Intelligenza artificiale in azienda: come cambia il ruolo del manager

L’intelligenza artificiale sta trasformando rapidamente i flussi di lavoro in tutti i settori, con un impatto positivo sempre più evidente. Le aziende, consapevoli del suo potenziale, cercano di sfruttarla per ottenere un vantaggio competitivo. I CEO e il management hanno autorizzato investimenti, assunto talenti e lanciato progetti pilota, ma, come riporta la ricerca di Boston Consulting Group[¹], solo il 4% delle aziende analizzate ha sviluppato capacità di AI all’avanguardia in tutte le funzioni e le sta utilizzando per generare costantemente un valore sostanziale. Un altro 22% ha una strategia di AI e capacità avanzate in materia e sta iniziando a generare valore. Il restante 74% deve ancora mostrare e ottenere un valore tangibile dall’uso dell’AI.

La distinzione tra aziende che BCG definisce leader (il 26% di cui sopra) e le altre è importante: negli ultimi tre anni, la crescita dei ricavi delle prime è stata del 50% superiore alla media generale. I loro rendimenti totali per gli azionisti sono superiori del 60% e i rendimenti sul capitale investito sono superiori del 40%. I risultati sopra la media riguardano anche i fattori non finanziari, come i brevetti depositati e la soddisfazione dei dipendenti. Per implementare con successo l’intelligenza artificiale in azienda è, infatti, necessario un approccio strutturato e una pianificazione attenta, evitando le insidie più comuni e garantendo risultati sostenibili. Bisogna poi considerare che ogni organizzazione si trova a un diverso punto del proprio percorso di innovazione, con capacità e obiettivi specifici, e questo rende il processo ancora più complesso. Inoltre, il termine “intelligenza artificiale” racchiude un’ampia gamma di tecnologie in continua evoluzione, dai chatbot come ChatGPT alla robotica avanzata e all’analisi predittiva.

Cos’è l’intelligenza artificiale e perché è fondamentale per le aziende oggi

L’intelligenza artificiale, in termini semplici, è la capacità di un sistema informatico di eseguire compiti e attività che normalmente richiederebbero le funzioni cognitive umane (intelligenza umana). Questo significa che un sistema dotato di AI può apprendere dall’esperienza, adattarsi a nuove situazioni, risolvere problemi e prendere decisioni in modo autonomo, o semi-autonomo. Dietro a questa definizione si celano gli assistenti virtuali (i meglio conosciuti chatbot) e tecnologie complesse come il machine learning, che permette ai sistemi di imparare dai dati senza essere esplicitamente programmati, e il deep learning, un’evoluzione del machine learning che utilizza reti neurali artificiali per analizzare grandi quantità di dati e identificare pattern complessi. In pratica, l’AI si sviluppa in azienda sotto forma di software e sistemi in grado di automatizzare compiti, analizzare informazioni, prevedere tendenze e personalizzare esperienze.

L’utilizzo dell’intelligenza artificiale nelle diverse aree aziendali è cresciuto rapidamente negli ultimi anni e il suo potenziale di trasformazione dei settori sta diventando realtà. Possiamo dire che è parte integrante delle operazioni aziendali, offrendo nuove opportunità di crescita, innovazione e miglioramento del processo decisionale.

I vantaggi concreti dell’intelligenza artificiale per la tua azienda

I benefici dell’intelligenza artificiale per le aziende sono molteplici e tangibili. Uno dei vantaggi più evidenti è l’aumento dell’efficienza e della produttività. L’AI permette di automatizzare compiti ripetitivi e ad alta intensità di lavoro, come l’inserimento dati, la gestione degli ordini o la risposta a domande frequenti dei clienti. Questa automazione non solo riduce la possibilità di errori e raggiunge volumi e velocità impossibili da eguagliare per noi essere umani, ma libera le persone da mansioni monotone, consentendo loro di concentrarsi su attività più strategiche e creative che richiedono, ancora oggi, intelligenza umana e capacità di problem-solving. L’ottimizzazione dei processi aziendali, resa possibile dall’AI, si traduce così in cicli di lavoro più rapidi, riduzione dei tempi di inattività e un utilizzo più efficiente delle risorse.

L’intelligenza artificiale è uno strumento utile anche nel processo decisionale. Grazie alla sua capacità di analizzare grandi quantità di dati in tempi rapidi, fornisce insight predittivi che supportano i manager nel prendere decisioni più accurate e strategiche. Può, infatti, identificare trend nascosti, prevedere la domanda futura, valutare i rischi e ottimizzare le strategie aziendali basandosi su dati oggettivi piuttosto che sull’intuizione o su dati parziali, evitando anche i bias cognitivi. Questa capacità di data-driven decision making riduce l’incertezza e aumenta la probabilità di successo della linea aziendale adottata.

