizzare nel dettaglio i flussi di lavoro e la qualità dei dati proprietari senza esporre l’azienda a rischi di data entry o violazioni della riservatezza.
Il terzo e ultimo incontro culmina con la presentazione di una dimostrazione pratica e funzionante, appositamente sviluppata sui dati reali del cliente. La demo ha il duplice scopo di comprovare l’efficacia della tecnologia applicata ai flussi specifici e di quantificare il valore economico e operativo che la soluzione è in grado di generare una volta inserita a regime nel flusso di business.
I quattro pilastri della stabilità operativa dell’AI
L’ottenimento di un prototipo funzionante rappresenta solo il punto di partenza di un percorso di trasformazione che deve dimostrarsi sostenibile e profittevole nel lungo periodo. Marazzi individua quattro direttrici fondamentali che devono guidare le imprese nelle fasi successive allo sviluppo iniziale, garantendo che i sistemi implementati rimangano efficienti, sicuri e allineati agli obiettivi aziendali.
Gestione del cambiamento e infrastruttura di supporto
Il primo pilastro è rappresentato dall’adozione continuativa, un fattore strettamente legato alla gestione delle risorse umane. Il supporto al personale non può esaurirsi nei giorni immediatamente successivi al rilascio del software, ma deve configurarsi come un affiancamento costante nel corso degli anni, assicurando che i lavoratori acquisiscano piena familiarità con i nuovi strumenti e consolidino l’uso del tool.
Il secondo pilastro riguarda la scelta e la definizione della tecnologia abilitante. Pur riconoscendo che l’importanza principale del progetto risiede nel risultato economico e nell’ottimizzazione del flusso, è indispensabile stabilire un’architettura tecnologica di supporto che sia solida, scalabile e perfettamente integrabile con i sistemi informatici già presenti all’interno dell’azienda.
Il controllo dei sistemi e la tutela del patrimonio informativo
La continuità operativa richiede lo studio di rigidi protocolli di governance, che costituiscono il terzo pilastro del modello. Una volta che le soluzioni intelligenti sono integrate nei sistemi centrali, l’organizzazione deve essere in grado di controllarle, monitorarne le prestazioni e assicurarne la corretta manutenzione nel tempo, prevenendo derive algoritmiche o cali di performance.
L’ultimo pilastro, considerato di vitale importanza strategica, riguarda la sovranità del dato. Poiché queste tecnologie estraggono informazioni dai flussi aziendali e mettono al centro i dati interni, la sicurezza e la proprietà di tali risorse devono rimanere rigorosamente protette.
Sul punto, la posizione espressa da Marazzi è netta ed esclude l’uso di piattaforme esterne non verificate: «È importante che questi rimangano all’interno delle nostre aziende e diano valore a noi, e non ad aziende competitor o aziende che sono fuori dal nostro controllo».
Efficienza e standardizzazione: l’impatto misurabile sul business
L’applicazione su larga scala dell’AI nei processi aziendali risponde a due esigenze primarie del sistema produttivo: l’incremento della produttività oraria e il miglioramento dei meccanismi di controllo interno. Molte realtà industriali italiane presentano ritardi strutturali nel proprio percorso di digitalizzazione, e i sistemi intelligenti offrono l’opportunità di accelerare questa transizione, semplificando le procedure complesse.
Accanto all’efficienza immediata, la tecnologia si dimostra efficace nel portare ordine in contesti operativi che, pur seguendo una logica teorica, nella pratica quotidiana vengono gestiti attraverso flussi destrutturati o soluzioni artigianali.
Su questo aspetto, Marazzi sottolinea la capacità di normalizzazione dei sistemi avanzati: «L’intelligenza artificiale è molto brava a riconoscere documenti, dati destrutturati e riportarli all’interno di un processo standard».
Riduzione dei tempi nella gestione documentale logistica
I riscontri numerici forniti da BlueIT confermano l’efficacia di questo approccio attraverso l’analisi di due casi industriali reali. Nel primo scenario, l’introduzione di una soluzione intelligente è stata finalizzata all’esigenza di ottimizzazione dei flussi all’interno della catena logistica di un’azienda partner. Il sistema è stato configurato per effettuare la lettura automatica dei documenti di trasporto e la successiva riconciliazione automatizzata con gli ordini di acquisto inseriti a sistema.
L’automazione di questa specifica attività ha consentito di eliminare le operazioni manuali di data entry, consentendo all’azienda di ottenere l’80% di riduzione del tempo precedentemente impiegato dal personale nell’inserimento delle informazioni all’interno dei software gestionali aziendali. Questo intervento ha migliorato l’accuratezza del dato riducendo l’incidenza dell’errore umano nei registri logistici.
Integrazione con i sistemi gestionali e accelerazione delle risposte commerciali
Il secondo caso di studio evidenzia l’impatto della tecnologia sui flussi di front-office e sulle relazioni commerciali dirette con la clientela. L’esigenza dell’azienda cliente era legata alla necessità di contrarre i tempi di risposta alle richieste di quotazione, un fattore critico per mantenere la competitività sul mercato. L’algoritmo implementato è stato addestrato per riconoscere l’oggetto e i requisiti specifici delle richieste inviate dai committenti, procedendo alla creazione automatica dei preventivi corrispondenti.
La soluzione è stata integrata direttamente con l’infrastruttura Enterprise Resource Planning (ERP) aziendale, nello specifico dialogando con l’ambiente SAP. L’automazione end-to-end ha permesso di registrare un incremento del 70% nella velocità di formulazione e invio delle risposte ai clienti. Questo incremento della reattività commerciale ha generato un riscontro immediato in termini di incremento dei volumi di fatturato e di innalzamento dei livelli di soddisfazione dei committenti storici.
Verso un’automazione consapevole e sostenibile
L’analisi dei dati e delle metodologie applicate dimostra che l’evoluzione digitale non può essere considerata un processo puramente tecnologico, ma richiede una profonda maturità organizzativa da parte del management delle imprese. L’efficienza operativa e la capacità di portare ordine nei flussi informativi rappresentano i principali vettori di crescita per le imprese che scelgono di superare i vecchi modelli informatici rigidi.
La vera sfida per il futuro risiede nella capacità di mantenere saldo il controllo sulla governance dei sistemi informativi, garantendo che ogni automazione introdotta rimanga strettamente ancorata alle reali necessità del business e alla piena valorizzazione delle risorse umane interne.
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