Negli ultimi mesi mi è capitato di leggere diversi report sullo stato dell’adozione dell’AI nelle aziende.
Uno in particolare mi ha colpito: secondo una ricerca di Boston Consulting Group, solo l’11% delle aziende riesce realmente a generare valore significativo dai propri investimenti in AI.
Ed è interessante perché oggi la tecnologia, in realtà, non è più il vero ostacolo.
I modelli ci sono.
Le piattaforme esistono.
Gli strumenti sono sempre più accessibili.
Eppure moltissime aziende continuano a trovarsi nella stessa situazione: avviano progetti che non arrivano mai in produzione; creano dashboard che nessuno utilizza davvero; presentano PoC AI al board che poi non integrano nei processi.
Tanto entusiasmo iniziale si trasforma presto in mesi di stallo operativo.
Negli ultimi anni si è parlato molto di AI come problema tecnologico.
Ma nella pratica, quello che osserviamo sempre più spesso è qualcosa di diverso: il vero ostacolo è di natura organizzativa.
L’AI non fallisce perché “non funziona”
Un errore molto comune è pensare che i progetti di AI falliscano perché i modelli non sono abbastanza avanzati.
In realtà, diversi studi raccontano un’altra storia.
McKinsey evidenzia da tempo che le principali barriere all’adozione dell’AI sono:
- mancanza di una strategia chiara;
- silos organizzativi;
- assenza di ownership;
- difficoltà nell’integrare l’AI e processi aziendali.
Anche Deloitte, in una survey internazionale su board ed executive, mostra come il 31% delle organizzazioni si consideri ancora non pronta a implementare l’AI in modo efficace, soprattutto per problemi di governance e readiness interna.
Questo punto è centrale:
molte aziende stanno adottando l’AI senza aver ancora definito chi decide, chi governa e come integrare realmente questi strumenti nel business.
Ed è qui che i progetti iniziano a rallentare…
Il problema non è comprare AI. È cambiare il modo di lavorare.
Molte organizzazioni stanno affrontando l’AI come hanno affrontato in passato l’acquisto di un nuovo software: si sceglie un tool, si avvia un progetto pilota e si aspettano risultati rapidi.
Ma l’AI non è semplicemente una tecnologia da installare.
Introduce cambiamenti molto più profondi:
- ridefinisce i flussi decisionali;
- modifica i ruoli operativi;
- richiede nuove competenze;
- impone governance sui dati;
- aumenta il bisogno di collaborazione tra business e IT.
In un paper accademico che ho letto recentemente, l’AI readiness veniva definita come “un problema di apprendimento organizzativo, non di acquisto tecnologico”.
Credo che sia una definizione che sintetizza perfettamente ciò che molte aziende stanno vivendo.
La vera sfida: integrare l’AI nei processi reali
Uno degli errori più frequenti è trattare l’AI come un layer separato dall’operatività aziendale: sperimentare l’AI in modo isolato, accumulare tool, moltiplicare le iniziative…tutto senza modificare i processi.
Il risultato è che l’AI resta confinata a demo interessanti o iniziative “innovative” che però non modificano davvero il modo in cui l’azienda prende decisioni.
Le organizzazioni che stanno ottenendo risultati concreti stanno invece facendo qualcosa di diverso:
- ripensano i workflow;
- lavorano sulla qualità del dato;
- investono nella formazione;
- creano governance chiare;
- definiscono ownership trasversali.
Secondo BCG, le aziende con maggiore maturità digitale e organizzativa riescono a implementare programmi tecnologici complessi in modo molto più efficace rispetto alle altre.
Il rischio dell’“AI theatre”
C’è poi un altro fenomeno interessante che sta emergendo: quello che potremmo definire “AI theatre”.
Si tratta di aziende che parlano moltissimo di AI, acquistano numerosi tool, producono demo impressionanti, ma senza una reale trasformazione operativa.
In alcuni casi, l’adozione è guidata più dalla pressione competitiva o dal timore di restare indietro che da una strategia concreta.
Un report recente evidenzia come molte imprese abbiano avviato investimenti AI principalmente per “FOMO aziendale” (Fear Of Missing Out), senza roadmap chiare né obiettivi misurabili.
Ed è probabilmente uno dei temi più rilevanti del momento.
Perché oggi non basta “fare AI”.
Serve capire dove può creare valore reale.
L’AI è soprattutto un tema manageriale
Forse è proprio questo il punto più importante.
L’AI non è più solo una questione tecnologica. È una questione manageriale, che riguarda leadership, governance, cultura aziendale, processi decisionali, collaborazione tra funzioni e capacità di ridefinire il modo in cui si lavora.
La differenza tra aziende che sperimentano AI e aziende che riescono davvero a scalarla probabilmente si giocherà sempre meno sui modelli e sempre di più sulla maturità organizzativa.
Ed è anche per questo che, oggi, parlare di AI significa inevitabilmente parlare di organizzazione.
Fonti
- Boston Consulting Group – Scaling AI Pays Off, No Matter the Investment
- McKinsey – Adoption of AI advances, but foundational barriers remain
- Deloitte – Governance of AI: A critical imperative for today’s boards
- BCG – Most Large-Scale Tech Programs Fail—Here’s How to Succeed
- Research paper – Why AI Readiness Is an Organizational Learning Problem, Not a Technology Purchase
Autore: Claudia Paniconi | Responsabile Marketing DMBI
Foto Christina-Wocintech da Unsplash
