L’intelligenza artificiale è entrata nelle agende strategiche delle aziende, ma nella maggior parte dei casi resta confinata a progetti pilota. Oltre il 90% delle imprese italiane si trova ancora in una fase esplorativa o di adozione parziale, senza un approccio strutturato capace di portare le soluzioni in produzione in modo continuativo e sostenibile. È quanto rilevato da una survey del centro di innovazione digitale Cefriel su trentacinque aziende italiane medio-grandi di settori trasversali, rivolta a CEO e CIO, con l’obiettivo di rilevare il livello di adozione effettiva dell’AI, le aspettative di valore associate e i modelli organizzativi adottati per gestire le iniziative.
Il dato che emerge è chiaro: l’AI è considerata una leva strategica, ma non è ancora una capacità consolidata nelle organizzazioni. Nella maggior parte dei casi, infatti, le iniziative restano isolate, focalizzate su singole funzioni o processi, e faticano a scalare fino a diventare parte integrante delle operazioni quotidiane.
Sulla base dei risultati emersi dalla survey è nato il nuovo Paper “AI Factory come modello di adozione dell’Intelligenza Artificiale”, a cura di Roberto Farina, Business Development Manager, Cefriel. Il paper evidenzia che l’Intelligenza Artificiale è ormai percepita come leva strategica dalle imprese, ma la sua adozione procede ancora spesso per iniziative isolate, che faticano a superare la fase sperimentale e a diventare parte stabile dei processi quotidiani.
Aspettative diverse tra business e IT
La survey evidenzia anche una distanza significativa tra le aspettative delle diverse funzioni aziendali.
- I CEO associano l’AI soprattutto alla riduzione delle inefficienze legate ai processi aziendali, all’automazione complessiva di questi processi e al loro efficientamento.
- I CIO adottano una visione più operativa, orientata all’efficientamento dei processi, alla riduzione delle inefficienze e all’automazione, con benefici attesi più graduali ma misurabili.
Questa divergenza, se non affrontata, rischia di rallentare i percorsi di trasformazione, generando aspettative disallineate o risultati inferiori al potenziale.
Il nodo organizzativo: progetti isolati e governance debole
Uno dei principali ostacoli all’adozione dell’AI riguarda i modelli organizzativi. La maggior parte delle aziende gestisce le iniziative in modo non coordinato, con progetti ad hoc affidati a singole funzioni e senza una struttura dedicata. Solo una minoranza ha adottato un approccio sistematico, ad esempio attraverso centri di eccellenza o modelli strutturati di governance.
Il risultato è una difficoltà diffusa nel passaggio da sperimentazione a utilizzo esteso: i casi d’uso esistono, ma manca un modello capace di garantire continuità, riuso e scalabilità nel tempo.
AI Factory: fabbricare valore in modo stabile e ripetibile
L’AI – si legge nel paper – si comporta in modo diverso rispetto alle tecnologie del passato. Non è una soluzione da “installare” per poi entrare in una modalità di gestione ordinaria. È una tecnologia in continua evoluzione, che abilita progressivamente nuove opportunità e richiede aggiornamento costante, capacità di adattamento e governo nel tempo. Per supportare le aziende nel passaggio dalla logica di progetto a una logica di generazione continua di valore, Cefriel ha ideato e sviluppato l’approccio “AI Factory”.
Tre le dimensioni chiave di questo modello: l’orientamento ai bisogni di business e, quindi, l’adozione dell’AI a partire dal contesto; la capacità di tradurre le esigenze in soluzioni sostenibili; l’inserimento dell’AI nelle operazioni quotidiane.
“L’AI Factory – commenta Roberto Farina – non è un’iniziativa isolata né un centro tecnologico, ma una fabbrica di valore, orientata a rendere l’AI una capacità stabile e ripetibile dell’organizzazione. Per adottare in modo efficace l’AI occorre infatti passare da una logica di progetto ad una visione di percorso di trasformazione. Un fattore distintivo dell’AI Factory è proprio la sua capacità di trasformare in modo sistematico e continuativo bisogni di business in valore concreto, integrando aspetti tecnologici, organizzativi e di governance”.