AI aziendale: cosa serve per ottenere valore dagli investimenti in intelligenza artificiale

Key Takeaway

• L’AI genera valore solo quando supera l’adozione a silos e diventa parte di un percorso integrato che coinvolge processi, persone e governance.

• Le aziende non possono affrontare la trasformazione AI da sole: serve un partner in grado di padroneggiare l’intero stack AI e di offrire expertise di dominio.

• L’approccio Exprivia alla AI transformation combina visione strategica, esperienza consolidata, un Competence Center dedicato e un processo di delivery strutturato.

Nonostante hype, investimenti crescenti e una diffusione ormai trasversale di strumenti basati su modelli generativi, le aziende che ottengono un valore significativo dall’AI e riescono a misurarlo sono ancora poche (il 5%, secondo BCG).

Questo dato è controintuitivo, perché mai come oggi si parla di automazione intelligente, produttività aumentata e agenti proattivi; eppure, nella pratica, l’impatto rimane spesso confinato a iniziative locali, difficili da estendere o da integrare.

In questo articolo esaminiamo le cause che impediscono all’AI di generare valore sistemico, le caratteristiche che deve avere un partner per costruire un percorso credibile e il modo in cui Exprivia accompagna le aziende nella trasformazione, dalla visione strategica alla delivery.

Perché l’AI aziendale fatica a generare valore

Le ragioni per cui molte aziende non riescono a ottenere un ritorno significativo dagli investimenti in AI, né a trasformare realmente i propri processi sono diverse e non chiare a tutte le organizzazioni.

Adozione frammentata

Nella maggior parte dei casi, l’AI viene adottata a silos. Un team sperimenta un assistente basato su LLM, un altro avvia un POC di forecasting, un terzo testa un chatbot per il servizio clienti, mentre singoli reparti acquistano tool generativi in autonomia per restare al passo coi tempi e non perdere competitività.

Queste iniziative, pur portando benefici locali, non dialogano tra loro e non puntano verso obiettivi di cui possa avvantaggiarsi l’intera organizzazione. Il risultato è una proliferazione di microprogetti che non convergono in un percorso comune, con conseguente aumento di costi e di complessità, oltre a notevoli difficoltà di scaling.

Competenze distribuite

L’AI attraversa l’intera organizzazione, ma le competenze necessarie per sviluppare una soluzione e adottarla sono distribuite: IT, data team, sicurezza, operation, marketing, HR. Ognuno vede una parte del problema e agisce con obiettivi e tempi diversi. Si torna, di fatto, al problema della frammentazione.

Manca un modello operativo condiviso

Di per sé, la tecnologia non è mai un ostacolo. La vera sfida è come inserire una soluzione AI-based all’interno di un processo con metriche chiare, una governance solida e un impatto misurabile.

Molte aziende partono dall’idea di aggiungere l’AI ai flussi esistenti per aumentare la velocità o migliorare le decisioni, quando invece dovrebbero sfruttare l’occasione per ripensare i processi, semplificarli e renderli più efficienti. È proprio in questo passaggio - quando l’AI implica un cambiamento vero - che emergono resistenze organizzative complesse, talvolta sottovalutate.

Il ruolo del partner e le 3 caratteristiche davvero essenziali

Le aziende che cercano di trasformarsi attraverso l’AI difficilmente possono farlo da sole, perché la complessità dei processi, la frammentazione delle competenze interne e la velocità con cui evolvono modelli e tecnologie rendono molto difficile costruire un percorso di successo.

C’è bisogno di una guida, ma moltiplicare i fornitori o coinvolgere specialisti differenti per ogni iniziativa non fa che generare ulteriori rischi di approcci disallineati, visioni contrastanti e soluzioni non integrate. Per evitare una trasformazione parziale, non servono tanti fornitori ma un unico partner in grado di governare l’intero percorso.

Approccio consulenziale

Un progetto di valore nasce da una visione strategica del ruolo che l’AI deve assumere nei processi aziendali. Per questo, il partner ideale non è semplicemente un fornitore tecnologico, ma un soggetto che affianca l’organizzazione, la aiuta a definire priorità, obiettivi e metriche, e contribuisce a ridisegnare i processi laddove l’AI può creare un impatto competitivo.

Serve dunque una capacità consulenziale matura, capace di leggere l’azienda nel suo complesso, di interpretare le esigenze di business e di costruire un percorso coerente che integri persone, dati e tecnologie.

Competenze verticali e capacità di co-design

La diffusione dei modelli generativi ha reso accessibile la tecnologia, ma non ha ridotto la distanza tra ciò che le aziende vogliono e ciò che realmente serve nei loro settori.

Per questo, il partner deve possedere competenze avanzate di dominio, ovvero conoscere alla perfezione i processi della manifattura, della PA, dell’healthcare, del banking, della logistica, nonché le norme cui il settore specifico è soggetto e il panorama competitivo in essere.

In più, poiché ogni azienda ha flussi unici, il partner deve adottare un approccio di co-design alle soluzioni AI-based: lavorare insieme al cliente, progettare soluzioni modellate sulle sue specificità, integrare l’AI nei processi con logiche condivise.

Padronanza dell’intero stack AI e aggiornamento continuo

La trasformazione AI richiede, ovviamente, competenze tecniche avanzate e può essere affrontata solo da chi padroneggia l’intero stack dell’intelligenza artificiale.

