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Ottobre 27, 2026
È da questa convinzione che nasce il percorso di AI Adoption progettato da Cefriel per Banca Mediolanum, un’iniziativa che ha coinvolto diverse funzioni aziendali con l’obiettivo di trasformare le sperimentazioni esistenti in un approccio strutturato e condiviso all’utilizzo dell’AI Generativa.
In una fase in cui molte organizzazioni stanno introducendo strumenti come Microsoft Copilot, la vera sfida non è infatti accedere alla tecnologia, ma comprendere come integrarla efficacemente nei processi, nelle decisioni e nelle modalità di collaborazione quotidiane, e riuscire a farlo mentre la tecnologia stessa evolve con il rilascio di nuove funzionalità ogni giorno.
Le riflessioni di Banca Mediolanum mettono in evidenza un aspetto spesso sottovalutato, ma ricco di implicazioni: l’accessibilità di queste tecnologie. La possibilità di interagire con l’Intelligenza Artificiale attraverso il linguaggio naturale l’ha resa infatti straordinariamente accessibile da chiunque, facendo emergere per la prima volta la necessità di colmare non tanto un gap tecnico, quanto un gap comportamentale.
La sfida alla base dei percorsi progettati con Cefriel non è stata quindi semplicemente comprendere come utilizzare questa tecnologia, ma aiutare le persone a sviluppare nuovi approcci, nuove modalità di lavoro e nuove capacità decisionali.
Da questa prospettiva nasce la domanda che ha guidato il percorso: come trasformare questo strumento in un reale fattore di produttività e di valore per la propria professione?
L’esigenza è stata quindi quella di imparare a lavorare con l’AI, valutando criticamente gli output generati, integrando questi strumenti nei processi quotidiani in coerenza con le policy aziendali e gli obiettivi di business e, soprattutto, ripensando il proprio mestiere alla luce delle nuove possibilità offerte dalla tecnologia.
Per affrontare questa sfida, Banca Mediolanum ha scelto di affiancare alla diffusione degli strumenti un percorso di adozione orientato alle persone, ai processi e ai casi d’uso concreti, coinvolgendo diverse funzioni aziendali in un percorso di sperimentazione guidata e apprendimento sul campo.
Oltre lo strumento: costruire una cultura dell'AI
In molte organizzazioni, l’adozione dell’AI segue un percorso ricorrente: dopo una prima fase di curiosità e sperimentazione, emerge la necessità di sviluppare un linguaggio comune, definire metodologie condivise e individuare casi d’uso realmente rilevanti per il contesto aziendale.
Anche in Mediolanum l’utilizzo dell’AI Generativa era già presente, ma con livelli di maturità differenti tra persone, team e funzioni. L’esigenza non era semplicemente imparare a utilizzare uno strumento, ma comprendere come integrare l’AI nei processi quotidiani, mantenendo al centro il ruolo delle persone, la qualità delle decisioni e la conoscenza del business.
Per questo motivo, i percorsi sono stati progettati secondo un approccio fortemente laboratoriale, nel quale formazione e sperimentazione procedono in parallelo, partendo dalle attività reali svolte dalle diverse aree aziendali.
Da questa esigenza è nato un progetto formativo che ha messo al centro non la tecnologia in sé, ma il modo in cui questa può supportare attività, decisioni e processi esistenti.
Un approccio che parte dai processi, non dagli strumenti
Uno degli elementi distintivi di Cefriel è stato l’approccio metodologico adottato.
Piuttosto che concentrarsi esclusivamente sulle funzionalità degli strumenti di AI Generativa, il lavoro è partito dall’analisi dei processi reali delle diverse aree aziendali, individuando attività, criticità, punti di inefficienza e opportunità di miglioramento.
Attraverso workshop di co-design e sessioni preparatorie, gli esperti Cefriel hanno collaborato con i team Mediolanum per costruire casi d’uso realistici, definire obiettivi concreti di sperimentazione e progettare percorsi formativi strettamente collegati alle attività quotidiane dei partecipanti.
