Il futuro competitivo è guidato dall’intelligenza artificiale
L’intelligenza artificiale è entrata in una fase decisiva: da tecnologia sperimentale sta diventando un motore di trasformazione per interi settori. L’unione tra AI predittiva e generativa offre alle imprese nuove possibilità: decisioni più rapide, processi più efficienti, maggiore produttività e la capacità di innovare in modo continuo.
Questa trasformazione, però, non riguarda soltanto l’introduzione di software avanzati. Richiede una revisione profonda del modo in cui le aziende lavorano: processi, ruoli e modelli organizzativi devono evolvere affinché l’AI possa essere adottata su larga scala in modo responsabile e con benefici duraturi.
Il modello I-T-C
Per valorizzare al massimo l’AI, le aziende possono muoversi lungo tre direttrici operative:
1. Introdurre: strumenti già disponibili
La via più immediata consiste nell’utilizzare soluzioni di AI generativa già presenti sul mercato, come ChatGPT Enterprise, Microsoft Copilot, Adobe Firefly, ecc.. Questi strumenti possono aumentare la produttività del personale fino al 30% e generare entusiasmo all’interno dell’organizzazione. È la fase iniziale, che serve a creare fiducia e a dimostrare l’impatto dell’AI con risultati concreti e veloci.
2. Trasformare: funzioni e processi chiave
Il passo successivo riguarda la ristrutturazione di funzioni aziendali strategiche. Le aziende più avanzate dimostrano che oltre il 70% del valore creato con l’AI proviene da funzioni come operations, marketing e vendite. Ripensare workflow, rafforzare la sicurezza, ridurre i costi e migliorare le performance diventa quindi cruciale. Qui l’AI non è più un supporto, ma una leva che ridisegna il funzionamento dell’impresa.
3. Creare: nuovi modelli di business
Il livello più ambizioso consiste nell’utilizzare l’AI per ideare nuovi prodotti, servizi e fonti di ricavo. Poche aziende hanno ancora raggiunto questa fase, ma quelle che ci sono riuscite hanno sfruttato i propri dati e le proprie competenze uniche per differenziarsi in modo netto. Inventare significa costruire vantaggi competitivi difficilmente replicabili e aprirsi a mercati emergenti.
Il ruolo dei leader e la centralità dei dati
L’AI esprime il suo pieno potenziale solo se alimentata da dati di qualità. Per questo i leader non possono limitarsi a delegare il tema ai reparti IT: devono assumersi la responsabilità diretta della data strategy, trattando i dati come un asset strategico.
Le priorità per i leader sono chiare:
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Partire dagli obiettivi di business
Ancorare ogni iniziativa AI agli obiettivi di business reali, evitando progetti slegati dalla strategia. - Creare un team “Dati Strategici & AI” che riporti direttamente al top management
Non basta affidare i dati all’IT: serve una squadra strategica dedicata, che abbia la stessa logica di un team di prodotto e che risponda al vertice. Il suo focus deve essere su usabilità, accessibilità e valore aggiunto dei dati. -
Valutare attentamente i livelli di integrazione tecnologica
Evitando investimenti eccessivi in soluzioni inutilmente complesse. -
Valutare attentamente i rischi di dati errati o obsoleti
Non basta avere dati “ufficiali”: bisogna capire se sono realmente utilizzati e aggiornati. Investire in dati di scarsa qualità non solo genera costi inutili, ma rischia di compromettere la fiducia dei dipendenti nella tecnologia. Inserire un processo robusto di controllo della qualità dei dati fin dall’inizio può moltiplicare i benefici futuri.
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Conclusione
L’adozione dell’intelligenza artificiale su larga scala non è più una scelta opzionale, ma un passaggio necessario per restare competitivi. Le aziende che sapranno agire contemporaneamente su tre fronti: introdurre gli strumenti disponibili, ridisegnare le funzioni chiave, e inventare nuovi modelli di business, saranno in grado di trasformarsi in profondità.
Il futuro competitivo appartiene a chi saprà guidare l’AI con una visione strategica chiara, investendo nelle persone, nei processi e nella qualità dei dati.