Perché l’AI è strategica ma ancora immatura nelle imprese

Partiamo dalla fine, da quello che è un assunto ormai noto e che trova sempre più consistenza nell’ormai quasi ridondante discussione attorno all’intelligenza artificiale: l’AI sta diventando sempre più centrale nelle strategie aziendali, ma il percorso che ne segna la sua adozione è tutt’altro che semplice fra difficoltà tecniche, etiche e operative. Gli algoritmi, gli strumenti generativi, i modelli LLM e gli agenti, questo il messaggio che deve passare e radicarsi, non sono solo tecnologie avanzate, ma costituiscono (se capite e ben impiegate) una leva strategica che accelera l’innovazione, riduce costi e crea vantaggi competitivi. La fotografia scattata dall’AI Pulse Survey, il nuovo osservatorio globale di Protiviti, gruppo multinazionale di consulenza direzionale, conferma in tal senso come l’ecosistema aziendale viva una fase di forte dinamicità sul fronte dell’adozione intelligenza artificiale, ma con livelli di maturità ancora frammentati. Lo studio si compone di tre differenti report (“From Exploration to Transformation”, “From Data Confusion to AI Confidence” e “From Automation to Autonomy”) e riflette la percezione di oltre mille professionisti e manager attivi in tutte le principali funzioni aziendali e in un’ampia rappresentanza di settori industriali, offrendo una lettura dettagliata di come l’intelligenza artificiale sta trasformando i modelli operativi, le strutture decisionali e la governance dei dati nelle imprese.

La maturità dell’AI: meno di un’azienda su dieci è in fase avanzata

Il primo rapporto analizza il livello di maturità, i benefici percepiti e le prospettive future dell’AI nel contesto aziendale ed evidenzia come il percorso di trasformazione in atto sia tutt’altro che uniforme. Solo l’8% delle organizzazioni, infatti, raggiunge uno stadio avanzato di execution, dove l’intelligenza artificiale è integrata strategicamente e genera vantaggi competitivi, mentre il resto del mondo corporate si distribuisce tra fasi di esplorazione, sperimentazione e prime applicazioni operative. Eppure, il ritorno degli investimenti emerge chiaramente: l’85% delle organizzazioni dichiara un ROI positivo, con oltre il 47% delle realtà più mature (anche grazie a un’infrastruttura dati più robusta e strutturata) che afferma di avere “significativamente superato” le aspettative. Il percorso di adozione dell’AI, secondo gli esperti di Protiviti, si sviluppa attraverso cinque diversi livelli di maturità: dall’esplorazione iniziale alla trasformazione avanzata, passando per fasi intermedie di definizione dei processi, prototipazione e integrazione. E ognuno di questi livelli è caratterizzato da un diverso rapporto tra persone, processi e tecnologia. Si parte dalla fase di scoperta e di sperimentazione attraverso piccoli casi d’uso e senza un framework strategico definito per arrivare a un secondo step dove la tecnologia entra nelle funzioni operative, restando però confinata in iniziative non coordinate. Al terzo livello iniziano invece le prime integrazioni della tecnologia nei workflow, con benefici tangibili soprattutto in termini di produttività. Nel quarto stadio l’AI diventa quindi parte integrante dei processi decisionali per assumere (nel quinto stadio) lo status di asset strategico inserito nel core operativo dell’azienda.

Allo stato attuale, la maggior parte delle imprese sono concentrate nei primi tre livelli (in cui i benefici prevalenti riguardano risparmi ed efficienza) e solo una minoranza, meno di una su dieci, raggiunge una piena integrazione tra potenzialità della tecnologia, governance dei dati e capacità di scalare i progetti, generando vantaggi che vanno dall’incremento dei ricavi alla riduzione del time-to-value dei progetti fino a una maggiore competitività. Il divario tra chi è avanti e chi è rimasto al momento indietro, si legge ancora nel report, non è soltanto tecnologico: le aziende più mature dimostrano una cultura del dato più solida, processi di valutazione e monitoraggio più strutturati e una capacità superiore di misurare l’impatto dell’AI sui principali indicatori di business.

La qualità del dato come fattore abilitante (e discriminante)