Post di Alberto Bazzi, Head of Offering & Operations, Minsait in Italia –

Uno dei principali problemi che ritardano l’adozione dell’intelligenza artificiale da parte delle aziende in Italia è la mancanza di un piano di integrazione allineato al piano strategico. Oggi solo un’azienda su quattro ha un piano AI in linea con la propria strategia, secondo il rapporto condotto da Minsait insieme all’Università LUISS.

Avere una strategia di adozione e di sviluppo dell’IA in azienda vuol dire lavorare su tre assi.

Il primo è il cosa; cioè la definizione delle aree o della combinazione di aree a cui applicare prioritariamente i sistemi di intelligenza artificiale, per esempio efficienza dei processi, miglioramento della customer experience, cambiamenti nel modello di business, sviluppo di nuovi prodotti e servizi. Naturalmente, si tratta di una decisione che non può essere disgiunta dalla strategia aziendale e che deve basarsi su una riflessione sul principale valore differenziale e vantaggio competitivo dell’azienda, come efficienza e costi, innovazione, customer experience.

Il secondo è il quando. Qual è il percorso temporale di evoluzione, quindi la roadmap di implementazione dell’IA in azienda? Il quando non è un elemento secondario se si considera che la velocità di evoluzione di queste tecnologie è molto più rapida rispetto alle precedenti ondate di digitalizzazione, ma anche che il livello di maturità delle soluzioni verticali di IA in molti casi è ancora agli inizi. La differenza tra essere uno smart follower e rimanere indietro è una questione di settimane.

Il terzo è il come. Ovvero: in che modo integrare l’intelligenza artificiale in azienda affinché permei tutte le aree chiave. O, per dirla in altro modo, quali sono le leve e i fattori abilitanti, come l’organizzazione, la tecnologia e gli investimenti, che favoriranno questa adozione?

Organizzazione: velocizzare i cambiamenti, formare le persone

Per quanto riguarda l’organizzazione, vediamo che le aziende hanno la necessità di velocizzare i propri cambiamenti interni, di cambiare i processi, i ruoli e le responsabilità. Per fare questo, devono non solo avere le competenze, ma anche formare le persone e riqualificare coloro che cambieranno lavoro. Uno degli impatti maggiori dell’utilizzo dell’artificial intelligence è che molti lavori attuali non esisteranno più; ce ne saranno altri, alcuni conosciuti, altri nuovi.

L’altro aspetto abilitante, altrettanto importante, è la tecnologia, l’infrastruttura. Avere un’infrastruttura potente, flessibile e dinamica significa lavorare su: l’infrastruttura di rete, la connettività che consente di trasferire e distribuire grosse quantità di dati; la capacità computazionale per elaborare grandi quantità di dati; e lo storage o capacità di raccogliere, elaborare e distribuire questi dati.

Un’infrastruttura inadeguata per le sfide dell’intelligenza artificiale

Oggi, i principali ostacoli all’adozione dell’intelligenza artificiale nelle imprese sono i limiti delle aziende in termini di competenze e infrastrutture tecnologiche. Secondo i dati del nostro rapporto, il 65% delle aziende dichiara di non avere l’infrastruttura tecnologica adeguata per affrontare le sfide dell’intelligenza artificiale. Inoltre, la maggioranza ha segnalato la mancanza di competenze in questo settore come una delle principali barriere all’adozione.

Le aziende in Italia devono accelerare l’implementazione dei sistemi di intelligenza artificiale per ottimizzare i propri fattori di differenziazione ed esplorare nuovi modelli di business. Ciò implica necessariamente l’allineamento di questa potente tecnologia con la strategia aziendale, definendo al più presto le aree di applicazione, gli investimenti necessari in competenze e tecnologie e la roadmap di implementazione.