AI su scala aziendale: Svelare il potenziale della tecnologia
L’intelligenza artificiale (AI) sta aiutando gli esseri umani a lavorare meglio, aumentando la produttività fino al 40%. Tuttavia, c’è una differenza significativa tra l’introduzione dell’AI in alcuni domini selezionati, come l’ingegneria del software e il marketing, e la sua scalabilità a livello aziendale.
Innovazione responsabile e impatto aziendale
Per essere veramente innovativa, l’AI deve influenzare flussi di lavoro interi, non solo singoli compiti, sbloccando decisioni coerenti e in tempo reale. Ci sono diversi prerequisiti per scalare l’AI a livello aziendale: dati pronti per l’AI, modelli di AI adeguati, talenti formati e governance dell’AI responsabile.
Questi aspetti assicurano che i sistemi di AI producano impatti aziendali senza deviare dalla loro direzione. Ad esempio, l’applicazione dell’AI per la manutenzione predittiva deve essere realizzata proteggendo la sicurezza dei lavoratori.
La difficoltà dell’innovazione responsabile
Secondo ricerche, solo il 2% delle organizzazioni era pronto per l’AI a livello aziendale all’inizio del 2025. Inoltre, solo il 2% dei leader incorpora pratiche di AI responsabile mentre operazionalizza l’AI su larga scala, con le capacità più deboli riguardanti la mitigazione dei rischi e la fiducia nelle soluzioni AI.
Per coloro che hanno raggiunto il successo nell’AI responsabile, i benefici sono stati significativi, riducendo i costi e la gravità degli incidenti legati all’AI. Un trend chiaro emerge: i clienti favoriscono sempre più l’open source nelle discussioni sull’innovazione.
Piattaforme e approcci polivalenti
L’AI sta evolvendo rapidamente ed è fondamentale adottare i migliori modelli e infrastrutture cloud in base ai casi d’uso target. Questo approccio “poly AI”, “poly cloud” facilita l’innovazione responsabile dell’AI su larga scala, evitando di vincolare le organizzazioni a investimenti pluriennali.
Un approccio basato su piattaforma consente processi compliant con la privacy, accelerando la creazione di soluzioni AI. Si suggerisce un approccio in due fasi: prima creare un “foundry” per sperimentare nuovi modelli e soluzioni, poi operazionalizzare le conoscenze acquisite attraverso una “factory” di AI.
L’importanza dell’open source
Nel 2026, molte organizzazioni si rivolgeranno a soluzioni open source, costruendo su una base di organizzazioni già attive nell’uso di strumenti AI open source. L’open source democratizza l’AI, riducendo la dipendenza dai pochi fornitori dominanti e consentendo lo sviluppo di soluzioni scalabili e convenienti.
I clienti sono attratti dalla trasparenza e flessibilità che questi modelli offrono, ma rimangono dubbi su quanto siano realmente “aperti” questi modelli, poiché molti trattengono l’accesso ai set di dati di addestramento e ai processi di valutazione.
Governance centralizzata
Per operazionalizzare l’innovazione responsabile, è fondamentale centralizzare la governance. Un registro centralizzato di modelli e agenti AI supporta il deployment scalabile mantenendo la sicurezza e l’aderenza agli standard operativi.
Iniziative per incorporare responsabilità e trasparenza nell’ecosistema AI includono sistemi di gestione AI e toolkit per l’AI responsabile, aperti all’adozione più ampia nel settore.
Il ruolo del talento
Tra tutti questi fattori, la dimensione del talento potrebbe essere la più critica. Le organizzazioni che preparano e coinvolgono attivamente il proprio personale ottengono i migliori ritorni, superando costantemente quelle che implementano l’AI senza supportare adeguatamente le persone.
Una cultura dell’innovazione spesso supera la strategia, e dotare i team della capacità di costruire soluzioni AI avanzate è un passo decisivo per ottenere un vantaggio competitivo nell’era dell’AI agentica.
