«Fra poco l’AI sarà uguale al digitale». Ma le aziende sono pronte?
Da qui è partito, in sostanza, il webinar AI: l’asset per le imprese che non vogliono rimanere indietro. Da una domanda scomoda che molte organizzazioni preferiscono evitare, perché rimanda allo stato dei processi, delle competenze e delle infrastrutture. Una domanda la cui risposta, nella pratica, è spesso negativa.
Il test della realtà
Filippo Greco, consulente abituato a entrare nelle imprese e intervenire direttamente sui processi, parte da una constatazione che emerge con frequenza nel lavoro sul campo. Molte aziende dichiarano interesse per l’intelligenza artificiale e la indicano come una priorità, ma si trovano ancora in una fase di forte arretratezza sul piano digitale. Mancano strumenti di base come un gestionale o un CRM, le comunicazioni passano da WhatsApp e le informazioni continuano a circolare su fogli informali.
Succede anche in Italia, e con una frequenza che sorprende poco chi lavora a contatto con le organizzazioni.
Prima di introdurre agenti o automazioni, il nodo resta la presenza di fondamenta adeguate, e in molti casi queste fondamenta non sono state costruite. L’ostacolo non riguarda allora l’interesse verso l’AI, quanto l’assenza di una struttura solida su cui innestarla. In questo contesto, l’intelligenza artificiale rischia di trasformarsi in un intervento superficiale su un problema organizzativo più profondo.
Il lavoro di Greco parte allora dall’osservazione diretta. Una giornata intera trascorsa accanto ai team, seguendo il modo in cui le persone lavorano, quali strumenti utilizzano e osservando i punti di attrito che rallentano i processi. Solo a partire da questa analisi è possibile arrivare a una valutazione concreta e definire quali soluzioni adottare. È in questo passaggio che l’AI diventa una scelta di processo.
La governance che crea valore
Leonardo Di Marzio porta nel confronto il punto di vista delle grandi organizzazioni. Reply lavora con l’AI da prima che diventasse un tema diffuso e ha osservato un cambiamento chiaro nel modo in cui le aziende stanno affrontando l’adozione. Oggi l’attenzione si concentra sulla costruzione di una governance interna che permetta di utilizzare l’intelligenza artificiale in modo strutturato e coerente.
Il tema della governance viene spesso associato a un freno operativo, ma nel contesto descritto da Di Marzio, coincide con un lavoro di standardizzazione che abilita valore. L’AI diventa così uno strumento capace di trasformare l’errore in informazione utile, riducendo la possibilità che lo stesso errore si ripresenti. L’effetto che ne deriva va oltre il miglioramento dell’efficienza e riguarda la capacità dell’organizzazione di apprendere come sistema.
Il contagio dell’adozione
Diego Facchini, CEO di Data-Driven.Ai e rappresentante di AIDI, associazione che riunisce un centinaio di imprenditori, riporta una lettura che nasce dall’osservazione diretta delle imprese. L’avvicinamento all’intelligenza artificiale avviene spesso per curiosità, ma è spinto anche dal timore di restare fuori da un processo che sta coinvolgendo una parte crescente del mercato.
Il confronto con i competitor alimenta questa pressione, ma Facchini invita a spostare il fuoco dell’analisi. L’AI viene ancora interpretata come una questione tecnologica, mentre il nodo centrale riguarda i processi. La disponibilità di strumenti avanzati, da sola, non garantisce la capacità di utilizzarli in modo efficace.
Quando un caso d’uso viene scelto correttamente e produce risultati, l’effetto si estende oltre il singolo progetto e quel risultato diventa un riferimento interno, genera emulazione e riduce la diffidenza iniziale. È in questo passaggio l’AI si integra nel funzionamento quotidiano dell’organizzazione.
Il peso del safety-critical
Stefano Bonelli, di Deep Blue, porta il confronto sul terreno del deskilling, richiamando l’esperienza maturata in ambiti ad alta criticità. Con l’aumento del livello di automazione, spiega, si è reso necessario progettare sistemi che permettessero ai piloti di mantenere competenze operative di base, così da poter intervenire in modo efficace nel momento in cui l’automazione non risponde come previsto.
In aviazione questo principio rappresenta una condizione imprescindibile. Bonelli sottolinea come la stessa logica trovi applicazione anche nei contesti aziendali, dove diventa essenziale disporre di persone in grado di valutare la coerenza delle risposte prodotte dai sistemi di intelligenza artificiale. La capacità di leggere, interpretare e giudicare l’output resta una competenza centrale.