La possibilità di personalizzare in modo avanzato l’esperienza cliente è un altro vantaggio chiave dell’AI. Questa permette di analizzare il comportamento, le preferenze e le esigenze dei clienti su larga scala, consentendo alle aziende di offrire esperienze personalizzate in diversi touchpoint. Dalle raccomandazioni nell’e-commerce, alle campagne di marketing mirate, fino al servizio clienti proattivo, la customer-experience diventa più coinvolgente e aumenta la fedeltà e il customer lifetime value.

L’intelligenza artificiale è anche un potente motore di innovazione e creazione di nuove opportunità di business. Analizzando i dati di mercato, le tendenze dei consumatori e le nuove tecnologie, l’AI può aiutare il management a identificare nuove nicchie di mercato, sviluppare prodotti e servizi innovativi e creare nuovi modelli di business. Può anche stimolare l’innovazione all’interno dell’organizzazione, suggerendo nuove soluzioni a problemi esistenti e ispirando la creatività dei dipendenti.

Infine, contribuisce all’ottimizzazione dei costi operativi e all’aumento della redditività. L’automazione dei processi, l’efficienza operativa, la migliore gestione delle risorse e la riduzione degli errori si traducono in una diminuzione dei costi operativi. Allo stesso tempo, l’aumento della produttività, la personalizzazione della customer-experience e l’innovazione contribuiscono ad aumentare i ricavi e la redditività complessiva dell’azienda.

Applicazioni pratiche dell’intelligenza artificiale in azienda: un panorama completo

L’intelligenza artificiale non è una tecnologia monolitica, ma, come abbiamo visto, un insieme di strumenti e tecniche che possono essere applicati in diverse aree aziendali. Di seguito esploriamo alcune delle applicazioni pratiche più rilevanti.

1. Marketing e Vendite: potenziare la customer experience e le strategie commerciali

L’ascesa dell’AI, e in particolare dell’intelligenza artificiale generativa, ha un potenziale impatto su tre aree del marketing e delle vendite: esperienza del cliente (CX), crescita e produttività [²].

Grazie alla capacità di analizzare il comportamento, le preferenze e i dati demografici dei clienti, la gen AI può personalizzare le campagne con messaggi e offerte mirate, aumentando il ROI e l’efficacia delle strategie. L’AI fornisce inoltre insight preziosi sul comportamento dei consumatori, ottimizzando la customer journey e migliorando l’esperienza utente.

I chatbot e gli assistenti virtuali garantiscono un servizio clienti attivo 24/7, rispondendo alle domande, risolvendo problemi e guidando gli utenti nel processo d’acquisto. L’analisi predittiva consente di anticipare le vendite future, identificare i lead più promettenti e affinare le strategie di vendita. Infine, la segmentazione avanzata del pubblico permette di creare gruppi di clienti più specifici, migliorando la precisione delle campagne di marketing e delle offerte personalizzate.

2. Risorse Umane: ottimizzare la gestione del personale e il recruiting

Anche nelle Risorse Umane, l’AI sta aprendo nuove prospettive per ottimizzare la gestione del personale e il recruiting[³]. L’automazione dei processi HR semplifica attività amministrative ripetitive come la gestione delle buste paga, la pianificazione delle ferie e la gestione delle note spese. Il recruiting intelligente utilizza l’AI per automatizzare la selezione e lo screening dei CV, identificando le candidature più qualificate in base a criteri specifici. L’analisi predittiva del successo dei candidati e delle candidate utilizza l’AI per prevedere le performance future, aiutando le risorse umane a prendere decisioni di assunzione più informate. La gestione delle performance può essere migliorata dall’AI che analizza i dati dei risultati dei dipendenti per identificare aree di miglioramento e personalizzare i piani di sviluppo. L’analisi del sentiment dei dipendenti grazie all’AI analizza feedback e comunicazioni interne, rilevando il morale e il benessere dei dipendenti.