Questa impostazione ha consentito di superare una logica di semplice alfabetizzazione tecnologica, favorendo invece lo sviluppo di competenze immediatamente applicabili al contesto operativo.
Dalla formazione alla pratica: il laboratorio per il team del Controllo di Gestione
Un esempio concreto dell’approccio adottato è rappresentato dal laboratorio dedicato all’area Pianificazione e Controllo di Banca Mediolanum, una funzione in cui l’analisi dei dati, la gestione della reportistica e il consolidamento di informazioni provenienti da fonti differenti rivestono un ruolo centrale.
In questo contesto, l’AI è stata utilizzata come supporto per:
- analizzare documentazione e report
- formalizzare conoscenza distribuita tra team
- facilitare controlli e quadrature
- sintetizzare informazioni provenienti da fonti diverse
- supportare valutazioni e analisi preliminari
I casi d’uso sviluppati durante i laboratori hanno riguardato processi ad alta rilevanza operativa, come la gestione degli stanziamenti mensili, le valutazioni economiche e il supporto alle analisi delle leve commerciali.
In questi contesti l’impatto è misurabile in termini di accelerazione dell’analisi della documentazione, supporto alla formalizzazione di conoscenze spesso distribuite tra persone e strumenti differenti, e facilitazione della preparazione di output tipici delle attività di controllo e pianificazione.
L’attenzione è stata posta non solo sulle opportunità, ma anche sui limiti dell’AI, sulla qualità dei dati e sul ruolo dell’intervento umano nei processi decisionali.
AI Adoption: costruire competenze per governare il cambiamento
L’esperienza che stiamo sviluppando con Banca Mediolanum conferma come i percorsi di adozione dell’AI generino risultati concreti quando tecnologia, competenze e conoscenza dei processi evolvono insieme.
Le riflessioni di Banca Mediolanum evidenziano come il valore aggiunto del percorso sviluppato con Cefriel sia stato quello di non fermarsi alla dimensione tecnologica dell’AI, ma di accompagnare le persone nella comprensione delle implicazioni che questi strumenti possono avere sul lavoro quotidiano.
In un contesto in cui è relativamente semplice spiegare il funzionamento di una tecnologia, la vera differenza consiste nell’aiutare le persone a comprendere come utilizzarla in modo efficace, responsabile e coerente con il proprio ruolo professionale. Per questo, il percorso non è stato vissuto come una tradizionale formazione sul prodotto, ma come un’occasione per sperimentare, confrontarsi e riflettere sull’evoluzione del proprio modo di lavorare. I feedback raccolti hanno fatto emergere soprattutto tre aspetti:
- una maggiore consapevolezza delle opportunità offerte dall’AI Generativa, spesso più ampie rispetto a quanto inizialmente immaginato;
- un approccio più critico agli output generati, capace di superare sia l’entusiasmo acritico sia la diffidenza preconcetta;
- infine, una maggiore capacità di individuare casi d’uso concreti e applicabili alle attività professionali.
In questa prospettiva, il percorso sviluppato con Cefriel ha contribuito a trasformare l’AI da oggetto di curiosità a strumento da integrare consapevolmente nel proprio lavoro. Il risultato più significativo non riguarda quindi soltanto l’utilizzo di Copilot, ma lo sviluppo di una nuova capacità: immaginare come il proprio lavoro possa evolvere insieme all’AI.
In questo contesto il ruolo di Cefriel non consiste semplicemente nel trasferire competenze sull’utilizzo degli strumenti disponibili, ma nell’accompagnare le organizzazioni nella costruzione di una capacità diffusa di innovazione, aiutando persone e team a comprendere dove l’Intelligenza Artificiale possa creare valore e come integrarla in modo efficace, sostenibile e responsabile.
Perché l’AI Adoption non coincide con l’introduzione di una nuova tecnologia, ma con la capacità dell’organizzazione di trasformare sperimentazione, conoscenza e competenze in nuovi modi di lavorare.
