L’intelligenza artificiale è entrata rapidamente nelle strategie di molte aziende, attirate dalla possibilità di automatizzare attività, analizzare grandi quantità di dati e velocizzare processi che prima richiedevano molte ore di lavoro. La disponibilità di strumenti sempre più accessibili, però, può creare un equivoco: pensare che per ottenere un vantaggio sia sufficiente scegliere una piattaforma e iniziare a utilizzarla.
I dati mostrano una diffusione significativa della tecnologia. Secondo Eurostat, nel 2025 il 20% delle imprese dell’Unione Europea con almeno 10 dipendenti utilizzava tecnologie di intelligenza artificiale, contro il 13,5% dell’anno precedente. Nelle grandi imprese la percentuale raggiungeva il 55%. Le applicazioni più diffuse comprendevano l’analisi del linguaggio scritto, utilizzata dall’11,8% delle aziende, la generazione di immagini, video o audio, al 9,5%, e la produzione automatizzata di linguaggio scritto o parlato, all’8,8%.
La crescente diffusione dell’AI, tuttavia, rende ancora più importante una domanda: come può un’impresa trasformare questi strumenti in un vantaggio concreto e misurabile?
È proprio su questo passaggio che si concentra l’approccio di Across, che considera l’intelligenza artificiale non come una soluzione da adottare in modo isolato, ma come una tecnologia da inserire all’interno di una strategia costruita sui bisogni reali dell’impresa. Adottare l’AI, infatti, è diverso dall’integrarla realmente nel funzionamento di un’organizzazione. Un software può generare testi, classificare documenti o rispondere alle richieste dei clienti, ma il risultato dipende dai dati disponibili, dalla qualità dei processi, dalle persone coinvolte e soprattutto dagli obiettivi stabiliti a monte.
Perché una strategia AI deve partire dagli obiettivi aziendali
La domanda corretta non dovrebbe essere semplicemente “quale strumento di AI dobbiamo acquistare?”, ma piuttosto “quale problema aziendale vogliamo risolvere e quale risultato vogliamo ottenere?”.
Partire dallo strumento senza avere individuato un problema concreto può infatti generare costi, sovrapposizioni tra piattaforme e progetti difficili da misurare. Una strategia efficace serve invece a stabilire priorità, individuare i processi sui quali intervenire e definire in anticipo i criteri con cui valutare i risultati.
Prima di introdurre una soluzione è quindi utile ricostruire il flusso di lavoro: capire quali operazioni richiedono più tempo, quali sono ripetitive, dove si verificano errori, quali attività possono essere automatizzate e quali richiedono necessariamente valutazioni umane.
L’OECD identifica tra i fattori essenziali per l’adozione efficace dell’AI nelle PMI connettività, disponibilità di dati, capacità di calcolo, competenze e risorse finanziarie. Il rapporto sottolinea inoltre che il livello di maturità digitale dell’impresa influenza fortemente il modo in cui questa tecnologia può essere introdotta.
Due aziende dello stesso settore possono quindi avere esigenze completamente differenti. Per una può essere utile automatizzare l’analisi dei documenti; per un’altra potrebbe produrre più valore migliorare la gestione dei lead, il customer care oppure l’analisi delle performance commerciali.
È per questo che non esiste una strategia AI valida allo stesso modo per tutte le organizzazioni: i casi d’uso devono essere selezionati sulla base dei processi, degli obiettivi e delle risorse effettivamente disponibili.
Il ruolo della consulenza nella definizione di una strategia AI
È proprio in questa fase che la consulenza può assumere un ruolo centrale. Il suo obiettivo non dovrebbe essere semplicemente individuare nuovi strumenti, ma trasformare le possibilità offerte dall’intelligenza artificiale in una roadmap coerente con le priorità dell’impresa.
In questo ambito opera Across, Digital Solution Company che attraverso la propria business unit Hub AI lavora su ricerca, analisi dei dati, automazione dei processi e sviluppo di soluzioni IT personalizzate.
Una valutazione iniziale può analizzare processi, dati, infrastruttura tecnologica, competenze interne e potenziali criticità. Da questa mappatura possono emergere i casi d’uso con il migliore rapporto tra complessità, investimento e beneficio atteso.
Un percorso di consulenza intelligenza artificiale guidato da Across può quindi partire dall’identificazione dei processi migliorabili, proseguire con la definizione degli obiettivi e arrivare alla valutazione delle tecnologie più adatte da integrare, mantenendo le competenze umane all’interno del progetto.
Il punto centrale è evitare di costruire il progetto attorno a un catalogo di piattaforme. Prima viene il bisogno dell’organizzazione, successivamente la tecnologia più adatta a soddisfarlo.
Quali processi possono entrare in una strategia basata sull’AI?
Le opportunità dipendono dal settore, dalla struttura dell’organizzazione e dagli obiettivi individuati. Alcune aree, tuttavia, ricorrono frequentemente: analisi dei dati, customer care, marketing, gestione documentale, ricerca interna, produzione di contenuti e automazione di attività amministrative ripetitive.