3. Produzione e Logistica: efficienza operativa e ottimizzazione della supply chain

Nel settore della produzione e della logistica, l’AI è fondamentale per migliorare l’efficienza operativa e ottimizzare la supply chain. La manutenzione predittiva utilizza l’AI per analizzare i dati dei sensori e prevedere guasti e malfunzionamenti delle macchine, riducendo i tempi di inattività e i costi di manutenzione. L’ottimizzazione della gestione del magazzino e dell’inventario utilizza l’AI per prevedere la domanda, ottimizzare i livelli di inventario e ridurre i costi di stoccaggio. L’ottimizzazione dei percorsi logistici e della supply chain grazie all’AI pianifica i percorsi di trasporto più efficienti, riduce i tempi di consegna e ottimizza la gestione della supply chain complessiva. Il controllo qualità automatizzato basandosi sulla computer vision e sull’AI ispeziona i prodotti in modo automatico, identificando difetti e anomalie in modo più rapido e preciso rispetto ai controlli manuali. La robotica e l’automazione industriale, guidate dall’AI, permettono di automatizzare processi produttivi complessi, aumentare la produttività e migliorare la sicurezza sul lavoro.

4. Business intelligence e analisi dati: decisioni data-driven e insight strategici

L’AI trasforma il modo in cui le aziende utilizzano le informazioni per prendere decisioni strategiche. L’analisi avanzata dei dati permette di identificare trend e pattern nascosti in grandi volumi di dati, rivelando insight preziosi per il business. La creazione di dashboard interattive e reportistica automatizzata permette ai manager di monitorare le performance aziendali in tempo reale e di ottenere report personalizzati in modo rapido e semplice. Le previsioni di mercato e analisi predittive forniscono una base solida per le decisioni strategiche, aiutando le aziende ad anticipare i cambiamenti del mercato e a pianificare il futuro. L’identificazione di nuove opportunità di business attraverso l’analisi dei dati consente alle aziende di scoprire nuove nicchie di mercato, nuovi prodotti e servizi e nuove strategie di crescita.

5. Cybersecurity: proteggere l’azienda dalle minacce informatiche

La cybersecurity è una priorità assoluta per le aziende di oggi, e l’AI gioca un ruolo cruciale nel rafforzare le difese contro gli attacchi cyber [⁴]. Il rilevamento proattivo di minacce e anomalie utilizza l’AI per monitorare costantemente i sistemi IT, identificando attività sospette e anomalie che potrebbero indicare un attacco informatico. In fase di prevenzione l’AI identifica e blocca le minacce prima che possano causare danni. L’analisi comportamentale utilizza l’AI per analizzare il comportamento degli utenti e dei sistemi, identificando attività sospette che potrebbero indicare un attacco interno o un account compromesso. L’automazione della risposta agli incidenti di sicurezza permette di rispondere rapidamente e in modo efficace, riducendo i tempi di inattività e i danni. La protezione dei dati sensibili e la compliance sono rafforzate dall’AI che aiuta le aziende a identificare e proteggere i dati sensibili e a garantire la conformità alle normative sulla privacy come il GDPR.

6. Customer Care: migliorare l’assistenza e la soddisfazione del cliente

L’intelligenza artificiale sta trasformando anche il modo in cui le aziende interagiscono con i clienti e risolvono i loro problemi. I chatbot e gli assistenti virtuali 24/7 offrono risposte immediate alle domande dei clienti sugli aspetti più semplici e indirizzano le richieste più complesse agli operatori umani. La personalizzazione delle interazioni con i clienti utilizza l’AI per adattare le risposte e le soluzioni alle esigenze specifiche di ciascuno, permette anche di capire il tono emotivo delle interazioni con gli utenti, identificando aree di insoddisfazione e opportunità di miglioramento della qualità del servizio (analisi del sentiment). L’automazione dei processi di customer care semplifica attività come la gestione dei ticket, il routing delle richieste e la fornitura di informazioni standardizzate. La gestione efficiente delle richieste e dei reclami è migliorata dall’AI che permette di tracciare le richieste, assegnarle agli operatori competenti e monitorare i tempi di risoluzione [⁵].

Implementare l’intelligenza artificiale in azienda: il ruolo dei manager

Come riporta BCG, circa il 70% delle criticità riguarda le persone e i processi, circa il 20% problemi tecnologici e solo il 10% riguarda gli algoritmi di intelligenza artificiale. Nello specifico, possiamo suddividere queste criticità in quattro gruppi:

Difficoltà nel definire casi d’uso prioritari e chiari con ritorni convincenti per gli investimenti previsti.
Problematiche relative al passaggio dai piani all’azione e alla creazione di valore, come la definizione delle priorità degli investimenti, la scalabilità delle soluzioni tra le funzioni e le aziende, il superamento delle resistenze all’adozione e la realizzazione dei benefici.
Problemi legati alle persone, tra cui la creazione di competenze specifiche e un’alfabetizzazione più ampia sull’AI.
Integrazione delle soluzioni di AI con i sistemi IT esistenti e accesso a dati di alta qualità.

