Massimizzare il valore dell’AI: strategie per un’innovazione attenta ai costi

L’Intelligenza Artificiale possiede un enorme potenziale per guidare il progresso umano, rimodellando i settori industriali e facendo nascere nuove opportunità di crescita. Tuttavia, per molte aziende in EMEA, il percorso verso l’adozione dell’AI non può prescindere da considerazioni economiche perchè la necessità di giustificare la spesa tecnologica con ritorni chiari e misurabili è comune a tutte le organizzazioni. Secondo l’EY European AI Barometer 2025, oltre la metà delle organizzazioni (56%) aveva già ottenuto risparmi sui costi o aumenti dei profitti grazie all’adozione dell’AI, con un impatto medio di 6,24 milioni di euro per organizzazione. Nella versione italiana del documento si evidenzia come anche in Italia il 52% dei top manager ha visto dei risultati dall’adozione dell’AI.

In un mercato in cui ogni investimento viene attentamente valutato, i C-level devono capire come sfruttare la potenza dell’AI senza compromettere la stabilità finanziaria dell’azienda. La soluzione non è non promuovere l’AI, ma affrontarla con una mentalità strategica e orientata al valore che dia priorità a risultati tangibili e alla sostenibilità di lungo periodo.

Tutte le aziende sono attente ai costi e per questo motivo l’investimento iniziale in AI può sembrare scoraggiante. I costi associati alla costruzione dei team AI, all’infrastruttura e alla gestione dei dati richiedono una pianificazione accurata. Tuttavia, le imprese di maggior successo ‘spendono’ in AI, ma investono strategicamente, iniziando da processi e progetti specifici, ad alto impatto, che promettono risultati rapidi e valore dimostrabile, invece che da progetti ambiziosi e su larga scala.

Ne sono un esempio le imprese manifatturiere che stanno utilizzando la manutenzione predittiva basata sull’AI per anticipare i guasti delle apparecchiature, riducendo i tempi di inattività e le riparazioni costose. Questa applicazione mirata si traduce direttamente in un miglioramento dell’efficienza operativa e in un risultato economico più solido, fornendo una chiara giustificazione per l’investimento. Questo è anche un esempio semplice per mostrare quanto l’edge sia cruciale per l’AI, soprattutto in un Paese come l’Italia dove il manifatturiero ha un peso decisivo. Non dimentichiamo infatti che una quota sempre maggiore dei dati verrà creata, elaborata e utilizzata direttamente all’edge, e non solo nel cloud.

Partendo in piccolo, queste aziende costruiscono competenze interne, creando una solida base per applicazioni di AI più avanzate in futuro. Questo approccio che consiste nel partire da problemi pratici e risolvibili, sposta l’attenzione dalla tecnologia in sé ai risultati positivi che essa genera. In questo modo, l’AI diventa uno strumento di empowerment nelle mani dei team che possono lavorare in modo più intelligente, ottenendo di più.

Mentre l’entusiasmo per le potenzialità dell’AI rimane alto, una sfida emergente in EMEA è l’over-provisioning. Gartner prevede che entro il 2030 le aziende che non riusciranno a ottimizzare l’ambiente di calcolo sottostante all’AI pagheranno oltre il 50% in più rispetto a quelle che lo faranno. Questo non solo vincola capitale prezioso, ma porta anche a un aumento del consumo energetico e della complessità operativa. Il tessuto imprenditoriale italiano, composto in larga parte da PMI, non può permettersi investimenti miliardari né scommesse tecnologiche premature. Questo ha rallentato l’adozione dell’intelligenza artificiale, ma oggi rappresenta anche un’opportunità: le imprese italiane possono imparare dai first mover, evitando l’overprovisioning e puntare su soluzioni scalabili e modulari, che crescono passo dopo passo con il business:

Un’infrastruttura scalabile e dimensionata correttamente, allineata alle reali esigenze dei carichi di lavoro, protegge i margini e supporta la sostenibilità di lungo periodo. Le aziende in regioni sensibili ai dati e all’energia, come i Paesi nordici o il Medio Oriente, stanno sempre più optando per modelli modulari basati sull’utilizzo. Allineando gli investimenti ai requisiti aziendali effettivi e scalando man mano che la domanda cresce, le organizzazioni possono rimanere agili, rispondendo al cambiamento senza essere appesantite dai costi.

Uno degli argomenti economici più convincenti a favore dell’AI è la sua capacità di arrivare a livelli senza precedenti di efficienza. Le aziende stanno sfruttando l’AI per ottimizzare i processi, come ad esempio la gestione delle scorte o prevedere la domanda. Questo non solo riduce i costi operativi, ma migliora anche la soddisfazione dei clienti garantendo consegne puntuali. Automatizzando le attività di routine, l’AI libera tempo ed energia delle persone, che possono concentrarsi su lavori più creativi e strategici, stimolando l’innovazione dall’interno.

La chiave è considerare l’AI come un collaboratore. È una tecnologia che amplia le capacità umane, permettendo alle persone di raggiungere obiettivi che in precedenza erano fuori portata. Se implementata con attenzione, l’AI aiuta il lavoro dei dipendenti, semplifica i flussi di lavoro e spinge l’intera organizzazione in avanti.

Oltre ai risparmi immediati sui costi, il vero valore economico dell’AI risiede nella sua capacità di trasformare un’organizzazione in un’impresa data driven. Le aziende ormai raccolgono enormi quantità di dati, ma molte faticano a estrarne insight significativi. L’AI fornisce gli strumenti per analizzare questi dati su larga scala, individuando schemi e tendenze che possono orientare i processi decisionali. Comprendendo le esigenze dei clienti a un livello più profondo, le aziende possono creare prodotti e servizi più pertinenti, assicurando la propria posizione sul mercato nel lungo periodo.

Il percorso verso l’adozione dell’AI in un mercato attento ai costi è una maratona, non uno sprint. Richiede una visione chiara, una pianificazione strategica e un’attenzione costante alla creazione di valore. Per le aziende la domanda non è se investire nell’AI, ma come investire in modo intelligente. Concentrandosi sulla risoluzione di problemi reali, sull’empowerment delle persone e sulla costruzione di una cultura guidata dai dati, le organizzazioni possono sfruttare l’economia dell’AI a proprio vantaggio. In questo modo pongono anche le basi per un futuro più efficiente ed innovativo per tutti.

Frediano Lorenzin è CTO di Dell Technologies Italia