Le grandi imprese rivoluzionano i loro modelli di business, mentre le PMI lottano con i costi. Il successo nell’adozione dell’AI si basa su tre pilastri fondamentali: tecnologia, organizzazione e compliance
Oggi, l’adozione dell’intelligenza artificiale nelle aziende è molto diversificata. Ci sono aziende, soprattutto quelle di grandi dimensioni, che hanno già fatto dell’AI un elemento centrale della loro strategia e hanno già trasformato i loro modelli di business e sviluppato nuovi prodotti e servizi. Altre imprese invece vedono ancora l’AI come uno strumento per efficientare i processi interni. Infine, esiste un terzo gruppo che non ha ancora iniziato ad adottare l’AI, rimanendo in quella che possiamo definire la fase “zero”. Uno scenario che definisce perfettamente – secondo Alberto Bazzi, head of Offering & Operations di Minsait (Gruppo Indra) – l’ultima grande ondata della digitalizzazione sia in Italia che a livello globale. «Per comprendere le difficoltà e le opportunità che le aziende devono affrontare nell’adottare l’AI, è necessario analizzare i fattori abilitanti che possono essere suddivisi in tre principali categorie: tecnologici, organizzativi e normativi».
PRONTI PER IL CAMBIAMENTO
L’adozione dell’intelligenza artificiale, in particolare dell’AI generativa, rivoluzionerà il panorama lavorativo globale. «Essere pronti ad abbracciare questo cambiamento, significa non solo implementare nuove tecnologie, ma anche essere proattivi nel comprendere come queste influenzeranno il nostro modo di lavorare e di vivere» – spiega Bazzi. Dal punto di vista tecnologico le aziende devono disporre di un’infrastruttura adeguata. «L’intelligenza artificiale richiede connettività avanzata, server ad alta capacità di elaborazione e uno storage per grandi volumi di dati. Senza questa infrastruttura tecnologica di base – sottolinea Bazzi – l’AI non può funzionare, anche se l’azienda dispone di personale qualificato e budget adeguato».
C’è poi un altro fattore importante: l’organizzazione interna. Le aziende devono non solo reperire o formare le competenze adeguate, ma anche rivedere la propria struttura interna. «È necessario avviare percorsi di reskilling per il personale, in modo che possa adattarsi ai nuovi strumenti e processi» – afferma Bazzi. «Si tratta di un aspetto indispensabile per far sì che l’intelligenza artificiale possa effettivamente avere un impatto». Infine, esiste un terzo pilastro, quello normativo, legato in particolare alla sicurezza dei dati e alla conformità alle nuove regole. «Le aziende devono essere consapevoli delle implicazioni legali che comporta l’adozione dell’AI, soprattutto in termini di protezione dei dati».
LE SFIDE PER LE AZIENDE
Se per le grandi imprese l’adozione dell’AI rappresenta principalmente una sfida legata alle risorse umane e alle infrastrutture tecnologiche, per le piccole e medie imprese il problema principale è legato al budget. «Per le PMI, il costo di implementazione dell’AI è ancora una barriera significativa» – spiega Bazzi. «Mentre le grandi aziende possono concentrarsi sulla ricerca delle competenze necessarie e sulla riorganizzazione, per le PMI la questione economica rimane un fattore limitante».
In Italia, in particolare, le grandi imprese, specialmente quelle che operano nel settore finanziario e farmaceutico, sono quelle che stanno avanzando più velocemente nel mondo dell’AI. Minsait, la società di Indra dedicata alla trasformazione digitale, gioca un ruolo di primissimo piano nell’adozione dell’AI, sia all’interno della propria organizzazione che nell’offrire supporto alle aziende clienti. «Stiamo applicando l’intelligenza artificiale ai nostri processi di produzione software» – spiega Bazzi.
«Nel contempo accompagniamo le aziende nella trasformazione del modello organizzativo, forniamo l’infrastruttura tecnologica necessaria e sviluppiamo soluzioni basate sull’intelligenza artificiale. Il 65% delle aziende – secondo quanto emerge da una ricerca che abbiamo realizzato nel 2024, analizzando un campione di circa 500 imprese – dichiara infatti di non avere l’infrastruttura adeguata per l’AI, e questo è uno dei principali gap che aiutiamo a colmare».