Il ruolo che i manager e i leader assumono è, quindi, cruciale. Ecco una guida che può accompagnare in un corretto processo di adozione dell’intelligenza artificiale capace di generare valore per le imprese [⁶].

Una buona metrica per valutare la redditività è il margine netto e dunque la percentuale dei ricavi che rimane dopo aver sottratto tutte le spese, inclusi i costi operativi, gli oneri finanziari, le tasse e gli elementi straordinari. Se il margine netto è alto, l’azienda è efficiente non solo nelle sue operazioni principali, ma anche nella gestione degli oneri finanziari e delle tasse; se è basso, può segnalare problemi di redditività.

Le 7 fasi per implementare l’AI

Definire una strategia chiara per l’AI

Per garantire un’adozione efficace dell’IA, i manager devono partire da una strategia chiara e ben strutturata. Non si tratta semplicemente di integrare una nuova tecnologia nei processi aziendali, ma di comprendere come essa possa realmente apportare valore. È fondamentale avere una visione precisa degli obiettivi e delle sfide che l’AI può aiutare a risolvere. La strategia deve essere allineata con le priorità aziendali e condivisa con i team, affinché tutti comprendano il ruolo di questa tecnologia e il suo impatto. Comunicare questa visione in modo efficace aiuta a ridurre le incertezze e a creare un ambiente più propenso all’innovazione.

Identificare casi d’uso rilevanti

Una volta definita la strategia, è essenziale individuare le aree in cui l’intelligenza artificiale può davvero fare la differenza. Non tutte le funzioni aziendali ne traggono vantaggi immediati, quindi è importante partire da casi d’uso concreti. Questo significa analizzare i processi aziendali e identificare quelle attività che potrebbero beneficiare di automazione o miglioramenti predittivi. Ad esempio, si potrebbe iniziare con chatbot per il servizio clienti, strumenti di analisi predittiva per ottimizzare le scorte o modelli di AI per migliorare il marketing personalizzato. L’ideale è partire con progetti pilota, testarli e poi scalarli gradualmente.

Garantire la qualità e l’accessibilità dei dati

L’AI è efficace solo se dispone di dati di qualità. I manager devono assicurarsi che le informazioni su cui si basano i modelli siano affidabili, ben strutturate e prive di bias. Per fare ciò, è necessario un investimento nella gestione e governance dei dati, creando processi per raccogliere, archiviare e proteggere le informazioni in modo efficiente. Inoltre, i dati devono essere facilmente accessibili ai team di sviluppo e analisi, evitando silos organizzativi che ostacolano la condivisione delle informazioni. Un’azienda che non cura la qualità dei propri dati rischia di ottenere risultati imprecisi o addirittura controproducenti dall’AI.

Promuovere la formazione e lo sviluppo delle competenze

L’introduzione dell’AI in azienda non deve limitarsi alla tecnologia, ma deve includere anche le persone. La direzione e i manager devono investire nella formazione dei dipendenti affinché possano acquisire competenze nel campo dell’analisi dei dati, del machine learning e dell’uso degli strumenti di AI. Questo non significa che tutti debbano diventare esperti di programmazione, ma è importante che comprendano le basi di questa tecnologia e il suo impatto sulle loro attività quotidiane. Creare team multidisciplinari, composti da esperti di business e specialisti in dati, aiuta a integrare l’AI nei processi aziendali in modo più efficace. Inoltre, la formazione continua è essenziale: il mondo tech e quindi anche quello dell’intelligenza artificiale è in continua evoluzione, e le aziende devono rimanere aggiornate per sfruttare al meglio le nuove opportunità.

Fornire risorse adeguate

Per implementare con successo l’AI, servono risorse adeguate. I manager devono garantire che i team abbiano accesso agli strumenti e alle tecnologie necessarie, come piattaforme di machine learning, infrastrutture cloud e software di analisi avanzata. Oltre agli strumenti, è fondamentale allocare un budget sufficiente per supportare lo sviluppo, il testing e la manutenzione delle soluzioni di AI. In molti casi, collaborare con startup, università o fornitori specializzati può accelerare il processo e ridurre i costi di sviluppo interno. I manager devono anche valutare se sia più vantaggioso sviluppare soluzioni proprietarie o adottare software già disponibili sul mercato.

