L’intelligenza artificiale è senza dubbio il tema chiave nelle aziende: un argomento onnipresente, che genera entusiasmo ma anche incertezza. Dietro la facciata di trend e meme su ChatGPT, molte organizzazioni si interrogano su come sfruttare davvero il potenziale della AI, evitando promesse irrealistiche e conquistando vantaggi concreti.
Ma qual è oggi la reale situazione dell’adozione AI nel tessuto aziendale, e quali strategie si stanno rivelando efficaci? Dal confronto diretto con oltre 200 aziende in Europa e Medio Oriente, emergono spunti inediti che permettono di mappare le diverse tipologie di approccio, con interessanti lezioni pratiche su cosa funzioni e cosa no.
Indice degli argomenti:
I quattro archetipi dell’AI aziendale
Dall’analisi sul campo condotta con il mio team, abbiamo identificato quattro archetipi che descrivono il modo in cui le aziende si rapportano all’AI. Si tratta più di una bussola che di una classifica, utile ad orientarsi e a scegliere i passi successivi.
- Sleeper: organizzazioni “addormentate”, con bassa ambizione e capacità di esecuzione limitata, spesso inconsapevoli del potenziale già disponibile nei propri sistemi.
- Staller: aziende entusiaste nei proclami, ma incapaci di concretizzare. Bloccate da perfezionismo eccessivo o dalla paura di sbagliare, cadono nel circolo vizioso del “proof of concept” infinito, senza mai creare valore reale.
- Mover: pragmatisti dell’esecuzione, adottano strumenti AI già pronti (“off-the-shelf”) ma senza una visione strategica di lungo termine. Rischiano dunque di ottenere risultati episodici, senza costruire vero vantaggio competitivo.
- Maximiser: i più avanzati, che combinano una vision ambiziosa con una execution efficace. Tuttavia, queste aziende possono cadere nella trappola dell’auto-compiacimento, perdendo lo slancio verso nuove opportunità.
Non inseguire il “Sacro Graal” tecnologico
Un errore comune è la ricerca spasmodica del mega-progetto AI che promette di rivoluzionare l’azienda in un colpo solo. Il fascino di soluzioni visionarie e investimenti milionari, però, nasconde pericoli sottovalutati: stime recenti di McKinsey mostrano come il 90% dei progetti pilota AI restino eterni “work in progress” e non raggiungano una reale operatività.
Le cause? Complessità di compliance e integrazione, carenza di competenze, difficoltà nel misurare l’impatto concreto e, spesso, una visione poco ancorata ai bisogni di business. I grandi progetti rischiano di eclissare la creazione di valore tangibile e portano molte idee brillanti a naufragare nel cosiddetto “pilot purgatory”, un limbo di esperimenti e prove che non portano a un risultato concreto.
La rivoluzione silenziosa della “micro-AI”
L’esperienza mostra che esiste una strada alternativa, più pragmatica e spesso molto più efficace: invece di puntare tutto su una singola rivoluzione, si possono ottenere grandi risultati attraverso piccoli passi, abilitando la cosiddetta “micro-AI”. In pratica, si tratta di portare le funzionalità di intelligenza artificiale già integrate nelle applicazioni utilizzate in azienda direttamente nelle mani degli utenti.
Questa strategia non richiede curve di apprendimento infinite o investimenti straordinari: basta attivare una funzione – spesso già disponibile – e lasciarla lavorare dove serve. Ogni micro-innovazione può sembrare un piccolo miglioramento, magari capace di garantire un incremento di efficienza del +1-2%.
Ma quando questi “micro-stagisti AI” agiscono insieme sui flussi di lavoro quotidiani, il risultato è significativo: si superano facilmente miglioramenti cumulativi del +20%, liberando risorse preziose e accelerando la trasformazione digitale.
Un esempio concreto
Un esempio concreto arriva da The Very Group, una delle più grandi realtà e-commerce del Regno Unito: l’attivazione di una funzione AI per la definizione degli obiettivi all’interno di Oracle Fusion Cloud HCM, l’applicazione SaaS per gestire le risorse umane, ha permesso a oltre 2.500 dipendenti e manager di definire obiettivi smart con suggerimenti personalizzati, superando il problema del “blocco della pagina bianca”. In poco tempo, questa soluzione è stata usata oltre 10mila volte, senza la necessità di pesanti investimenti IT.
Allo stesso modo, il colosso dei servizi ingegneristici Wood Group ha ridotto i tempi di assunzione da 45 a 21 giorni attivando funzionalità AI già presenti nel proprio sistema HR, con un vantaggio operativo immediato e senza costi aggiuntivi.
Le best practice: da dove partire (per davvero)
Come tracciare un percorso virtuoso, evitando le insidie? Tutto parte dal riconoscimento e dalla consapevolezza del proprio archetipo: “Sleeper”, “Staller”, “Mover” o “Maximiser” che sia, la chiave è scegliere una strategia graduale e ancorata ai risultati.
- Per Sleeper e Staller: concentrare gli sforzi su casi d’uso ristretti, misurabili e dalle ricadute immediate (es. processi HR, finance, procurement), puntando sulle micro-funzionalità già disponibili nelle applicazioni aziendali. È importante vedere risultati rapidi, che motivino il team e facilitino il superamento di ostacoli culturali e organizzativi.
- Per Mover e Maximiser: orientarsi verso progetti più ambiziosi, ma sempre collegandoli a una roadmap chiara, fatta di obiettivi misurabili e scadenze vincolanti. Per evitare il “pilot purgatory” occorre lanciare iniziative solo dove vi sia un impatto operativo certo e promuovere la formazione diffusa sulle tecnologie AI.
Secondo i dati dei nostri workshop, un’azienda di 10mila dipendenti può tagliare i costi fino al -4% adottando la AI nel day-by-day, a conferma che le micro-innovazioni portano, nel tempo, a grandi trasformazioni.
Evitare trappole e falsi miti
Non importa a che punto del percorso siate: nessuna azienda è immune dalle trappole più comuni. Da un lato c’è chi attende di avere la “strategia perfetta” per iniziare, rischiando la paralisi. Dall’altro, chi crede che solo gli investimenti milionari portino valore e ignora la rapidità e l’impatto delle soluzioni agili di micro-AI. Un altro rischio è la frammentazione, quando diverse linee di business implementano progetti AI in modo disorganico, sprecando risorse e opportunità.
La meta? il valore di business, non la fantatecnologia
L’approccio pragmatico all’AI non significa rinunciare all’innovazione, ma scegliere il sentiero che massimizza il valore riducendo rischi e complessità. I “vincenti” dell’AI non sono necessariamente i più veloci o chi promette rivoluzioni epocali, ma chi costruisce risultati reali passo dopo passo, con piccoli miglioramenti misurabili e diffusi.
Alla fine, l’intelligenza artificiale non è solo una questione di tecnologia, ma di visione, azione e collaborazione. L’obiettivo deve restare chiaro: mettere l’impatto di business al centro, abilitando team e persone a costruire, insieme, la trasformazione.
