Se non si parte da obiettivi concreti e misurabili, la continua corsa all'adozione dell'IA potrebbe nascondere brutte sorprese. Molte aziende, affascinate dall'effetto delle nuove tecnologie, finiscono per sprecare risorse senza ottenere risultati tangibili. La chiave del successo sta nell'identificare con precisione dove e come l'IA può generare valore reale, evitando di inseguire l'entusiasmo del momento. Secondo l'esperienza di chi lavora quotidianamente con le imprese italiane, esistono ambiti specifici dove questa tecnologia può davvero fare la differenza. Così la pensa Alessio Biasutti, Partner di Arsenalia.
Il rapporto con i clienti rappresenta uno dei terreni più fertili per l'applicazione dell'intelligenza artificiale. Non si tratta necessariamente di stravolgere completamente le modalità di interazione consolidate nel tempo, quanto piuttosto di accorciare le distanze e migliorare la qualità del servizio. I consumatori oggi si aspettano risposte rapide, precise e personalizzate, aspettative che la tecnologia può contribuire a soddisfare in modo efficace.
Gli agenti conversazionali rappresentano un'evoluzione significativa rispetto ai tradizionali chatbot. La differenza sostanziale risiede nella capacità di questi sistemi di interagire autonomamente con sottosistemi aziendali, prendere decisioni e gestire richieste complesse. Un agente può verificare lo stato di un ordine, indirizzare una segnalazione al reparto competente assegnandole la giusta priorità, o fornire assistenza in tempo reale attingendo da una base di conoscenza aziendale. I vecchi chatbot, vincolati a domande predefinite, non hanno mai convinto pienamente proprio per i loro limiti strutturali.
L'aspetto forse più interessante riguarda la gestione intelligente delle priorità nel customer service. Quando un sistema riesce a identificare automaticamente l'urgenza di una richiesta e a smistarla immediatamente al personale più qualificato, si generano benefici su due fronti: il cliente percepisce un'attenzione particolare alle questioni davvero importanti, mentre l'azienda ottimizza i tempi di risposta eliminando passaggi inutili. Ma la vera ricchezza si nasconde nei dati raccolti durante queste interazioni.
Le segnalazioni, le richieste di supporto, i feedback spontanei costituiscono una miniera di informazioni preziose se analizzate correttamente. L'intelligenza artificiale può classificare automaticamente queste comunicazioni, estrarre temi ricorrenti, individuare pattern nascosti e trasformare quello che un tempo era semplice gestione del caso singolo in una strategia di sviluppo prodotto. Un'azienda che ascolta sistematicamente cosa chiedono i clienti può anticipare le esigenze del mercato e creare prodotti che rispondono a bisogni reali, accorciando drasticamente il time to market.
Sul fronte della differenziazione competitiva, emerge una questione interessante: se tutti utilizzano le stesse tecnologie, non si rischia di appiattire l'offerta? La risposta sta nella personalizzazione dei sistemi. Le aziende italiane hanno costruito nel tempo un patrimonio unico fatto di storia, valori, conoscenze specifiche del settore. Questo patrimonio, quando viene integrato nell'intelligenza artificiale attraverso una knowledge base personalizzata, rende ogni implementazione unica. Non esistono due aziende che reagiscono allo stesso modo perché ognuna porta con sé un bagaglio distintivo.
L'ottimizzazione dei processi interni rappresenta il secondo pilastro fondamentale. Identificare le inefficienze richiede però un approccio metodico che coinvolga direttamente chi opera quotidianamente in azienda. I workshop collaborativi, condotti con tecniche di service design, permettono di mappare i processi esistenti, far emergere i problemi reali e raccogliere proposte dal basso. Da questa fase di ascolto nasce una riorganizzazione consapevole, dove l'intelligenza artificiale viene inserita nei punti nevralgici per massimizzare l'impatto.
Non esiste un processo aziendale che oggi non possa beneficiare dell'IA, anche se alcune applicazioni risultano particolarmente efficaci. L'analisi e produzione di documenti si distingue per i risultati immediati: partecipare a gare pubbliche leggendo capitolati di centinaia di pagine, identificando rischi e producendo risposte articolate può richiedere settimane di lavoro a interi team. Con strumenti adeguati, lo stesso processo si riduce a giorni, permettendo alle aziende di moltiplicare le opportunità di business.
Un caso emblematico riguarda le risorse umane. In molte organizzazioni di grandi dimensioni, il personale HR dedica ore ogni giorno a rispondere sempre alle stesse domande: come richiedere le ferie, come ottenere rimborsi spese, dove trovare determinati moduli. Si tratta dello "starter pack" dell'intelligenza artificiale aziendale, un'applicazione ormai consolidata che libera tempo prezioso per attività a maggior valore aggiunto. Analogamente, la riconciliazione delle fatture passive, pur richiedendo un'implementazione più complessa per l'integrazione con i sistemi contabili, elimina attività ripetitive ad alto rischio di errore umano.
Il quarto aspetto cruciale riguarda il governo della tecnologia. Non basta implementare soluzioni: bisogna comprendere, gestire e proteggere l'infrastruttura sottostante. La velocità con cui evolve il settore dell'intelligenza artificiale non ha precedenti storici, rendendo quasi impossibile per un'azienda rimanere aggiornata autonomamente su tutti i fronti. Diventa strategico decidere quando sviluppare internamente e quando appoggiarsi a soluzioni cloud già mature, frutto di investimenti miliardari da parte dei grandi player tecnologici.
La sicurezza dei dati rappresenta una priorità assoluta. Molti sistemi di intelligenza artificiale operano dietro le quinte, classificando richieste o ottimizzando flussi senza che l'utente finale interagisca direttamente con loro. Questo non riduce affatto la necessità di garantire che le informazioni rimangano protette all'interno dell'infrastruttura aziendale. I recenti casi di violazione dati dimostrano quanto sia essenziale una strategia di cybersecurity robusta, considerando che il patrimonio informativo costituisce ormai l'asset più prezioso di qualsiasi organizzazione.
La presenza di un AI manager interno all'azienda emerge come figura chiave per orchestrare competenze, fornitori esterni, aggiornamenti tecnologici e requisiti di compliance. Non tutte le competenze devono necessariamente risiedere internamente – sarebbe antieconomico e spesso impossibile dato il mercato del lavoro specializzato – ma serve una regia consapevole. Il supporto esterno diventa complementare piuttosto che sostitutivo, offrendo formazione, aggiornamento continuo e implementazione di soluzioni specifiche che l'azienda da sola faticherebba a sviluppare.
L'approccio vincente si riassume quindi in pochi principi chiari: partire da problemi reali e misurabili, costruire una roadmap graduale che preveda vittorie rapide, investire nella conoscenza interna pur appoggiandosi a partner esperti, proteggere il patrimonio dati come priorità assoluta. Solo così l'intelligenza artificiale può trasformarsi da promessa affascinante a strumento concreto di competitività, evitando la trappola dell'investimento fine a se stesso che non genera alcun ritorno tangibile per il business.
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