Guidare il cambiamento culturale

Uno degli ostacoli più grandi all’adozione dell’AI non è la tecnologia in sé, ma la resistenza al cambiamento, come abbiamo anticipato. Molti dipendenti temono che questa possa sostituire i loro ruoli o modificare radicalmente il loro lavoro. I manager devono quindi assumere un ruolo di leadership nel favorire un cambiamento culturale, dimostrando come l’AI possa essere un supporto e non rappresenti una minaccia. Coinvolgere i dipendenti nel processo di trasformazione è fondamentale: spiegare loro i vantaggi, ascoltare le loro preoccupazioni e offrire formazione per aiutarli ad adattarsi ai nuovi strumenti. Creare una cultura aziendale orientata ai dati e all’innovazione aiuta a rendere l’AI una risorsa accettata e valorizzata all’interno dell’organizzazione.

Monitorare e misurare i risultati

Infine, l’adozione dell’AI non deve essere un processo statico, ma dinamico e in continua evoluzione. I manager devono definire metriche precise per valutare l’efficacia delle soluzioni implementate. È necessario monitorare le prestazioni degli algoritmi, verificare che i modelli di AI producano risultati accurati e correggere eventuali problemi. Se un’implementazione non porta i benefici attesi, bisogna essere pronti ad apportare modifiche e miglioramenti. Un approccio data-driven alla valutazione delle performance garantisce che l’AI venga utilizzata in modo efficace e continui a generare valore nel tempo.

Le sfide e le considerazioni etiche dell’intelligenza artificiale in azienda

L’adozione dell’intelligenza artificiale in azienda non è priva di sfide e richiede una riflessione attenta anche sulle implicazioni etiche.

· Costi e investimenti iniziali possono essere significativi. Includono software, hardware, infrastrutture IT, formazione del personale e, potenzialmente, assunzione di personale specializzato. È fondamentale sviluppare strategie per gestire il budget e ottimizzare le spese, valutando attentamente il rapporto costi-benefici e pianificando gli investimenti in modo oculato. È possibile anche esplorare la disponibilità di finanziamenti e incentivi governativi, che possono contribuire a ridurre l’impatto finanziario iniziale.

· Privacy, sicurezza dei dati e regolamentazioni sono aspetti critici nell’utilizzo dell’AI. Da una parte, va garantita la trasparenza degli algoritmi AI comunicando a dipendenti, clienti e altri utenti come vengono utilizzati i loro dati. Dall’altra, vanno implementare misure di sicurezza robuste anche per compliance con attuale e future normative e regolamentazioni sull’AI. La sicurezza informatica è una delle principali preoccupazioni etiche per le aziende che utilizzano l’IA, poiché questi sistemi spesso gestiscono dati sensibili, rendendoli bersagli appetibili per i cyberattacchi.

· Etica e responsabilità sono al centro anche di diversi dibattiti. Gli algoritmi sono la spina dorsale della capacità dell’AI di semplificare e ottimizzare le attività. Tuttavia, espongono l’organizzazione a possibili pregiudizi che possono avere un impatto negativo sul brand e sulle sue persone. Il pregiudizio algoritmico è la discriminazione. sistematica che può verificarsi quando il processo decisionale dell’AI è influenzato da dati pregiudizievoli, con conseguenti risultati ingiusti come ad esempio assunzioni discriminatorie, disparità di accesso alle risorse e pregiudizi sul posto di lavoro [⁷].

Il futuro dell’intelligenza artificiale in azienda è oggi

In questo articolo abbiamo esplorato l’importanza strategica dell’intelligenza artificiale per le aziende di oggi e di domani. Abbiamo visto come l’AI offre vantaggi concreti in termini di efficienza, produttività, innovazione e personalizzazione dell’esperienza cliente. Abbiamo esaminato le applicazioni pratiche dell’AI in diversi settori aziendali, dal marketing alle risorse umane, dalla produzione alla cybersecurity e al servizio clienti. Abbiamo fornito una guida passo passo per implementare l’AI in azienda, affrontando le sfide e le considerazioni etiche da non trascurare. Infine, abbiamo analizzato case study di successo che dimostrano il potenziale trasformativo dell’AI.

Il futuro dell’intelligenza artificiale in azienda è oggi. Le tendenze emergenti indicano un’adozione sempre più ampia dell’AI in tutti i settori, con nuove applicazioni che emergono costantemente. Le aziende che sapranno abbracciare l’AI in modo consapevole e strategico saranno in grado di rimanere competitive e innovative nel mercato globale. Non aspettare il futuro, inizia ad esplorare le opportunità offerte dall’AI per trasformare e ottimizzare il tuo business. Il momento di agire è adesso.