Losito (IBM): “Ecco le quattro domande da porsi per valutare i processi aziendali”

Ormai lo sanno anche i muri delle aziende: intelligenza artificiale e nuove tecnologie hanno – almeno potenzialmente – un impatto dirompente sui vari processi aziendali. Possono renderli più veloci, efficienti, produttivi; possono migliorare i risultati, ridurre i costi, trovare nuove soluzioni più efficaci. Ma non tutti i progetti di innovazione hanno successo, non tutte le ciambelle riescono col buco.

Quindi, come è possibile valutare se un determinato processo aziendale viene sviluppato correttamente, se porta realmente valore, se vale la pena portarlo avanti o è invece il caso di dismetterlo?

“Per dare la risposta giusta, basta farsi quattro semplici domande”, sottolinea Nico Losito, general manager di IBM Italia.

Le quattro domande per valutare i processi aziendali

Ecco quali sono queste domande rivelatrici: questo processo aziendale genera ricavi? Questo processo genera profitti? Aumenta la soddisfazione del cliente? Genera un cash flow?

“Sono queste le quattro domande che ci facciamo all’interno di IBM per sviluppare, aggiornare o modificare al meglio i nostri processi, in riferimento ai cambiamenti portati dall’intelligenza artificiale e dalle altre nuove tecnologie”, fa notare Losito.

“Se le relative risposte sono quattro ‘no’, il processo aziendale non va amplificato con l’AI, va semplicemente eliminato perché non porta alcun impatto positivo. Se invece ci sono alcune risposte affermative, si cerca di migliorarlo con nuove applicazioni di intelligenza artificiale o anche di ridisegnarlo in maniera più efficiente”.

Il sistema di innovazione: prima bottom up, poi top down

È il sistema – prima bottom up, poi top down – di valutazione e innovazione dei processi aziendali applicato internamente da IBM a livello internazionale: ogni anno a luglio – come sta avvenendo proprio in questi giorni –, ogni singola struttura country locale della multinazionale identifica dei processi che sarebbe opportuno modificare.

Tutte queste idee che arrivano dalla ‘popolazione’ aziendale – si tratta di migliaia di proposte – vengono raccolte, valutate, selezionate.

I top manager in un team dedicato danno poi l’ordine di priorità e urgenza di queste innovazioni, e quelle che passano tutte le valutazioni vengono portate avanti con due motori: gli sviluppatori realizzano la trasformazione e ridisegnano i processi con l’intelligenza artificiale; mentre un team di project manager batte sui tempi e risultati.

Aumenti di produttività per 4,5 miliardi di dollari in 3 anni

“Con queste modalità e anche con questa attività di valutazione e innovazione interna, in 3 anni abbiamo generato miglioramenti di efficienza e aumenti di produttività pari a 4,5 miliardi di dollari”, rimarca il general manager di IBM Italia, “un miglioramento notevole, considerando che IBM genera circa 66 miliardi di dollari di ricavi a livello mondiale, questo efficientamento è pari a circa il 7% del valore totale”.

Un ridisegno dei processi con il potenziamento dell’AI, e un guadagno di produttività, “come risultato del cambiamento nelle aree più disparate della multinazionale, dalle risorse umane allo sviluppo prodotti, dal comparto tecnico a quello commerciale”.

Tre indicazioni alle aziende per cavalcare l’onda dell’AI

Sulla base di queste attività ed esperienze interne di innovazione, e con questo approccio all’adozione dell’AI nei vari processi aziendali, si possono ricavare tre ulteriori indicazioni utili per le aziende interessate da questi cambiamenti: “bisogna cercare di essere molto agili, occorre essere molto veloci, si deve puntare a massimizzare l’efficienza”, rimarca Losito.

Proprio come puntano a fare in IBM, con il loro metodo di innovazione e adozione dell’AI nei processi aziendali, coinvolgendo la base di tutti i dipendenti e tecnici per poi procedere con varie tappe di valutazioni, sviluppi e tempi serrati.

La strategia globale di IBM è basata su tre missioni

A livello globale, “la nostra strategia è basata su tre missioni: intelligenza artificiale, cloud ibrido e quantum computing”, spiega Losito, “con gli elementi della sicurezza e delle competenze che rappresentano gli altri due asset fondamentali e trasversali”.

L’intelligenza artificiale è “un’onda grande, veloce, che non presenta nessun segnale di rischio bolla, semmai il mercato procede con alti e bassi temporanei”.

Tutto ciò deve portare le imprese “a riconsiderare e riconfigurare, al proprio interno, il rapporto uomo-macchina, per definire un nuovo rapporto basato su AI agentica e human mindset insieme. La nostra percezione è che l’adozione dell’intelligenza artificiale all’interno delle aziende sia un po’ più lenta del previsto, ancora di più tra le piccole e medie imprese, dove rimane molta lentezza e anche un po’ di scetticismo”.

Le prospettive del quantum computing

Il 2026 segna i primi 10 anni da quando IBM ha reso disponibile il primo computer quantistico in cloud, mettendo l’hardware a disposizione di una comunità globale. Si trattava di una macchina da 5 qubit, limitata rispetto agli standard attuali ma il primo passo verso l’evoluzione in corso.

Da allora IBM ha dato accesso a 90 processori quantistici, oltre 30 dei quali superano i 100 qubit. Oltre questa soglia si entra in una regione computazionale non più integralmente simulabile da computer classici.

Ciò non implica automaticamente un’utilità industriale immediata, “ma segna l’accesso a uno spazio computazionale non completamente riproducibile con sistemi tradizionali”, fa notare Losito: “i processori IBM non sono solo cresciuti nel numero di qubit, ma ci sono stati progressi molto rilevanti anche nella complessità dei circuiti, la qualità delle operazioni e il controllo degli errori”.

I primi ‘vantaggi quantistici’ entro il 2026

Già dal 2017 è stato anche creato l’IBM Quantum Network, un ecosistema di oltre 300 membri tra centri di ricerca, aziende e startup che collaborano allo sviluppo di applicazioni quantistiche.

“Poiché il quantum advantage, di cui ci aspettiamo le prime evidenze scientifiche entro la fine del 2026, emergerà progressivamente in diversi domini applicativi”, sottolinea il general manager di IBM Italia, “saranno necessari anche strumenti software maturi e una comunità in grado di trasferire rapidamente i risultati della ricerca in applicazioni concrete”.