Da qui emerge una questione ulteriore, che riguarda la responsabilità. Bonelli la formula in modo diretto, legandola alla progettazione dei sistemi: l’intelligenza artificiale adottata fornisce all’operatore informazioni sufficienti per attribuire correttamente un errore?
Il rischio diventa evidente quando grandi volumi di contenuti vengono affidati a una macchina e il ruolo umano si riduce a una revisione formale. In questi casi il controllo perde sostanza e si trasforma in esposizione al rischio.
La riflessione si chiude con una presa di distanza dalla logica dell’adozione per inseguimento. Prima di introdurre l’AI, suggerisce Bonelli, occorre verificare che risponda a un problema reale e specifico. Solo a quel punto l’intelligenza artificiale può diventare un elemento governato, inserito in un quadro di responsabilità chiaro.
Il punk rock dell’audiovisivo
Frankie Caradonna sposta il confronto sul terreno della creatività. Regista e artista interdisciplinare, lavora con la tecnologia da anni e descrive una reazione iniziale polarizzata nel suo ambito. Da un lato la paura, diffusa tra i creativi, di perdere lavoro, autonomia e autorialità. Dall’altro, una disponibilità immediata a sperimentare linguaggi e strumenti nuovi.
Per spiegare la portata di questo cambiamento, Caradonna cita Rick Rubin, descrivendo l’intelligenza artificiale come il punk rock dell’audiovisivo. L’idea è quella di una democratizzazione radicale dei mezzi, che permette anche a un singolo autore, partendo da un’idea, di svilupparla e realizzarla in autonomia.
In questo scenario il contenuto tende a prevalere sulla forma, almeno fino a un certo punto. Caradonna introduce infatti un elemento di cautela, citando Hakim Bey e richiamando il tema dello spirito critico. L’audiovisivo ha alle spalle una grammatica costruita in oltre un secolo di storia, e l’irruzione dell’AI, pur avendo un carattere dirompente, non sostituisce il pensiero né il lavoro culturale che lo sostiene.
Nei suoi progetti, la risposta passa dal mantenimento di una dimensione collettiva. Le produzioni basate sull’intelligenza artificiale coinvolgono infatti team numerosi e figure chiave dei diversi reparti, così che l’AI resti uno strumento tecnologico inserito all’interno di un processo creativo condiviso.
L’approccio, in sintesi, consiste nel saper governare una forza potente senza rinunciare alla consapevolezza di ciò che la rende efficace.
Generare vs integrare il codice
Sul tema dello sviluppo software, Diego Facchini è diretto. Il nodo non riguarda la produzione di codice in sé, quanto il modo e il contesto in cui quel codice viene inserito. La generazione automatizzata è ormai accessibile, ma attraverso un prompt resta difficile trasmettere il contesto applicativo complessivo in cui il codice dovrà operare.
Da qui la sintesi della sua posizione: l’intelligenza artificiale interviene sul modo in cui il codice viene scritto e pensato, più che sulla sua esistenza. La complessità si sposta dalla generazione all’integrazione. Nei sistemi enterprise, il valore nasce dalla capacità di innestare nuove componenti in architetture esistenti, non dalla somma di soluzioni isolate.
La frattura culturale
Silvia Favulli chiude il confronto con un dato che chiarisce molte delle resistenze emerse. L’84% delle organizzazioni ritiene che l’AI possa snellire i processi senza sostituire le persone, mentre soltanto l’8% dei lavoratori italiani percepisce un impatto positivo dell’intelligenza artificiale sul proprio lavoro.
Questa distanza spiega perché l’adozione si arresta anche in presenza di una direzione convinta e orientata al cambiamento.
Favulli richiama la necessità di accompagnare le persone lungo il percorso di introduzione dell’AI all’interno delle aziende. Il tema riguarda la tecnologia, ma coinvolge anche la dimensione culturale e quella umana. In assenza di un contesto percepito come sicuro, l’intelligenza artificiale viene vissuta come una minaccia invece che come uno strumento di supporto.
Il vero discrimine nell’adozione dell’AI
Il filo che attraversa queste voci diverse conduce a un punto comune: l’AI assume valore nel momento in cui esce dalla dimensione individuale e viene assunta come scelta organizzativa.
Il risultato dipende dalla capacità di definire una direzione, individuare ambiti di applicazione coerenti, assegnare responsabilità riconoscibili e mantenere un presidio umano effettivo, accompagnando le persone lungo il cambiamento.
In assenza di questo lavoro, l’adozione rischia di produrre aspettative disattese, con l’effetto di attribuire alla tecnologia una delusione che nasce altrove.
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