D’altronde, AI non è solo LLM o assistenti conversazionali, ma anche Machine Learning, Deep Learning, NLP, sistemi agentici e tecniche di ottimizzazione dei dati. Serve inoltre un aggiornamento costante, perché soprattutto nell’ambito dell’AI generativa emergono continuamente nuovi framework e modelli.

La nostra visione e come affrontiamo i progetti di AI transformation

In Exprivia riteniamo che l’AI rappresenti una trasformazione epocale destinata a permeare l’intera organizzazione: non sarà limitata a singoli use case, ma diventerà una componente naturale di ogni processo aziendale.

Non parliamo solo di automazione o supporto decisionale, ma di un cambio di paradigma: sistemi capaci di anticipare i bisogni, proporre azioni, attivare workflow, innestarsi nelle attività quotidiane con un livello crescente di autonomia ma sempre nel rispetto di un approccio human in the loop che garantisce il controllo da parte di professionisti esperti.

Il nostro percorso nell’AI, dal machine learning alla collaborazione con le Università

Il nostro approccio all’AI deriva da anni di progettualità basate su Machine Learning e Data Analytics. Già nel 2019 abbiamo avviato iniziative di manutenzione predittiva, lavorando su casi d’uso industriali che richiedevano affidabilità, continuità e una profonda competenza tecnologica.

Negli anni abbiamo ampliato il perimetro, evolvendo verso l’AI conversazionale e agenti in grado di superare la semplice interazione linguistica eseguendo azioni, attivando workflow e integrandosi nei processi operativi.

In Exprivia, possiamo contare su una forte expertise settoriale, maturata in molteplici industry come PA, energy & utilities, retail, healthcare e manifatturiero. Questa conoscenza di dominio ci consente di adottare un approccio realmente consulenziale e di verticalizzare al massimo le nostre soluzioni in base al contesto operativo.

A tutto ciò si affianca un lavoro costante di ricerca e di scouting. Monitoriamo tecnologie, framework e prodotti emergenti, selezioniamo ciò che è maturo e lo integriamo nelle nostre soluzioni. Per rimanere sulla frontiera collaboriamo con Università e Centri di Ricerca su sfide altamente specifiche, portando nei progetti competenze non facilmente reperibili sul mercato.

Il ruolo chiave del nostro Competence Center

Per rispondere alla crescente domanda di progetti AI, abbiamo creato un Competence Center come luogo in cui convergono competenze ed esperienze diverse.

La struttura nasce raccogliendo, all’interno delle varie aree operative, le persone più preparate e appassionate di AI, professionisti che già seguivano da vicino l’evoluzione del settore e che oggi lavorano insieme in un confronto costante.

Il nostro modello si sviluppa lungo tre direttrici.

• La prima è la crescita delle competenze interne. Il Competence Center definisce percorsi di formazione mirati, differenziati per ruolo e basati sulle piattaforme e-learning aziendali. In questo modo assicuriamo che ogni team abbia il livello di conoscenza necessario per affrontare progetti AI complessi.

• La seconda riguarda il supporto alla prevendita. L’AI non si vende “a scaffale”: richiede visione, comprensione del processo e un lavoro di co-design con il cliente. Per questo, il Competence Center affianca la forza commerciale mettendo insieme, di volta in volta, esperti del verticale specifico e specialisti tecnologici.

• La terza direttrice è il supporto operativo. Quando il progetto prende forma, il Competence Center agisce come gruppo di avvio: definisce l’architettura della soluzione, imposta il metodo, indirizza le decisioni tecniche e rimane il punto di riferimento per tutte le risorse coinvolte.

Grazie a questa struttura, riusciamo a garantire un approccio coerente indipendentemente dal settore, dalla complessità del progetto o dal tipo di tecnologia adottata.

Come portiamo l’AI nelle aziende

Accompagnare un’azienda nella trasformazione AI significa assumersi la responsabilità della sua adozione. Il nostro approccio segue un modello strutturato che vuole evitare gli errori più frequenti: partire da un POC senza visione o introdurre l’AI in processi che non sono pronti a riceverla.

1. Il primo elemento è il commitment, che deve arrivare dai livelli decisionali più alti. La ratio è semplice: un progetto AI funziona solo quando il vertice dell’organizzazione comprende il valore atteso e riconosce che la trasformazione non riguarda un reparto, ma l’intera catena decisionale.

2. A questo segue un lavoro di co-design, in cui mettiamo insieme competenze ed esperienza per progettare la soluzione insieme ai team che la useranno, definendo con precisione quali cambiamenti richiederà a livello operativo.

3. Effettuiamo poi una valutazione economica e infrastrutturale. La transizione dalla fase prototipale a quella industriale implica infatti costi, scelte architetturali e valutazioni tecniche non banali. Il nostro ruolo è aiutare le aziende a comprendere il TCO reale e a prendere le decisioni più giuste, caso per caso.

4. Quando il progetto entra in fase esecutiva, attiviamo il nostro modello di delivery, che garantisce un coordinamento costante tra tutte le figure coinvolte e, come detto, prevede il coinvolgimento del nostro Competence Center.

5. Parallelamente, lavoriamo sulla gestione del cambiamento, perché introdurre l’AI significa quasi sempre ripensare attività, ruoli e modalità operative.