Le imprese più avanzate non stanno più adottando l’intelligenza artificiale come una funzione interna, confinata a pochi processi. Stanno estendendo l’AI su tutta la catena del valore, costruendo partnership che coinvolgono fornitori, clienti, startup, cloud provider, istituzioni e, in alcuni settori, persino concorrenti. È un cambiamento strutturale: la competitività non si gioca solo su ciò che si possiede, ma sulla rete di connessioni che si è in grado di attivare.
La value chain AI-driven nasce proprio da questo passaggio. La logica lineare, produzione, distribuzione, vendita, non regge più quando flussi di dati, modelli predittivi e agenti autonomi devono operare su più domini. L’AI, per essere efficace, richiede scala, varietà di dati, potenza computazionale e integrazione profonda tra attori diversi. Nessuna azienda può sostenere tutto questo da sola.
Indice degli argomenti:
Perché la catena del valore si fa estesa
Le motivazioni sono concrete. I costi di calcolo sono cresciuti rapidamente: GPU e TPU sono risorse scarse, mentre i modelli fondativi e agentici richiedono potenza costante e pipeline di dati sempre aggiornate. Le organizzazioni dipendono da dataset che non possiedono, da flussi di sensori distribuiti, da modelli specializzati sviluppati da fornitori verticali.
La complessità aumenta ancora quando gli agenti autonomi, progettati per operare su processi come procurement, manutenzione, gestione documentale, interagiscono con sistemi oltre il perimetro aziendale. Per funzionare in modo affidabile, hanno bisogno di standard comuni, API aperte, protocolli di sicurezza e supervisioni condivise.
È qui che entrano in gioco le partnership.
Una value chain ripensata per modelli e agenti
Osservando la filiera attraverso la lente dell’AI, emergono sei blocchi principali. Ognuno richiede competenze, tecnologie e alleanze specifiche.
- Data acquisition e integrazione
Il valore nasce dalla qualità dei dati. In settori come energia, retail e logistica, le imprese stanno stringendo accordi con produttori di sensori, piattaforme IoT, provider di dataset esterni e consorzi di dati. L’obiettivo è creare una base unificata che alimenti modelli e agenti lungo tutta la filiera. - Sviluppo modelli, MLOps e LLMOps
Le aziende collaborano sempre più con laboratori di ricerca, università e piattaforme specializzate per costruire modelli condivisi. Il focus non è solo lo sviluppo, ma la gestione end-to-end: versioning, monitoring, auditing, explainability. Una filiera senza un’infrastruttura MLOps comune diventa fragile. - Infrastruttura computazionale
Cloud provider e chipmaker diventano partner strategici, non fornitori. L’integrazione con TPU, GPU on demand e architetture ibride consente alle aziende di scalare l’uso dell’AI senza investimenti iniziali irreversibili. - Integrazione nei processi
I processi operativi attraversano già più attori: logistica, produzione, manutenzione, customer operations, billing. Integrare agenti e modelli significa definire standard comuni su workflow, qualità dei dati e livelli di automazione. - Co-creazione di servizi
Molte delle innovazioni più rilevanti nascono oggi da servizi sviluppati a quattro mani. Assicurazioni e player della mobilità creano modelli per tariffe dinamiche; banche e retailer sperimentano modelli di risk scoring congiunti; utility e costruttori collaborano per ottimizzare consumi e manutenzione. - Governance e compliance condivisa
L’AI Act introduce responsabilità congiunte nei sistemi complessi. Nelle filiere multi-attore servono standard comuni, policy trasparenti, controlli incrociati e un sistema di auditing condiviso. La governance non può più essere interna.
Le nuove forme di partnership
Le collaborazioni non sono più semplici contratti di fornitura. Stanno emergendo quattro modelli distinti che cambiano la natura del rapporto.
Ecosistemi di dati
Le imprese costruiscono spazi dati condivisi, con logiche di interoperabilità e anonimizzazione. Ad esempio, nel settore aeronautico i dati sulle parti usurate vengono aggregati tra compagnie e società di leasing per alimentare modelli predittivi di manutenzione.
Joint lab AI
Centri congiunti in cui team di aziende e startup co-sviluppano modelli proprietari. Nel retail, laboratori condivisi con startup di computer vision consentono lo sviluppo di sistemi per il monitoraggio intelligente degli scaffali e la prevenzione delle rotture di stock.
AI-as-a-service di filiera
In alcuni distretti industriali vengono create piattaforme condivise per la manutenzione predittiva, la qualità di produzione o la gestione energetica. Tutti gli attori usufruiscono degli stessi modelli e agenti.
Co-governance
Quando i modelli influenzano processi regolati, come credito, salute o logistica, le aziende stanno sperimentando strutture di supervisione comune che definiscono metriche, audit, ruoli e responsabilità.
I benefici di una value chain connessa dall’AI
I vantaggi non sono teorici. Le aziende che hanno attivato partnership strutturate registrano benefici concreti:
- riduzione significativa dei costi di training e manutenzione dei modelli;
- maggiore varietà dei dati e riduzione delle distorsioni;
- time-to-market più rapido per nuovi servizi e prodotti;
- standardizzazione dei processi e maggiore continuità operativa;
- miglioramento della resilienza della supply chain grazie a modelli predittivi condivisi;
- creazione di economie di scala e di scopo a livello di filiera.
In alcuni settori, come il pharma, le piattaforme di drug discovery AI-driven sono già consorziate: i costi vengono distribuiti e i modelli diventano progressivamente più accurati.
Nuovi modelli di business abilitati dall’AI nella filiera
La value chain AI-driven apre possibilità che prima non esistevano:
- Co-data monetization
Partner che aggregano e vendono dati derivati, feature ingegnerizzate o modelli verticali. - Risk-pool algoritmici
Modelli condivisi che anticipano sinistri, frodi o interruzioni di servizio. - Agenti multi-azienda
Agenti che operano lungo la filiera, procurement, quality control, document engineering, senza soluzione di continuità tra sistemi informativi diversi. - Platform business di settore
Un attore diventa hub tecnologico e mette a disposizione modelli e agenti per tutto l’ecosistema.
Le sfide da affrontare
L’integrazione non è priva di complessità.
- Proprietà dei dati e dei modelli.
- Qualità dei dataset provenienti da attori differenti.
- Deviazioni di performance dovute a modifiche dei processi locali.
- Rischi normativi e responsabilità condivise.
- Lock-in tecnologico verso cloud e chipmaker.
- Sicurezza delle API e degli scambi agent-to-agent.
Per gestire queste sfide, le imprese stanno introducendo ruoli nuovi: partnership AI lead, data ecosystem architect, AI procurement manager. Figure che operano a cavallo tra tecnologia, affari e governance.
I trend che cambieranno le filiere nei prossimi tre anni
Tre direzioni emergono con chiarezza.
- Shared GPU e compute federato
Le aziende condividono risorse computazionali per addestrare e far funzionare modelli comuni. - Federated RAG
Modelli che interrogano conoscenze distribuite senza centralizzare i dati. - Supply chain synthetic twins
Gemelli predittivi che modellano scenari, rischi e comportamenti dell’intera filiera.
