AI nelle imprese italiane: oltre il 90% fatica a portarla a regime - Cefriel

Compatibilità
Salva(0)
Condividi

AI & Data Analytics

L’intelligenza artificiale è entrata nelle agende strategiche delle aziende, ma nella maggior parte dei casi resta confinata a progetti pilota. Oltre il 90% delle imprese italiane si trova ancora in una fase esplorativa o di adozione parziale, senza un approccio strutturato capace di portare le soluzioni in produzione in modo continuativo e sostenibile. È quanto rilevato da una survey Cefriel su trentacinque aziende italiane medio-grandi di settori trasversali, rivolta a CEO e CIO, con l’obiettivo di rilevare il livello di adozione effettiva dell’AI, le aspettative di valore associate e i modelli organizzativi adottati per gestire le iniziative.

Il dato che emerge è chiaro: l’AI è considerata una leva strategica, ma non è ancora una capacità consolidata nelle organizzazioni. Nella maggior parte dei casi, infatti, le iniziative restano isolate, focalizzate su singole funzioni o processi, e faticano a scalare fino a diventare parte integrante delle operazioni quotidiane.

Sulla base dei risultati emersi dalla survey è nato il nuovo Paper “AI Factory come modello di adozione dell’Intelligenza Artificiale”, a cura di Roberto Farina, Business Development Manager, Cefriel. Il paper evidenzia che l’Intelligenza Artificiale è ormai percepita come leva strategica dalle imprese, ma la sua adozione procede ancora spesso per iniziative isolate, che faticano a superare la fase sperimentale e a diventare parte stabile dei processi quotidiani.

Aspettative diverse tra business e IT

La survey evidenzia anche una distanza significativa tra le aspettative delle diverse funzioni aziendali.


  • I CEO associano l’AI soprattutto a riduzione delle inefficienze legate ai processi aziendali, automazione complessiva di questi processi e al loro efficientamento.

  • I CIO adottano una visione più operativa, concentrata su efficientamento dei processi, riduzione delle inefficienze, automazione, con benefici attesi più graduali ma misurabili.

Questa divergenza, se non affrontata, rischia di rallentare i percorsi di trasformazione, generando aspettative disallineate o risultati inferiori al potenziale.

Il nodo organizzativo: progetti isolati e governance debole

Uno dei principali ostacoli all’adozione dell’AI riguarda i modelli organizzativi. La maggior parte delle aziende gestisce le iniziative in modo non coordinato, con progetti ad hoc affidati a singole funzioni e senza una struttura dedicata. Solo una minoranza ha adottato un approccio sistematico, ad esempio attraverso centri di eccellenza o modelli strutturati di governance.

Il risultato è una difficoltà diffusa nel passaggio da sperimentazione a utilizzo esteso: i casi d’uso esistono, ma manca un modello capace di garantire continuità, riuso e scalabilità nel tempo.

AI Factory: fabbricare valore in modo stabile e ripetibile

L’AI – si legge nel paper – si comporta in modo diverso rispetto alle tecnologie del passato. Non è una soluzione da “installare” per poi entrare in una modalità di gestione ordinaria. È una tecnologia in continua evoluzione, che abilita progressivamente nuove opportunità e richiede aggiornamento costante, capacità di adattamento e governo nel tempo. Per supportare le aziende nel passaggio dalla logica di progetto a una logica di generazione continua di valore, Cefriel ha ideato e sviluppato l’approccio “AI Factory”.

Tre le dimensioni chiave di questo modello: l’orientamento ai bisogni di business e, quindi, l’adozione dell’AI a partire dal contesto; la capacità di tradurre le esigenze in soluzioni sostenibili; l’inserimento dell’AI nelle operazioni quotidiane.

Due casi concreti su come l’AI Factory abilita percorsi di AI journey

Il paper presenta anche due casi di applicazione che mostrano come l’AI possa generare valore quando inserita in un percorso strutturato.

Nel caso di EG Medical, PMI manifatturiera, l’adozione dell’AI è partita da esigenze operative concrete, portando allo sviluppo di un assistente virtuale per supportare la produzione e migliorare la condivisione delle competenze tra gli operatori.

Il panificio Doper, invece, ha utilizzato l’AI per valorizzare il proprio patrimonio di conoscenze aziendali, rendendo informazioni e competenze accessibili e riutilizzabili, anche in contesti caratterizzati da turnover o barriere linguistiche.

Insights correlati


AI & Data Analytics

Leggi

Insight/News

Lost in translation

Analisi dell’impatto dell’Intelligenza Artificiale e della traduzione automatica sul lavoro dei traduttori, tra opportunità, limiti e trasformazioni del settore linguistico.

AI & Data Analytics

Leggi

AI & Data Analytics

Leggi

AI & Data Analytics

Leggi

Insight/News

Lost in translation

Analisi dell’impatto dell’Intelligenza Artificiale e della traduzione automatica sul lavoro dei traduttori, tra opportunità, limiti e trasformazioni del settore linguistico.

AI & Data Analytics

Leggi
Recapiti
Chiara Attieri