Un lavoro preliminare di analisi può aiutare a capire dove l’intelligenza artificiale può produrre un beneficio concreto e dove, invece, l’automazione rischierebbe di aggiungere complessità senza generare un ritorno reale.
Nel servizio clienti, per esempio, un sistema può classificare le richieste e recuperare informazioni da una knowledge base. Nel marketing può supportare l’analisi delle campagne, segmentare informazioni o creare varianti di contenuti. Nei processi interni può sintetizzare documenti, organizzare grandi quantità di informazioni oppure facilitare la ricerca tra fonti differenti.
L’OECD evidenzia che una maggiore adozione dell’AI può contribuire a incrementare la produttività e, in alcuni contesti industriali, ridurre errori e difetti di produzione. Lo stesso organismo sottolinea però che competenze e infrastrutture restano condizioni necessarie per ottenere questi benefici.
Per questo una strategia non dovrebbe necessariamente puntare ad applicare l’intelligenza artificiale in ogni area dell’impresa. Al contrario, può essere più efficace concentrarsi sui processi in cui esiste un beneficio concreto, misurabile e compatibile con le risorse disponibili.
Misurare i risultati: una parte fondamentale della strategia
Una strategia di intelligenza artificiale non può limitarsi alla fase di implementazione. Deve anche stabilire come misurare l’efficacia delle soluzioni introdotte.
Un progetto funziona quando produce un miglioramento verificabile rispetto alla situazione precedente. Gli indicatori possono essere molto semplici: ore risparmiate, riduzione degli errori, numero di attività automatizzate, tempi di risposta, costo per operazione oppure incremento delle conversioni.
Anche in questo passaggio il metodo diventa determinante. Across inserisce la misurazione all’interno del percorso strategico, perché senza indicatori iniziali e obiettivi definiti diventa difficile capire se l’intelligenza artificiale stia realmente producendo valore.
McKinsey rileva che alcune organizzazioni stanno già associando l’AI generativa a incrementi di ricavi nelle business unit in cui viene impiegata. La stessa ricerca evidenzia però che le aziende che cercano di ottenere maggiore valore tendono anche a ridisegnare i workflow e rafforzare la governance, invece di limitarsi a introdurre singoli strumenti.
Il confronto dovrebbe quindi avvenire rispetto a una situazione iniziale misurata. Senza una baseline, diventa difficile distinguere un miglioramento reale dalla semplice percezione di lavorare più velocemente.
Governance e supervisione umana all’interno della strategia
Anche governance e supervisione dovrebbero essere considerate fin dall’inizio. I sistemi di intelligenza artificiale possono infatti commettere errori, utilizzare informazioni incomplete o produrre risposte plausibili ma scorrette.
Per questo, nell’impostazione di un progetto AI, diventa centrale anche il rapporto tra automazione e controllo umano. L’obiettivo non è sostituire indiscriminatamente attività e competenze, ma stabilire quali processi possono essere automatizzati e dove sia invece necessario mantenere una verifica da parte delle persone.
McKinsey rileva che le organizzazioni più strutturate stanno aumentando l’attenzione verso governance, gestione dei rischi e responsabilità interne. Nella sua indagine, il 28% degli intervistati appartenenti a organizzazioni che utilizzano AI indicava il CEO come responsabile della supervisione della governance dell’intelligenza artificiale, mentre il 17% attribuiva un ruolo al consiglio di amministrazione.
Una strategia dovrebbe quindi definire chi utilizza gli strumenti, quali dati possono essere elaborati, quali output devono essere verificati e chi mantiene la responsabilità finale delle decisioni.
La supervisione deve riguardare anche sicurezza, privacy, proprietà intellettuale e accesso alle informazioni. Quanto più un sistema interviene su attività sensibili, tanto più devono essere chiari controlli, limiti e responsabilità.
Da dove dovrebbe partire la strategia AI di un’impresa?
Il punto di partenza dovrebbe essere un problema concreto, circoscritto e misurabile. È spesso preferibile sperimentare su un processo definito, verificarne i risultati e ampliare progressivamente l’utilizzo rispetto a introdurre numerosi strumenti contemporaneamente.
Una roadmap può partire dalla mappatura dei processi, proseguire con la selezione dei casi d’uso prioritari e arrivare allo sviluppo di un progetto pilota. Successivamente è possibile misurare gli effetti, correggere eventuali criticità e valutare l’estensione ad altre attività.
È proprio su questa progressione che si basa anche l’approccio di Across: partire dalle esigenze reali, selezionare i casi d’uso più promettenti e costruire un percorso che renda l’introduzione dell’AI progressiva e misurabile.
La strategia serve proprio a collegare questi passaggi evitando sperimentazioni isolate e difficili da valutare.
L’intelligenza artificiale offre possibilità rilevanti, ma la tecnologia da sola non determina il risultato. Dati, competenze, processi, governance e obiettivi devono essere progettati insieme.
È questo approccio a trasformare l’intelligenza artificiale da semplice insieme di strumenti a leva di innovazione realmente utile per l’impresa, costruendo prima una strategia e scegliendo solo successivamente tecnologie e soluzioni più adatte a metterla in pratica.
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